Previsão de peso de gado por similaridade entre imagens.

Abstract

A determinação do peso de bovinos é essencial para o manejo nutricional adequado, definição da quantidade ideal de ração, controle sanitário e negociações comerciais na pecuária de corte. No entanto, o processo tradicional de pesagem, que envolve o deslocamento dos animais até o curral e sua contenção em balanças, pode gerar estresse significativo, comprometendo o desempenho e o bem-estar dos animais. Diante desse cenário, este trabalho propõe a utilização de um algoritmo capaz de estimar o peso de bovinos por meio da análise de imagens, utilizando técnicas de aprendizagem máquina. O objetivo principal é reduzir a necessidade de manejo físico, promovendo maior conforto aos animais e aumentando a eficiência no processo produtivo. Além disso, são realizadas análises comparativas com outros métodos para validar a eficácia da abordagem proposta. A adoção de soluções tecnológicas como contribuição para uma pecuária voltada ao bem-estar animal.

Accurately determining cattle weight is essential for proper nutritional management, figuring out the ideal amount of feed, health control, and commercial negotiations in beef cattle farming. However, the traditional weighing process, which involves moving animals to the corral and restraining them on scales, can bring significant stress, compromising animal performance and welfare. Considering what was stated, this work proposes the adoption of an algorithm capable of estimating beef cattle weight through image analysis, using machine learning techniques. The main objective is to reduce the need for physical handling,promoting greater comfort for the animals and increasing efficiency in the production process. In addition, comparative analyses are performed with other methods to validate the effectiveness of the proposed approach. The adoption of technological solutions as a contribution to livestock farming focused on the animal welfare.