Quando se trata de gerenciar o gado na pecuária, o objetivo de todo agricultor é ser o mais eficiente e produtivo possível. Embora os agricultores de hoje adotem alguma tecnologia, como os tratores de direção automática com GPS, muitos de seus processos são os mesmos que os usados nas gerações anteriores. Novidades como a visão computacional na agropecuária ainda fazem parte de um futuro distante.Há muito trabalho manual envolvido, incluindo dirigir para o pasto várias vezes ao dia para verificar, reunir e alimentar o gado. Durante a época do parto, muitos agricultores raramente saem da fazenda.
Fazendas com gado, principalmente operações agrícolas em larga escala, fornecem um dos melhores casos de uso para alavancar novas tecnologias que usam a visão computacional na agropecuária.Como essa tecnologia, somada à Internet das Coisas (IoT), permite que os agricultores monitorem locais remotos a partir de um local centralizado, eles podem monitorar com maior eficiência um número maior de animais e obter mais detalhes sobre cada animal usando os dados coletados.Mas como isso é feito? No post de hoje, vamos te mostrar as tecnologias que estão causando uma revolução na criação de gado e quais os benefícios que elas trazem para a produção!As soluções geralmente empregam wearables para gado conectando-se a um gateway usando uma tecnologia de baixo custo e largura de banda para transmitir dados para a nuvem. Os sensores conectados no dispositivo vestível podem monitorar a pressão sanguínea, os batimentos cardíacos, os respiratórios, a digestão, a temperatura e outros sinais vitais que permitem que um agricultor seja alertado ao primeiro sinal de doença.Sem o monitoramento, problemas como um problema de alimentação ou doença em um rebanho podem passar despercebidos até que um ou mais animais exijam cuidados veterinários. Com sensores que medem continuamente a condição e aprendem continuamente sobre o comportamento de cada animal, os agricultores podem evitar esses custos adotando ações corretivas mais rapidamente.Por exemplo, a temperatura de uma vaca pode subir o suficiente para acionar um alerta muito antes do agricultor perceber uma mudança de comportamento.Veja mais >> Como a visão computacional e o deep learning estão sendo usados nas aplicações biológicasOs agricultores também podem usar a visão computacional na agropecuária para monitorar os níveis de alimentação, para que saibam quando uma calha precisa ser recarregada ou quando precisam comprar mais alimentos. Essas etapas podem até ser automatizadas.Atualmente, todas essas soluções estão disponíveis para o agricultor que quer tornar sua fazenda mais “inteligente”. A Aliger fornece soluções de visão computacional e IoT para agropecuária, construindo projetos eficazes e sob medida para atender as necessidades de cada produção.Ficou interessado nas aplicações da visão computacional na agropecuária? Entre em contato conosco e descubras as possibilidades!
Fazendas com gado, principalmente operações agrícolas em larga escala, fornecem um dos melhores casos de uso para alavancar novas tecnologias que usam a visão computacional na agropecuária.Como essa tecnologia, somada à Internet das Coisas (IoT), permite que os agricultores monitorem locais remotos a partir de um local centralizado, eles podem monitorar com maior eficiência um número maior de animais e obter mais detalhes sobre cada animal usando os dados coletados.Mas como isso é feito? No post de hoje, vamos te mostrar as tecnologias que estão causando uma revolução na criação de gado e quais os benefícios que elas trazem para a produção!Visão computacional na agropecuária: o que está mudando?
Os humanos usam os olhos e o cérebro para ver e sentir visualmente o mundo ao seu redor. A visão computacional é a ciência que visa dar uma capacidade semelhante, se não melhor, a uma máquina ou computador.Essa tecnologia preocupa-se com a extração, análise e compreensão automáticas de informações úteis e significativas a partir de uma única imagem ou sequência de imagens. Envolve o desenvolvimento de uma base teórica e algorítmica para alcançar a compreensão visual automática.A visão computacional na agropecuária tem a capacidade de estimar as características da produção com as vantagens de apresentar retornos rápidos, facilidade de uso e exigência mínima de amostras para treinar o sistema sobre os padrões desejados.Especificamente, os sistemas de visão computacional são viáveis para classificar a produção agropecuária em graus específicos, detectar problemas e muito mais. Vamos dar uma olhada nas principais aplicações abaixo:Monitorando a saúde do rebanho
Todos os anos, agricultores brasileiros perdem com doenças de animais que levam à morte. As soluções de visão computacional na agropecuária permitem que os agricultores monitorem de perto a saúde de seus animais, o que pode ser uma maneira eficaz de evitar perdas.
