An online method for estimating grazing and rumination bouts using acoustic signals in grazing cattle

The growth of the world population expected for the next decade will increase the demand for products derived from cattle (i.e., milk and meat). In this sense, precision livestock farming proposes to optimize livestock production using information and communication technologies for monitoring animals. Although there are several methodologies for monitoring foraging behavior, the acoustic method has shown to be successful in previous studies. However, there is no online acoustic method for the recognition of rumination and grazing bouts that can be implemented in a low-cost device. In this study, an online algorithm called bottom-up foraging activity recognizer (BUFAR) is proposed. The method is based on the recognition of jaw movements from sound, which are then analyzed by groups to recognize rumination and grazing bouts. Two variants of the activity recognizer were explored, which were based on a multilayer perceptron (BUFAR-MLP) and a decision tree (BUFAR-DT). These variants were evaluated and compared under the same conditions with a known method for offline analysis. Compared to the former method, the proposed method showed superior results in the estimation of grazing and rumination bouts. The MLP-variant showed the best results, reaching F1-scores higher than 0.75 for both activities. In addition, the MLP-variant outperformed a commercial rumination time estimation system. A great advantage of BUFAR is the low computational cost, which is about 50 times lower than that corresponding to the former method. The good performance and low computational cost makes BUFAR a highly feasible method for real-time execution in a low-cost embedded monitoring system. The advantages provided by this system will allow the development of a portable device for online monitoring of the foraging behavior of ruminants.Fil: Chelotti, Jose Omar. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Vanrell, Sebastián Rodrigo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Martínez Rau, Luciano Sebastián. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Galli, Julio Ricardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Agrarias. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario; ArgentinaFil: Planisich, Alejandra. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Agrarias; ArgentinaFil: Utsumi, Santiago A.. Michigan State University; Estados UnidosFil: Milone, Diego Humberto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Giovanini, Leonardo Luis. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Rufiner, Hugo Leonardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; Argentin

A 4 μ W Low-Power Audio Processor System for Real-Time Jaw Movements Recognition in Grazing Cattle

Precision livestock farming consists of technological tools and techniques to improve livestock management. Proper detection and classification of jaw movement (JM) events are indispensable for the estimation of dry matter intake, detection of health problems, and flag the onset of estrus, among other information. The analysis of acoustic signals is one of the most accepted ways to monitor the feeding behavior of free-grazing cattle. Different acoustic methods have been developed for recognizing JM-events in recent years. However, their operation is limited to off-line analysis on a personal computer. The lack of on-line acoustic monitoring systems is associated with the challenging operation requirements (low-power consumption, autonomy, portability, robustness and non-intrusive on the animal). In this paper, a fixed-point variant of the chew-bite energy-based algorithm is presented. This algorithm is implemented on a new low-power audio processor system for real-time recognition of JM-events. The system includes a Nanocontroller processor, which is always-on and detects JM-events; and a second transport-triggered architecture (TTA) based processor, which is mainly in power-down and classifies JM-events. The results demonstrate that the proposed fixed-point JM-events recognizer achieves a recognition rate of 91.4% and 90.2% in noiseless and noisy conditions, respectively. The recognition rate increases by 6.1% regarding a previous reference on-line system. Moreover, the proposed audio processor system chip consumes 4 μW on average, i.e., only 2.3% of the power of an always-on TTA-based processor system for the same audio sequence. An exemplary implementation of the proposed system in a 65 nm low-leakage CMOS technology is given.Fil: Martínez Rau, Luciano Sebastián. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Weißbrich, Moritz. Technische Universitat Carolo Wilhelmina Zu Braunschweig.; AlemaniaFil: Payá Vayá, Guillermo. Technische Universitat Carolo Wilhelmina Zu Braunschweig.; Alemani

A full end-to-end deep approach for detecting and classifying jaw movements from acoustic signals in grazing cattle

Monitoring the foraging behaviour of ruminants is a key task to improve their productivity and welfare. During the last decades, several monitoring approaches have been proposed based on different types of sensors such as pressure-based, accelerometers and microphones. Among them, microphones have been one of the most promising options because acoustic signals provide comprehensive information about the foraging behaviour. In this work, a fully end-to-end deep architecture is proposed in order to perform both detection and classification tasks of masticatory events in one step, relying only on raw acoustic signals. The main benefit of this novel approach is the substitution of handcrafted preprocessing and feature extraction phases for a pure deep learning approach, which has shown better performance in related fields. Furthermore, different data augmentation techniques have been evaluated to address the data shortness for models development, typical in this field. The results demonstrate that the proposed architecture achieves a F1 score value of 79.82, which represents an increment close to 18% with respect to other state-of-the-art algorithms. Moreover, the proposed data augmentation techniques provide further performance enhancements, emerging as interesting alternatives in this field.Fil: Ferrero, Mariano. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Vignolo, Leandro Daniel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Vanrell, Sebastián Rodrigo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Martínez Rau, Luciano Sebastián. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Chelotti, Jose Omar. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; Argentina. Université de Liège; BélgicaFil: Galli, Julio Ricardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Agrarias. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario; ArgentinaFil: Giovanini, Leonardo Luis. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Rufiner, Hugo Leonardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; Argentina. Universidad Nacional de Entre Ríos. Facultad de Ingeniería; Argentin

A robust computational approach for jaw movement detection and classification in grazing cattle using acoustic signals

