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La zootecnia di precisione mira a monitorare automaticamente l'attività dei singoli animali per garantirne la salute, il benessere e la produttività. La visione artificiale si è rivelata uno strumento promettente a questo scopo. Tuttavia, il tracciamento individuale tramite immagini rimane una sfida, soprattutto nei sistemi di stabulazione di gruppo, dove gli animali possono presentare aspetti simili. L'interazione ravvicinata o il sovraffollamento possono portare alla perdita o allo scambio di identificativi, compromettendo l'accuratezza del tracciamento.
Obiettivo: Per affrontare questa sfida, è stato implementato un sistema combinato che integra un metodo di tracciamento basato sul rilevamento con un sistema di identificazione a radiofrequenza (RFID-radio frequency identification).
Metodi: Il sistema è stato testato utilizzando 12 suini in un singolo box come esempio illustrativo. Tre di loro presentavano macchie naturali sul pelo che ne consentivano l'identificazione visiva. Gli altri presentavano motivi simili o erano completamente bianchi, rendendoli difficili da distinguere visivamente. Le ultime versioni degli algoritmi You Only Look Once (YOLOv8) e BoT-SORT sono state utilizzate rispettivamente per il rilevamento e il tracciamento. YOLOv8 è stato perfezionato su un set di dati di 3.600 immagini per rilevare e classificare diverse categorie di suini, raggiungendo un'accuratezza media del 99%. Il modello YOLOv8 perfezionato e l'algoritmo di tracciamento BoT-SORT sono stati applicati a un video di 166,7 minuti composto da 100.018 fotogrammi.
Risultati: In media, i suini con mantelli distinguibili sono stati tracciati visivamente nel 91% dei casi. Per i suini con mantelli simili, è stata utilizzata la tecnologia RFID per identificarli individualmente all'ingresso nella mangiatoia. Questa identificazione RFID è stata collegata alla traiettoria dell'immagine di ciascun suino, sia in avanti che all'indietro. I due suini con macchie simili sono stati tracciati per una media di 48,6 minuti, mentre i sette suini bianchi sono stati tracciati per una media di 59,1 minuti. In tutti i casi, il tempo di tracciamento assegnato a ciascun suino corrispondeva alla realtà di base nel 90% o più dei casi.
Conclusioni: Il sistema proposto ha consentito un tracciamento affidabile dei suini allevati in gruppo per periodi prolungati, offrendo un'alternativa promettente all'uso indipendente di metodi basati su immagini o RFID. Questo approccio rappresenta un progresso significativo nella combinazione di più dispositivi per l'identificazione, il tracciamento e la tracciabilità degli animali, soprattutto quando animali omogenei vengono tenuti in gruppo.
Mora M, Piles M, David I, Rosa GJM. Integrating computer vision algorithms and RFID system for identification and tracking of group-housed animals: an example with pigs. Journal of Animal Science. 2024: skae174, https://doi.org/10.1093/jas/skae174
