Audio recordings dataset of grazing jaw movements in dairy cattle.

This dataset is composed of correlated audio recordings and labels of ingestive jaw movements performed during grazing by dairy cattle. Using a wireless microphone, we recorded sounds of three Holstein dairy cows grazing short and tall alfalfa and short and tall fescue. Two experts in grazing behavior identified and labeled the start, end, and type of each jaw movement: bite, chew, and chew-bite (compound movement). For each segment of raw audio corresponding to a jaw movement we computed four well-known features: amplitude, duration, zero crossings, and envelope symmetry. These features are in the dataset and can be used as inputs to build automated methods for classification of ingestive jaw movements. Cow's grazing behavior can be monitored and characterized by identifying and analyzing these masticatory events

3d acceleration for heat detection in dairy cows

Accurate and reliable detection of heat in dairy cows is essential for a controlled reproduction and therefore, for maintaining milk production. Classical approaches like visual identification are no longer viable on large dairy herds. Several automated techniques of detection have been proposed, but expected results are only achieved by expensive or invasive methods, because practical methods are not reliable. We present a method that aims to be both practical and accurate. It is based on simple attributes extracted from 3D acceleration data and well known classifiers: multilayer perceptrons, support vector machines and decision trees. Results show promising detection ratios, above 90% in several configurations of the detection system. Best results are achieved with multilayer perceptrons. This information could be readily incorporated to the automated system in a dairy farm and help to improve its efficiency.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO

Desarrollo e implementación de un dispositivo de adquisición y almacenamiento de sonidos para ganadería de precisión

El monitoreo preciso de las actividades alimentarias de los rumiantes (rumia y pastoreo) es un importante indicador de su salud y bienestar. Un buen seguimiento en la dieta repercute de manera directa en la calidad y cantidad de la leche y carne producidas por el animal. En este trabajo se describe el desarrollo e implementación de un dispositivo de adquisición y almacenamiento de señales para el monitoreo de actividades alimentarias en ganado bovino. Dicho dispositivo tiene por objetivo captar los sonidos producidos por los animales durante su alimentación, sin interferir en su comportamiento normal y sin intervención del operador. El sistema propuesto consta de tres módulos: i) un módulo de adquisición y limpieza del sonido producido por el animal, ii) un módulo de compresión de la señal resultante, organización y almacenamiento de los datos y iii) un módulo de administración de la energía. El sistema fue diseñado para tener una autonomía de una semana y soportar las condiciones operacionales presentes en el campo de aplicación, como son la presencia de ruidos y condiciones climáticas adversas.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO

Desarrollo e implementación de un dispositivo de adquisición y almacenamiento de sonidos para ganadería de precisión

El monitoreo preciso de las actividades alimentarias de los rumiantes (rumia y pastoreo) es un importante indicador de su salud y bienestar. Un buen seguimiento en la dieta repercute de manera directa en la calidad y cantidad de la leche y carne producidas por el animal. En este trabajo se describe el desarrollo e implementación de un dispositivo de adquisición y almacenamiento de señales para el monitoreo de actividades alimentarias en ganado bovino. Dicho dispositivo tiene por objetivo captar los sonidos producidos por los animales durante su alimentación, sin interferir en su comportamiento normal y sin intervención del operador. El sistema propuesto consta de tres módulos: i) un módulo de adquisición y limpieza del sonido producido por el animal, ii) un módulo de compresión de la señal resultante, organización y almacenamiento de los datos y iii) un módulo de administración de la energía. El sistema fue diseñado para tener una autonomía de una semana y soportar las condiciones operacionales presentes en el campo de aplicación, como son la presencia de ruidos y condiciones climáticas adversas.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO

Algoritmo para el monitoreo acústico en tiempo real de la actividad alimenticia del ganado bovino

La evaluación tanto del comportamiento de pastoreo como de la ingesta de pasturas en rumiantes es una tarea compleja que puede ser llevada a cabo adecuadamente por medio de la detección, clasificación y medición precisa de eventos de pastoreo como: chews, bites y chewbites. Es bien conocido que el monitoreo acústico es uno de los mejores métodos para cuantificar y clasificar eventos ingestivos de la actividad alimenticia de rumiantes. Sin embargo, la mayoría de los métodos de análisis son complejos y costosos computacionalmente, además de difíciles de implementar. En este trabajo presentamos y evaluamos un novedoso sistema de análisis llamado Chew-Bite Real-Time Algorithm (CBRTA) que trabaja automáticamente en tiempo real para detectar y clasificar eventos ingestivos en vacas.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO

Audio recordings dataset of grazing jaw movements in dairy cattle.

This dataset is composed of correlated audio recordings and labels of ingestive jaw movements performed during grazing by dairy cattle. Using a wireless microphone, we recorded sounds of three Holstein dairy cows grazing short and tall alfalfa and short and tall fescue. Two experts in grazing behavior identified and labeled the start, end, and type of each jaw movement: bite, chew, and chew-bite (compound movement). For each segment of raw audio corresponding to a jaw movement we computed four well-known features: amplitude, duration, zero crossings, and envelope symmetry. These features are in the dataset and can be used as inputs to build automated methods for classification of ingestive jaw movements. Cow's grazing behavior can be monitored and characterized by identifying and analyzing these masticatory events

A real-time algorithm for acoustic monitoring of ingestive behavior of grazing cattle

Assessment of both grazing behavior and herbage intake are two very difficult tasks that can be concurrently accomplished by means of accurate detection, classification and measurement of grazing events such as chews, bites and chew-bites. It is well known that acoustic monitoring is among the best methods to automatically quantify and classify ingestive and rumination events in grazing animals. However, most existing methods of signal analysis appear to be computationally complex and costly, and are therefore difficult to implement. In this work, we present and test a novel analysis system called Chew-Bite Real-Time Algorithm (CBRTA) that works fully automatically in real-time to detect and classify ingestive events of grazing cattle. The system employs a directional wide-frequency microphone facing inwards on the forehead of animals, and a coupled signal analysis and decision logic algorithm that measures shape, amplitude, duration and energy of sound signals to iteratively detect and classify ingestive events. Performance and validation of the CBRTA was determined using two databases of grazing signals. Signals were recorded on dairy cows offered either, natural pasture (N=25), or experimental micro-swards in indoor controlled environment (N=50). The CBRTA exhibited a simple linear complexity capable to execute 50 times faster than real-time and without undermining overall recognition rate and accuracy when signals were processed at 4 kHz sampling frequency and 8 bits quantization. Furthermore, CBRTA was capable to detect ingestive events with a 97.4% success rate, while achieving up to 84.0% success for their classification as exclusive chews, bites or composite chew-bites. The methodology proposed with CBRTA has promising application in embedded microcomputer systems that necessarily depend on fast real-time execution to minimize computational load, power source and storage memory. Such a system can readily facilitate the transmission of processed data through wireless network or the storage in an onboard device.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: 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: Utsumi, Santiago A.. Michigan State University; Estados UnidosFil: Galli, Julio Ricardo. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Agrarias; 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; 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