Monitoring behaviour of the grazing livestock is a difficult task because of its demanding requirements (continuous operation, large amount of information, computational efficiency, device portability, precision and accuracy) under harsh environmental conditions. Detection and classification of jaw movements (JM) events are essential for estimating information related with foraging behaviour. Acoustic monitoring is the best way to classify and quantify ruminant events related with its foraging behaviour. Although existing acoustic methods are computationally efficient, a common failure for broad applications is the deal with interference associated with environmental noises. In this work, the acoustic method, called Chew-Bite Energy Based Algorithm (CBEBA), is proposed to automatically detect and classify masticatory events of grazing cattle. The system incorporates computations of instantaneous power signal for JM-events classification associated with chews, bites and composite chew-bites, and additionally between two classes of chew events: i) low energy chews that are associated with rumination and ii) high energy chews that are associated with grazing. The results demonstrate that CBEBA achieve a recognition rate of 91.9% and 91.6% in noiseless and noisy conditions, respectively, with a high classification precision and a marginal increment of computational cost compared to previous algorithms, suggesting feasibility for implementation in low-cost embedded systems.Fil: Martínez Rau, Luciano Sebastián. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Chelotti, Jose Omar. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Vanrell, Sebastián Rodrigo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Galli, Julio Ricardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Agrarias. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario; ArgentinaFil: Utsumi, Santiago A.. Michigan State University; Estados UnidosFil: Planisich, Alejandra M.. Universidad Nacional de Rosario; ArgentinaFil: Rufiner, Hugo Leonardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Giovanini, Leonardo Luis. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; Argentin

Using segment-based features of jaw movements to recognise foraging activities in grazing cattle

Precision livestock farming optimises livestock production through the use of sensor information and communication technologies to support decision making in real-time. Among available technologies to monitor foraging behaviour, the acoustic method has been highly reliable and repeatable, but there is a room for further computational improvements to increase precision and specificity of recognition of foraging activities. In this study, an algorithm called Jaw Movement segment-based Foraging Activity Recogniser (JMFAR) is proposed. The method is based on the computation and analysis of temporal, statistical and spectral features of jaw movement sounds for detection of rumination and grazing bouts. They are called JM-segment features because they are extracted from a sound segment and expect to capture JM information of the whole segment rather than individual JMs. Additionally, two variants of the method are proposed and tested: (i) one considering the temporal and statistical features only (JMFAR-ns); and (ii) another considering a feature selection process (JMFAR-sel). The JMFAR was tested on signals registered in a free grazing environment, achieving an average weighted F1-score of 93%. Then, it was compared with a state-of-the-art algorithm, showing improved performance for estimation of grazing bouts (+19%). The JMFAR-ns variant reduced the computational cost by 25.4%, but achieved a slightly lower performance than the JMFAR. The good performance and low computational cost of JMFAR-ns supports the feasibility of using this algorithm variant for real-time implementation in low-cost embedded systems. The method presented within this publication is protected by a pending patent application: AR P20220100910.Fil: Chelotti, Jose Omar. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hidricas. Departamento de Informatica; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Vanrell, Sebastián Rodrigo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Martínez Rau, Luciano Sebastián. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; Argentina. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hidricas. Departamento de Informatica; ArgentinaFil: Galli, Julio Ricardo. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Agrarias. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario; ArgentinaFil: Utsumi, Santiago A.. Michigan State University; Estados UnidosFil: Planisich, Alejandra M.. Universidad Nacional de Rosario; ArgentinaFil: Almirón, Suyai A.. Universidad Nacional de Rosario; ArgentinaFil: Milone, Diego Humberto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; Argentina. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hidricas. Departamento de Informatica; ArgentinaFil: Giovanini, Leonardo Luis. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hidricas. Departamento de Informatica; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Rufiner, Hugo Leonardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; Argentina. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hidricas. Departamento de Informatica; Argentin

Effect of high-pressure homogenisation on metabolic potential of Lacticaseibacillus paracasei 90: in vitro and in situ studies in fermented milk and semihard cheese

The influence of high-pressure homogenisation (HPH) at 100 MPa on Lacticaseibacillus paracasei 90 (L90) was studied in vitro and in situ (fermented milk and cheese). Lysis and injury signs were observed in cells treated with HPH, which were linked to the release of intracellular enzymes and changes in the metabolic activity of L90. HPH treatment led to a higher lactic acid content and lower pH and pyruvic acid levels in fermented milk. The microbiological and peptide profiles of cheeses were modified by using cells or cell-free extracts of L90. Finally, this study suggests that L90 could release bioactive peptides.Fil: Peralta, Guillermo Hugo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Lactología Industrial. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería Química. Instituto de Lactología Industrial; ArgentinaFil: Aguirre, Andres. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Instituto de Procesos Biotecnológicos y Químicos Rosario. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Bioquímicas y Farmacéuticas. Instituto de Procesos Biotecnológicos y Químicos Rosario; ArgentinaFil: Bürgi Fissolo, María de Los Milagros. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Bioquímica y Ciencias Biológicas; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe; ArgentinaFil: Martínez Rau, Luciano Sebastián. Universidad Nacional de Tucumán; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Albarracín, Virginia Helena. Universidad Nacional de Tucumán; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Menzella, Hugo Gabriel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Instituto de Procesos Biotecnológicos y Químicos Rosario. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Bioquímicas y Farmacéuticas. Instituto de Procesos Biotecnológicos y Químicos Rosario; ArgentinaFil: Pozza, Leila. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Lactología Industrial. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería Química. Instituto de Lactología Industrial; ArgentinaFil: Hynes, Erica Rut. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Lactología Industrial. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería Química. Instituto de Lactología Industrial; ArgentinaFil: Bergamini, Carina Viviana. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Lactología Industrial. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería Química. Instituto de Lactología Industrial; Argentin