Resumen

El estudio de los comportamientos de autoprotección de las vacas lecheras que sufren infestación de insectos dipteros es importante para evaluar el entorno de cría y la cría selectiva de las vacas. Las prácticas actuales para medir los comportamientos de autoprotección de las vacas lecheras son principalmente mediante observación humana, lo cual no solo es tedioso, sino también ineficiente e impreciso. En este artículo, desarrollamos un sistema de monitoreo automático basado en análisis de video. En primer lugar, se presenta un algoritmo de seguimiento de flujo óptico mejorado basado en la detección de esquinas de Shi-Tomasi. Al combinar las características morfológicas de los movimientos de la cabeza, las patas y la cola, este método reduce efectivamente el número de puntos de Shi-Tomasi, elimina la interferencia del movimiento de fondo, reduce la complejidad computacional del algoritmo y mejora la precisión de detección. El algoritmo de detección se utiliza para calcular el número de movimientos de cola, patas y cabeza mediante

• Materias:Comprensión de imágenes Inteligencia artificial Detección de manipulaciones Visión artificial Imágenes espaciales
• Subjects:Image understanding Artificial intelligence Manipulation detection Artificial vision Spatial imaging
• Palabras claves:Comportamientos de autoprotección; Vacas lecheras; Infestación; Ambiente de cría; Cría selectiva; Sistema de monitoreo
• Keywords:Self-protective behaviors; Dairy cows; Infestation; Breeding environment; Selective breeding; Monitoring system