Memprediksi perilaku ternak menggunakan akselerometer: Tinjauan sistematis tentang teknik pemrosesan untuk prediksi perilaku ruminan dari data mentah akselerometer
Memprediksi perilaku ternak menggunakan akselerometer: Tinjauan sistematis tentang teknik pemrosesan untuk prediksi perilaku ruminan dari data mentah akselerometer
Computers and Electronics in Agriculture 192 (2022) 106610
Penulis: L. Riaboff, L. Shalloo, A.F. Smeaton, S. Couvreur , A. Madouasse, M.T. Keane
Abstrak
Teknologi presisi muncul dalam konteks peternakan untuk meningkatkan praktik manajemen dan kesehatan serta kesejahteraan ternak melalui pemantauan perilaku individu hewan. Pengumpulan informasi secara terus menerus tentang perilaku ternak merupakan cara yang menjanjikan untuk mengatasi beberapa area target ini. Sensor akselerometer yang dapat dikenakan saat ini merupakan sistem yang paling menjanjikan untuk menangkap perilaku ternak. Data akselerometer harus dianalisis dengan benar untuk mendapatkan informasi yang andal tentang perilaku ternak. Banyak penelitian muncul tentang subjek ini, tetapi hingga saat ini belum ada yang menyoroti teknik mana yang harus direkomendasikan atau dihindari.
Dalam makalah ini, kami secara sistematis meninjau literatur tentang prediksi perilaku ternak dari data akselerometer mentah, dengan fokus khusus pada ruminansia ternak. Tinjauan kami didasarkan pada 66 artikel yang disurvei, memberikan bukti yang andal tentang metodologi 3 langkah yang umum untuk semua penelitian, yaitu (1) Pengumpulan Data, (2) Pra-pemrosesan Data dan (3) Pengembangan Model, dengan teknik yang berbeda digunakan pada masing-masing dari 3 langkah tersebut.
Tujuan dari tinjauan ini adalah untuk (i) merangkum kinerja prediksi model dan menunjukkan keterbatasan utama metodologi 3 langkah, (ii) memberikan rekomendasi tentang cetak biru metodologis untuk studi masa depan dan (iii) mengusulkan jalur untuk dieksplorasi untuk mengatasi keterbatasan yang diuraikan.
Tinjauan ini menunjukkan bahwa metodologi 3 langkah memastikan bahwa beberapa perilaku ruminan utama dapat diprediksi secara andal, seperti merumput/makan, mengunyah, bergerak, berbaring, atau berdiri. Namun, bidang ini menghadapi dua keterbatasan utama: (i) Sebagian besar model kurang akurat pada perilaku yang jarang diamati atau perilaku transisi, perilaku yang mungkin penting untuk menilai masalah kesehatan, kesejahteraan, dan lingkungan dan (ii) banyak model menunjukkan generalisasi yang buruk, yang dapat mengganggu penggunaan komersialnya. Untuk mengatasi keterbatasan ini, kami merekomendasikan untuk memaksimalkan variabilitas dalam data yang dikumpulkan, memilih metode pra-pemrosesan yang sesuai dengan perilaku target yang sedang dipelajari, dan menggunakan pengklasifikasi yang menghindari overfitting untuk meningkatkan generalisasi.
Ulasan ini menyajikan situasi terkini yang melibatkan penggunaan sensor sebagai alat yang berharga di bidang perekaman perilaku dan berkontribusi pada peningkatan alat yang ada untuk memantau perilaku ruminan secara otomatis guna mengatasi beberapa masalah yang dihadapi oleh peternakan.
Kata kunci: perilaku, hewan ruminansia, prediksi, sensor akselerometer, data mentah, metodologi, teknik pengolahan
Tanggal terbit: 17 Desember 2021
