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Detecção da mudança no tamanho da vulva da porca no cio por meio de tecnologia de visão artificial.

A câmera LiDAR tem potencial como ferramenta não invasiva para ajudar a identificar o cio da porca.

26 Março 2026
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A detecção precisa do cio em porcas é fundamental para alcançar um elevado índice de partos e manter um bom desempenho reprodutivo. O método convencional de detecção do cio utiliza o teste de pressão no dorso realizado por operários, que exige muito tempo e trabalho. O objetivo deste estudo foi desenvolver um método automatizado de detecção do cio por meio do monitoramento da mudança no inchaço da vulva ao redor do cio usando uma câmera LiDAR. Um total de sete porcas multíparas alojadas individualmente e uma primípara foram monitoradas uma vez ao dia durante 19 dias consecutivos, começando 2 dias antes de deixarem de receber altrenogest. Foi obtida manualmente uma nuvem de pontos tridimensional (3D) da região vulvar usando a câmera LiDAR a 0,7–1,0 m do dorso das porcas. A precisão da câmera LiDAR foi examinada em laboratório antes da captura das imagens das porcas.

Os resultados mostraram que o erro de medição em profundidade foi de 3,4 ± 3,0 mm (média ± desvio padrão). Os dados coletados da nuvem de pontos das porcas foram processados por meio de um algoritmo personalizado para criar modelos 3D da região vulvar, separando-os do corpo da porca. Foram extraídas cinco características 2D e 3D dos modelos 3D para descrever o tamanho da vulva. A análise de regressão linear mostrou que o volume calculado (largura × comprimento × altura) podia representar o volume da vulva. Os resultados também mostraram que o volume da vulva era um indicador confiável do cio. A duração e a intensidade do inchaço apresentaram grandes variações entre as diferentes porcas. Este estudo também indica que porcas com maior volume de vulva apresentaram menor porcentagem de aumento ao redor do cio.

Os resultados sugerem que a câmera LiDAR tem potencial como ferramenta não invasiva para ajudar a identificar o cio da porca.

Xu Z, Sullivan R, Zhou J, Bromfield C, Lim TT, Safranski TJ, Yan Z. Detecting sow vulva size change around estrus using machine vision technology. Smart Agricultural Technology, 2023; 3: 100090. https://doi.org/10.1016/j.atech.2022.100090.

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