As soluções geralmente empregam wearables para gado conectando-se a um gateway usando uma tecnologia de baixo custo e largura de banda para transmitir dados para a nuvem. Os sensores conectados no dispositivo vestível podem monitorar a pressão sanguínea, os batimentos cardíacos, os respiratórios, a digestão, a temperatura e outros sinais vitais que permitem que um agricultor seja alertado ao primeiro sinal de doença.Sem o monitoramento, problemas como um problema de alimentação ou doença em um rebanho podem passar despercebidos até que um ou mais animais exijam cuidados veterinários. Com sensores que medem continuamente a condição e aprendem continuamente sobre o comportamento de cada animal, os agricultores podem evitar esses custos adotando ações corretivas mais rapidamente.Por exemplo, a temperatura de uma vaca pode subir o suficiente para acionar um alerta muito antes do agricultor perceber uma mudança de comportamento.Veja mais >> Como a visão computacional e o deep learning estão sendo usados nas aplicações biológicasMonitoramento de ciclos reprodutivos
A visão computacional na agropecuária também pode ser útil durante o ciclo reprodutivo de uma vaca para monitorar quando ela entra no cio e quando está pronta para nascer. Como as vacas podem ficar no calor por até oito horas, os dispositivos podem notificar o agricultor assim que isso acontecer, o que aumenta a produtividade, a eficiência e a receita potencial.Se as vacas vierem do campo, um sistema mais avançado com cercas controladas pela IoT pode automatizar o processo de encurralá-la no calor, afastando-se do restante do rebanho e em uma rampa para inseminação artificial.Quando a vaca entra em trabalho de parto, um sensor pode enviar um alerta ao fazendeiro, tornando o processo de parto mais seguro, eliminando a necessidade dele verificar continuamente a vaca para ver se ela começou a parir.Localização e rastreamento
Os sensores em um dispositivo vestível também podem rastrear a localização de um animal, o que é útil quando os animais de um fazendeiro estão espalhados por vários acres. O monitoramento da localização pode ser extremamente útil para os criadores que criam animais ao ar livre ou pastados, pois lhes permite dar uma melhor conta do gado.O local de rastreamento permite que um fazendeiro localize imediatamente um animal doente ou que tenha entrado no cio e o separe do rebanho para fornecer tratamento. A visão computacional na agropecuária também permite que ele reconheça padrões de movimento para cada um e pode alertá-lo quando o comportamento de um animal parecer diferente do normal, o que pode ser um sinal de doença.Além disso, o rastreamento de movimento pode ajudar a maximizar as pastagens de um fazendeiro. Com os dados fornecidos para rastrear o movimento de cada bicho, bem como a migração do rebanho, os agricultores podem estabelecer e otimizar os padrões de pastoreio. O rastreamento de localização geralmente é um recurso incluído nos dispositivos de rastreamento de saúde ou reprodutivo.Maximizando a ordenha
A visão computacional na agropecuária também é útil para produtores de leite que possuem vacas que precisam ser ordenhadas várias vezes ao dia. Os robôs podem aumentar a produção de leite de uma operação leiteira, permitindo que as vacas escolham quando gostariam de ser ordenhadas, o que pode resultar em aumento das sessões de ordenha.Sensores em volta do pescoço de uma vaca alertam o robô sobre a identidade da vaca a ser ordenhada, individualizando a sessão para ela. Eles também podem rastrear a velocidade de ordenha de cada animal, a quantidade e a qualidade do leite produzido, o quanto a vaca comeu e o número de etapas que cada vaca dá por dia. A partir desses dados, o agricultor pode determinar quais vacas são capazes de produzir mais leite e melhorar suas dietas para aumentar a lactação.Ajuste fino na alimentação
Os agricultores também podem usar o rastreamento de movimento para monitorar comportamentos específicos em seus rebanhos e determinar com que frequência eles se alimentam. Eles podem correlacionar os movimentos das vacas com comportamentos específicos, como pastar, socializar, entre outros.Saber com que frequência cada um desses comportamentos ocorre pode permitir que os agricultores ajustem os requisitos de alimentação de seus rebanhos para que não desperdiçam comida ou superalimentem seus animais.
Os agricultores também podem usar a visão computacional na agropecuária para monitorar os níveis de alimentação, para que saibam quando uma calha precisa ser recarregada ou quando precisam comprar mais alimentos. Essas etapas podem até ser automatizadas.Atualmente, todas essas soluções estão disponíveis para o agricultor que quer tornar sua fazenda mais “inteligente”. A Aliger fornece soluções de visão computacional e IoT para agropecuária, construindo projetos eficazes e sob medida para atender as necessidades de cada produção.Ficou interessado nas aplicações da visão computacional na agropecuária? Entre em contato conosco e descubras as possibilidades!
