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Uso de imagens biométricas para predição do peso corporal e de carcaça quente de bovinos Nelore /

Orientador: Otavio Rodrigues Machado Neto / Banca: João Ricardo Rebouças Dorea / Banca: Guilherme Luis Pereira / Resumo: O trabalho foi dividido em dois estudos. No estudo 1, objetivou-se predizer o peso corporal (PC) e o ganho médio diário (GMD) de bovinos Nelore por meio de imagens tridimensionais e comparar quatro modelos de predição: Regressão Linear Múltipla (RLM), Regressão LASSO (LASSO), Partial Least Squares (PLS) e Artificial Neural Networks (ANN). Foram coletadas 234 imagens de bovinos Nelore. As coletas de dados foram realizadas em quatro fases da ao longo da vida do animal: Desmame aos 244 dias de idade e 202,3 kg (± 27,1), Recria aos 457 dias de idade e 213,9 kg (± 25,1), Inicio da Terminação aos 590 dias de idade e 334,5 kg (± 29,2) e Final da Terminação aos 763 dias de idade e 449,5 kg (± 47,5). Nas três primeiras fases foram coletadas imagens de 62 bovinos Nelore, enquanto que na última fase apenas 48 imagens foram coletadas. O GMD foi medido: 1: Desmama - Recria, 2: Desmama - Inicio da Terminação, 3: Desmama - Final da Terminação, 4: Recria - Inicio da Terminacao, 5: Recria - Final da Terminação e 6: Inicio da Terminação - Final da Terminação. No estudo 2, quatrocentas e cinquenta imagens de bovinos Nelore foram coletadas em quatro experimentos para predição de PC e peso de carcaça quente (PCQ). Quatro conjuntos experimentais foram considerados: Set 1 inclui os experimentos 1, 2 e 3 para treinamento e experimento 4 para validação; Set 2 inclui os experimentos 1, 2 e 4 para treinamento e experimento 3 para validação; Set 3 inclui os experimentos 1, 3 e 4 para treinamento e exper... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: The work was divided in two studies. The objective of this study was to predict the body weight (BW) and the average daily gain (ADG) of Nellore cattle by 3-D images and to compare four prediction models: Multiple Linear Regression (MLR), LASSO Regression, Partial Least Squares (PLS) and Artificial Neural Networks (ANN). A total of 234 images of bovine Nellore were collected. Data collection was performed in four stages throughout the life of the animal: Weaning at 244 days of age and 202.3 kg (± 27.1), Stocker at 457 days of age and 213.9 kg (± 25.1), Initial of Termination at 590 days of age and 334.5 kg (± 29.2) and Finish of Termination at 763 days of age and 449.5 kg (± 47.5). In the first three phases images of 62 Nellore cattle were collected, while in the last phase only 48 images were collected. The ADG was measured: 1: Weaning - Stocker, 2: Weaning - Initial of Termination, 3: Weaning - Finish of Termination, 4: Stocker - Initial of Termination, 5: Stocker - Finish of Termination and 6: Initial of Termination - Final of Termination. In study 2, four hundred and fifty images of Nellore cattle were collected in four experiments for prediction of BW and hot carcass weight (HCW). Four experimental sets were considered: Set 1 includes experiments 1, 2 and 3 for training and experiment 4 for validation; Set 2 includes experiments 1, 2 and 4 for training and experiment 3 for validation; Set 3 includes experiments 1, 3 and 4 for training and experiment 2 for validation; Set... (Complete abstract click electronic access below) / Mestre

Identiferoai:union.ndltd.org:UNESP/oai:www.athena.biblioteca.unesp.br:UEP01-000909592
Date January 2018
CreatorsCominotte, Alexandre
ContributorsUniversidade Estadual Paulista "Júlio de Mesquita Filho" Faculdade de Ciências Agrárias e Veterinárias.
PublisherJaboticabal,
Source SetsUniversidade Estadual Paulista
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typetext
Formatvii, 73 p. :
RelationSistema requerido: Adobe Acrobat Reader

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