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New technologies and methodologies for traceability, quality, safety, measurements and certifications to enhance the value and protect the typical traits in agri-food chains
TITOLO DESCRIZIONE Sistema automatizzato basato su intelligenza artificiale per il monitoraggio del benessere animale
EnteAntares Vision
Quale bisogno soddisfa

Il sistema proposto risponde all’esigenza crescente di monitorare costantemente il benessere degli animali in stalla, fornendo uno strumento di facile accesso e di immediata interpretazione. L’obiettivo è offrire informazioni dettagliate e individuali su ciascun animale in lattazione, facilitando l’identificazione di tendenze anomale nel comportamento motorio o variazioni significative nello stato nutrizionale, specialmente in prossimità del parto

Descrizione

Il sistema descritto è una soluzione innovativa per il monitoraggio automatizzato del benessere animale, basata su una combinazione di tecnologie locali e cloud.

Presso il Centro di Ricerche Agro-Ambientali “Enrico Avanzi” (CiRAA), sono state installate due telecamere strategicamente posizionate per osservare il passaggio delle mucche tra la mungitura e l’area di riposo. Un computer locale gestisce la connessione delle telecamere e l’elaborazione delle immagini, trasmettendo i dati raccolti alla rete universitaria.

Le telecamere riprendono lateralmente il passaggio degli animali e catturano immagini dall’alto per un’analisi più dettagliata. Un modello di intelligenza artificiale elabora i dati, identificando gli animali e valutando il loro stato di salute attraverso parametri come il locomotion score (capacità di movimento) e il body condition score (condizione fisica).

Tutte queste informazioni vengono inviate a un sistema cloud, dove vengono archiviate e analizzate per fornire report utili agli allevatori. Questo sistema permette di monitorare in tempo reale il benessere del bestiame, aiutando a migliorare la gestione degli animali e prevenire eventuali problemi di salute.

Numero Task9.5.5
Titolo TaskDesign and development of decision support systems
Docente di riferimentoLuca
Antiga
EmailEmail nascosta; è necessario JavaScript.
Target

Il target principale di questo sistema di monitoraggio, inizialmente, è costituito da personale universitario e specializzato impegnato nella ricerca e nella validazione del sistema stesso. Questi utenti, come ricercatori e staff veterinario dell’Università di Pisa, possono utilizzare il sistema per condurre studi, analizzare tendenze di salute e validare metriche come il Locomotion Score e il Body Condition Score.

Abstract grafico della soluzioneAbstract grafico della soluzione
Task leaderDaniele Nardi
WP leaderStefano Chessa (UNIPI), Marco Gori (UNISI)
TRL iniziale7
TRL attuale8
TRL finale9