Beijing, 11 jan (Xinhua) -- Cientistas chineses desenvolveram com sucesso um modelo leve para reconhecimento do comportamento de gado bovino a partir de vídeos de robôs quadrúpedes em pastagens, melhorando a eficiência da alimentação e manejo do rebanho.

O modelo leve MASM-YOLO foi proposto pelo Instituto de Informação Agrícola da Academia Chinesa de Ciências Agrícolas, e a pesquisa relevante foi publicada na revista Computers and Electronics in Agriculture.

A identificação precisa e rápida dos comportamentos típicos do gado é fundamental para o diagnóstico de doenças, monitoramento do cio, previsão do parto e avaliação da saúde.

O MASM-YOLO permite a detecção precisa de múltiplos comportamentos em condições complexas, sendo adequado para execução em tempo real a bordo de um robô móvel.

Ao integrar a Rede de Foco e Extração Multiescala, entre outras tecnologias, o MASM-YOLO aborda desafios importantes, incluindo variações de iluminação, desfoque de movimento e oclusões dentro de grupos de gado.

O MASM-YOLO consegue realizar reconhecimento rápido de seis comportamentos típicos do gado de corte, incluindo alimentação, descanso, deslocação e lambida. Ele atinge um equilíbrio ideal entre precisão de reconhecimento e eficiência computacional.

Este modelo fornece suporte técnico fundamental para o desenvolvimento em grande escala de um robô pastor.