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dc.contributor.advisorMüller, Ivanpt_BR
dc.contributor.authorValadão, Yuri das Nevespt_BR
dc.date.accessioned2021-07-13T04:39:50Zpt_BR
dc.date.issued2021pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10183/223797pt_BR
dc.description.abstractCom o crescimento constante da pecuária de precisão, novos estudos com intuito de monitoramento de atividade dos animais crescem consideravelmente. Observar a atividade de reprodução de rebanhos é de suma importância para maximizar a cadeia produtiva, reduzindo a necessidade de inseminação artificial e os problemas relacionados a ela. O presente trabalho propõe o desenvolvimento de dispositivos para detecção do comportamento reprodutivo dos bovinos, propondo uma rede de sensores sem fio. Os dispositivos são afixados aos animais, com capacidade de detecção de movimentos e temperatura dos animais, disponibilizando os dados para algoritmos de identificação dos eventos, principalmente reprodutivos. Os algoritmos incluem técnicas de machine learning, buscando a identificação dos eventos, avaliando vários cenários quanto aos diferentes tipos de recorte dos dados. Os resultados mostram que os modelos podem alcançar sensibilidade média de 97,75% na detecção do evento.pt_BR
dc.description.abstractThe constant growth of precision livestock, new studies aiming at monitoring animal activity are growing considerably. Observing the activity of breeding herds is extremely important to maximize the production chain, reducing the need for artificial insemination and the problems related to it. The present work proposes the development of devices for the detection of bovine reproductive behavior, proposing a wireless sensor network. The devices are attached to animals, with the ability to detect animal movements and temperatures, saving data for training and identification of events, mainly reproductive. From these data, machine learning techniques are employed, seeking to identify the events, evaluating various scenarios as to the different types of data clipping. The results show that the models can achieve an average recall of 97.75 % in event detection.en
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsOpen Accessen
dc.subjectWireless sensor networken
dc.subjectRedes sem fiopt_BR
dc.subjectAnimal monitoringen
dc.subjectMonitoramentopt_BR
dc.subjectComportamento sexual animalpt_BR
dc.subjectTime series event detectionen
dc.subjectBovinoculturapt_BR
dc.subjectMachine learningen
dc.subjectSupervised learningen
dc.titleSistema de monitoramento do comportamento de bovinos por meio de redes de sensores sem fiopt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.identifier.nrb001127990pt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal do Rio Grande do Sulpt_BR
dc.degree.departmentEscola de Engenhariapt_BR
dc.degree.programPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Elétricapt_BR
dc.degree.localPorto Alegre, BR-RSpt_BR
dc.degree.date2021pt_BR
dc.degree.levelmestradopt_BR


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