Modelo de sistema de detección de celo en ganado vacuno de bajo costo utilizando técnicas de aprendizaje de máquina e IOT

• Autor: Piccone Diaz, Luis Renan Felipe
• Formato: tesis de maestría
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad Nacional de San Agustín
• Repositorio: UNSA-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unsa.edu.pe:20.500.12773/17504
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12773/17504
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: algoritmo de reconocimiento de patrones; detección de celo en vaca; aprendizaje automático; transmisión inalámbrica LoRa; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.02

Se realizó un estudio cuyo propósito fue determinar que la detección oportuna de signos del celo en vacas puede lograrse por medio de un sistema de reconocimiento de patrones basado en un algoritmo de aprendizaje automático, recolectando datos usando instrumentos de medición instalados en sensores para vacas en versiones de collares los que serán enviados por medio de un protocolo de transmisión inalámbrica a un servidor de red propiedad de Lora Alliance, en donde se almacenarán para luego ser comparados con los datos registrados por medio de la aplicación IOTCOW-Registro que guardarán las observaciones visuales de los veterinarios e ingenieros agrónomos. El entrenamiento del modelo de algoritmo para la detección de patrones se llevará a cabo de forma secuencial en un entorno de desarrollo, hasta el perfeccionamiento de los resultados, luego de esto se podrá implementar un sistema web responsive soportado por el algoritmo ya entrenado, que a manera de dashboard con indicadores precisos, podrán mostrar índices de celo en el ganado ya reconocido previamente y registrado en el software junto con el sensor que usa dentro del establo.