Développement d'outils intelligents par vision artificielle pour la supervision du bien être animal
Auteur / Autrice : | Ruiwen He |
Direction : | Dominique Collard, Abdelmalik Taleb-Ahmed |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Electronique, microélectronique, nanoélectronique et micro-ondes |
Date : | Soutenance le 24/11/2022 |
Etablissement(s) : | Université de Lille (2022-....) |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale Sciences de l’ingénierie et des systèmes (Lille ; 2021-....) |
Partenaire(s) de recherche : | Laboratoire : Institut d'Electronique, de Microélectronique et de Nanotechnologie |
Jury : | Président / Présidente : Frédéric Chausse |
Examinateurs / Examinatrices : Halim Benhabiles, Feryal Windal, Ouiddad Labbani-Igbida, Sebastien Jacques | |
Rapporteurs / Rapporteuses : Frédéric Chausse, Amir Nakib |
Mots clés
Résumé
De nos jours, le problème de la population mondiale et de l'alimentation n'a pas été complètement résolu. La production agricole intensive est inévitable, en particulier dans le domaine de l'élevage. De plus en plus d'animaux doivent être confinés dans un petit espace, et les farmiers doivent s'occuper d'un plus grand nombre d'animaux. Dans ce context, le bien-être des animaux ne peut pas être bien assuré, ce qui peut causer divers problèmes au niveau de l'environnement, de la qualité et de la sécurité des aliments, et de la morale sociale. Le développement de l'élevage de précision rend possible le bien-être des animaux. Dans l'élevage de vaches, l'insémination artificielle peut offrir de nombreux avantages potentiels en termes de bien-être pour les vaches, notamment la prévention de la propagation des maladies, la prévention des blessures des taureaux pendant l'accouplement et la sélection du sexe pour éviter de réformer les veaux mâles indésirables. Dans cette thèse, nous avons développé des outils intelligents par vision artificielle pour répondre à deux défis principaux de l'insémination artificielle : la détection incertaine des chaleurs et l'indisponibilité des vétérinaires d'une manière respectueuse des animaux. Nous avons proposé la contribution suivante:1. Nous avons d'abord proposé un système basé sur l'apprentissage profond pour la classification de l'état des chaleurs des vaches. Dans ce travail, une approche originale basée sur la vision artificielle pour la classification de l'état de chaleur des vaches s'appuyant sur l'analyse de l'appareil génital de la vache à partir d'images endoscopiques. Il permet aux vétérinaires et surtout aux fermiers de détecter les phases de chaleur chez les vaches pour une insémination optimale tout en respectant le bien être de l'animal.2. Pour remédier à l'indisponibilité des vétérinaires, nous proposons également un système d'aide à l'insémination artificielle, qui permet de prédire un jeu de coordonnées de la case de délimitation pour la localisation du col de l'utérus. À cette fin, un modèle de détection basé sur un transformateur appelé Transformer-Darknet19 est spécifiquement conçu pour localiser le col de l'utérus, ce qui a résolu le problème que les détecteurs de courant primaire doivent détecter au moins un objet. De plus, nous avons proposé un nouveau cadre de détection de l'état de la chaleur qui est piloté par la localisation du col de l'utérus.