Revisión y análisis de técnicas y métodos computacionales para la evaluación de la condición corporal en vacas

Abstract

BCS (del inglés "Body Condition Score") es un método que permite estimar la grasa corporal como indicador del status energético de las vacas. El monitoreo de esta variable es muy importante porque influye en la producción de leche, reproducción y salud de las vacas. El BCS se evalúa visualmente con la intervención de personal calificado, y puede estar sujeto a variaciones entre operadores. Para minimizar esta variación y disponer de más agilidad durante el registro de los valores, en la bibliografía se encuentran diferentes trabajos que la automatizan total o parcialmente aplicando técnicas de análisis de imágenes y aprendizaje máquina. En este documento se analizan dichos trabajos, señalando las principales ventajas y desventajas, que derivan en la identificación de oportunidades de investigación y desarrollo de nuevas alternativas que mejoren el tiempo de respuesta y precisión de las estimaciones.

BCS (Body Condition Score) is a method used to estimate bodyfat reserves and accumulated energy balance of cows. BCS heavily influencesmilk production, reproduction, and health of cows. Therefore, it is important tomonitor BCS to achieve better animal response, but this is a time-consuming andsubjective task performed oftentimes visually by expert scorers. These problemsare the motivation behind several studies, which have tried to automate BCS ofdairy cows by applying image analysis and machine learning techniques. Thiswork analyzes these studies pointing out their main advantages and drawbacks,which allow us in turn to identify new research and development opportunities toimprove overall automatic BCS estimation.