É possível pesar um boi usando um telefone celular?

Apenas em 2019, o agronegócio representou 21% do PIB brasileiro, sendo a pecuária um setor com grande participação nesse cenário. Vários são os custos envolvidos com a criação de gado de corte. Alguns deles, como os de aplicação de remédios e vacinas, necessitam que se saiba o peso estimado do animal. O peso também é um fator importante na hora de calcular o preço de venda, estimar o custo benefício de uma suplementação e se ela tem produzido o resultado esperado. No entanto, calcular o peso é um trabalho caro e demorado, visto a necessidade de ter uma balança na fazenda e muito tempo gasto apenas para deslocar o rebanho até a balança para realizar a pesagem dos animais, um a um. 

Ainda em 2019 foi feita uma estimativa de quantas fazendas possuem uma balança e, como resultado, apenas 15% tinham a balança e tronco de contenção, sendo que em algumas propriedades o equipamento não estava em boas condições de conservação. De modo geral, pequenos fazendeiros, por possuírem poucas cabeças, não têm uma balança para gado ou espaço para a sua instalação, ou mesmo condições financeiras para esse tipo de investimento e sua manutenção, ficando, portanto, dependentes de outros fazendeiros para emprestar a balança, o que incorre em outros gastos, como o deslocamento do rebanho até a outra fazenda para a pesagem. 

Uma alternativa mais viável para o problema da pesagem de gado seria a aplicação de métodos computacionais e de aprendizado por máquina para estimar o peso visualmente a partir das características anatômicas do animal. Nesse sentido, a computação pode ser aplicada com o objetivo de reduzir o custo e o trabalho de pesagem, permitindo que fazendeiros sem condições financeiras possam estimar o peso de suas criações de maneira rápida e prática. 

Esse processo de pesagem visual de gado pode ser dividido em duas etapas. A partir da foto de um animal, obtida com um smartphone, primeiramente é feita a segmentação do animal, que nada mais é do que a identificação e a demarcação da região da foto que corresponde ao boi a ser pesado.  

Detecção do boi em uma imagem. (Foto: arquivo do pesquisador)

Em um estudo realizado na Faculdade de Computação da Universidade Federal de Uberlândia (Facom/UFU), em conjunto com alunos de iniciação científica, uma rede Rede Neural Convolucional (do inglês, Convolutional Neural Network – CNN) foi treinada para identificar e demarcar o boi em uma imagem. Esse tipo de rede é inspirada na sensibilidade local e orientação seletiva do cérebro humano e tem ganhado muita atenção devido a seus excelentes resultados em tarefas como classificação, reconhecimento e segmentação de imagens. 

Num primeiro momento, estamos trabalhando com a identificação e detecção da área correspondente ao boi em uma imagem. Para este problema consideramos uma quantidade relativamente pequena de amostras coletadas da internet (apenas 130 amostras), sendo a rede treinada já capaz de identificar o boi com alta precisão. Para o próximo passo esperamos poder coletar imagens de bois com os seus respectivos pesos, de modo a poder extrair medidas da área do boi na imagem e associá-las ao peso do boi.

*André Ricardo Backes é professor da Faculdade de Computação da Universidade Federal de Uberlândia (Facom/UFU). Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Metodologia e Técnicas da Computação. Atua, principalmente, nos seguintes temas: visão computacional, processamento e análise de imagens, reconhecimento de padrões, aplicações em biologia, botânica e sensoriamento remoto.

**Vinícius Guardieiro Sousa é aluno do curso de Ciência da Computação da Universidade Federal de Uberlândia (Facom/UFU). Tem experiência na área de desenvolvimento de aplicativos Android, além de realizar pesquisas na área de processamento digital de imagens.

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