Sistema para la caracterización de la dinámica espacial en ovinos

Campiotti, María Victoria - Finozzi, Nicolás Eduardo - Irazoqui, Juan Diego

Supervisor(es): Oreggioni, Julián

Resumen:

Una causa importante de la baja eficiencia reproductiva del ganado ovino en nuestra región es la alta mortalidad de los corderos en las primeras horas después del parto. Predecir con cierta antelación el momento del parto le permitiría a los productores tomar acciones para prevenir este problema. Hay antecedentes que muestran que se producen cambios en la actividad de los ovinos en el período previo al parto, pero es un área todavía en investigación caracterizar adecuadamente esos cambios. Este trabajo se trata de un primer acercamiento a esta temática donde se desarrolló el prototipo de un Sistema para ser utilizado por investigadores en un área que reúne a veterinarios e ingenieros. Se presenta el diseño, la fabricación y pruebas de funcionamiento del prototipo de un Sistema que es capaz de mostrar en tiempo real en la pantalla de un PC : la ubicación geográfica de un ovino, señales provenientes de un acelerómetro que caracterizan su actividad, y el Estado del animal (corriendo, caminando, quieto, o con la cabeza agachada). El Sistema está compuesto por un dispositivo electrónico tipo collar, que llamaremos Equipo, que se coloca en un ovino y reporta la información adquirida a un Sistema Central. El Equipo está basado en el microcontrolador MSPEXP432P401R y el sensor BOOSTXL-SENSORS, ambos de Texas Instruments, y el módulo de hardware LTE IoT 2 click de Mikroe. El BOOSTXL-SENSORS incluye el acelerómetro de 3 ejes BMI160 de Bosch Sensortec. El módulo LTE IoT 2 click incluye el módem BG96 de Quectel que se utiliza para la comunicación de datos mediante el protocolo de tecnología celular Narrowband IoT, que a su vez incluye un módulo para el posicionamiento global mediante satélites (GNSS). El protocolo de comunicación entre el Equipo y el Sistema Central es MQTT. El Sistema Central recibe los datos del Equipo y los almacena en una base de datos. Se incluye en el Sistema Central una interfaz de usuario que permite visualizar los datos almacenados en tiempo real y también permite exportar datos en formato CSV. El Equipo cuenta con dos modos de funcionamiento, el Modo Validación y el Modo Investigación. El primero busca servir de plataforma para probar y validar diferentes algoritmos de caracterización de la actividad ovina. Para ello se adquieren los datos crudos generados por el acelerómetro a una tasa de 100 Hz, y se envían al Sistema Central cada 5 segundos, junto con la ubicación geográfica que se adquiere cada 10 segundos. Este modo tiene limitada la autonomía a 48 horas aproximadamente. El Modo Investigación está pensado para dar soporte a experimentos con animales de varios días, donde el foco ya no es validar los algoritmos, sino estudiar el comportamiento de los animales. Para lograr esto, el Equipo transmite únicamente el Estado del animal (corriendo, caminando, quieto, o con la cabeza agachada) y registra la ubicación geográfica con menor frecuencia (2 o más minutos), logrando aumentar la autonomía a una semana. En ambos modos, el microcontrolador es el encargado de identificar los Estados del ovino utilizando los datos provenientes del acelerómetro en tiempo real. Para ello se implementó un algoritmo, propuesto previamente en la literatura, basado en el método del Análisis del Discriminante Lineal (LDA por sus siglas en inglés). Usando datos de bases de datos públicas se entrenó un clasificador en PC, y luego se lo programó en el microcontrolador. El Sistema implementado cumple con los principales objetivos del proyecto. En particular se destaca que pruebas preliminares realizadas en ovejas en Facultad de Veterinaria muestran que la identificación del Estado tiene un 88% de efectividad. Por otro lado, las pruebas de consumo de energía del Equipo revelan que el módulo de alimentación debe ser rediseñado en su totalidad si se pretende aumentar la autonomía.


Detalles Bibliográficos
2021
Ovinos
Predicción del comportamiento
Collar
NBIoT
MQTT
LDA
Español
Universidad de la República
COLIBRI
https://hdl.handle.net/20.500.12008/29805
Acceso abierto
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