Faculté du Génie Electrique et d'Informatique
Permanent URI for this community
Browse
Browsing Faculté du Génie Electrique et d'Informatique by Author "Achour, Brahim"
Now showing 1 - 1 of 1
Results Per Page
Sort Options
Item Système de monitoring comportemental de vaches laitières .(Université Mouloud Mammeri, 2020) Achour, BrahimL'augmentation du nombre d'animaux et la diminution de la main d'œuvre dans les élevages ren- dent le travail des éleveurs plus conséquent et la surveillance du bien-être et de l'état sanitaire de tous les animaux impossible. Cela, entraine des pertes considérables. L'élevage de précision issu du développement de nouvelles technologies vient alors en aide. Il permet de soutenir les éleveurs dans le suivi du bien-être, de la santé, de la nutrition et de la reproduction des animaux en leur apportant diverses informations sur ces derniers et sur leur lieu d'élevage pour la prise de meilleures décisions. Dans le cadre de cette thèse, nous nous sommes intéressés aux systèmes de monitoring comportemental de vaches laitières. Ces systèmes peuvent être de bons indicateurs de leurs états de santé. En effet, les changements physiologiques associés à l'apparition de troubles métaboliques conduisent à une altéra- tion des activités et du comportement alimentaire des vaches. Le suivi de cette altération permet de fournir aux éleveurs des alertes précises et précoces. Dans cet ordre d'idées, nous avons développé deux systèmes de monitoring comportemental. Le premier est un système de suivi des comportements (activités) des vaches laitières en collectant des données à l'aide d'unités de mesure inertielle attachées à leurs dos. Les comportements suivis sont la position debout, la position couchée, se lever, se coucher, marcher et stationnaire. Le modèle de classification développé est basé sur des modèles de mélange fini univariés et multivariés ainsi que sur des arbres de décision. Le second système est dédié au monitor- ing du comportement alimentaire à base d'une approche d'analyse d'images. Différents classificateurs basés sur des réseaux de neurones à convolution sont utilisés pour surveiller le comportement alimen- taire et effectuer l'identification des vaches laitières. Les résultats obtenus par ces deux systèmes sont intéressants et surpassent les résultats obtenus par d'autres travaux de recherche existants.