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dc.contributor.author
Chelotti, Jose Omar
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dc.contributor.author
Vanrell, Sebastián Rodrigo
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dc.contributor.author
Martínez Rau, Luciano Sebastián
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dc.contributor.author
Galli, Julio Ricardo
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dc.contributor.author
Planisich, Alejandra
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dc.contributor.author
Utsumi, Santiago A.
dc.contributor.author
Milone, Diego Humberto
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dc.contributor.author
Giovanini, Leonardo Luis
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dc.contributor.author
Rufiner, Hugo Leonardo
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dc.date.available
2021-10-19T16:41:39Z
dc.date.issued
2020-06
dc.identifier.citation
Chelotti, Jose Omar; Vanrell, Sebastián Rodrigo; Martínez Rau, Luciano Sebastián; Galli, Julio Ricardo; Planisich, Alejandra; et al.; An online method for estimating grazing and rumination bouts using acoustic signals in grazing cattle; Elsevier; Computers and Eletronics in Agriculture; 173; 6-2020; 1-41
dc.identifier.issn
0168-1699
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/144312
dc.description.abstract
The growth of the world population expected for the next decade will increase the demand for products derived from cattle (i.e., milk and meat). In this sense, precision livestock farming proposes to optimize livestock production using information and communication technologies for monitoring animals. Although there are several methodologies for monitoring foraging behavior, the acoustic method has shown to be successful in previous studies. However, there is no online acoustic method for the recognition of rumination and grazing bouts that can be implemented in a low-cost device. In this study, an online algorithm called bottom-up foraging activity recognizer (BUFAR) is proposed. The method is based on the recognition of jaw movements from sound, which are then analyzed by groups to recognize rumination and grazing bouts. Two variants of the activity recognizer were explored, which were based on a multilayer perceptron (BUFAR-MLP) and a decision tree (BUFAR-DT). These variants were evaluated and compared under the same conditions with a known method for offline analysis. Compared to the former method, the proposed method showed superior results in the estimation of grazing and rumination bouts. The MLP-variant showed the best results, reaching F1-scores higher than 0.75 for both activities. In addition, the MLP-variant outperformed a commercial rumination time estimation system. A great advantage of BUFAR is the low computational cost, which is about 50 times lower than that corresponding to the former method. The good performance and low computational cost makes BUFAR a highly feasible method for real-time execution in a low-cost embedded monitoring system. The advantages provided by this system will allow the development of a portable device for online monitoring of the foraging behavior of ruminants.
dc.format
application/pdf
dc.language.iso
eng
dc.publisher
Elsevier
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dc.rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/
dc.subject
ACOUSTIC MONITORING
dc.subject
ACTIVITY RECOGNITION
dc.subject
MACHINE LEARNING
dc.subject
PATTERN RECOGNITION
dc.subject
PRECISION LIVESTOCK FARMING
dc.subject
RUMINANT FORAGING BEHAVIOR
dc.subject.classification
Agricultura
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dc.subject.classification
Agricultura, Silvicultura y Pesca
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dc.subject.classification
CIENCIAS AGRÍCOLAS
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dc.title
An online method for estimating grazing and rumination bouts using acoustic signals in grazing cattle
dc.type
info:eu-repo/semantics/article
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.date.updated
2021-03-15T14:34:37Z
dc.journal.volume
173
dc.journal.pagination
1-41
dc.journal.pais
Países Bajos
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dc.journal.ciudad
Amsterdam
dc.description.fil
Fil: Chelotti, Jose Omar. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; Argentina
dc.description.fil
Fil: Vanrell, Sebastián Rodrigo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; Argentina
dc.description.fil
Fil: Martínez Rau, Luciano Sebastián. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; Argentina
dc.description.fil
Fil: Galli, Julio Ricardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Agrarias. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario; Argentina
dc.description.fil
Fil: Planisich, Alejandra. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina
dc.description.fil
Fil: Utsumi, Santiago A.. Michigan State University; Estados Unidos
dc.description.fil
Fil: Milone, Diego Humberto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; Argentina
dc.description.fil
Fil: Giovanini, Leonardo Luis. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; Argentina
dc.description.fil
Fil: Rufiner, Hugo Leonardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; Argentina
dc.journal.title
Computers and Eletronics in Agriculture
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dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0168169919304442
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/https://doi.org/10.1016/j.compag.2020.105443
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