Detección en tiempo real de comportamiento anómalo en animales utilizando Deep Learning y visión por computadora

Abstract

La visión por computadora es un campo fundamental dentro de la inteligencia artificial te- niendo aplicaciones en diversas áreas, incluyendo la monitorización del comportamiento animal. Los modelos basados en deep learning han demostrado ser altamente eficaces en la detección y análisis de patrones complejos en imágenes y vídeos. Sin embargo, la implementación en entornos reales presenta desafíos, como la necesidad de modelos eficientes capaces de operar en tiempo real. Este trabajo se centra en el desarrollo de un sistema basado en deep learning para la detección y seguimiento de cerdos en sus respectivas granjas, con el objetivo de identificar comportamientos anómalos que puedan indicar problemas de salud o bienestar. Castilla y León es una de las regiones con mayor producción porcina en España, lo que hace especialmente rele- vante la aplicación de estas tecnologías en su sector ganadero. Para ello, se emplearán modelos avanzados de detección de objetos y algoritmos de seguimiento optimizados, permitiendo un análisis automatizado en tiempo real. Esta propuesta busca contribuir a la modernización del sector, proporcionando herramientas que faciliten la monitorización eficiente del estado de los animales y mejoren la gestión de las explotaciones porcinas.