Banca de QUALIFICAÇÃO: DANYELLI DE OLIVEIRA AMANAJÁS

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: DANYELLI DE OLIVEIRA AMANAJÁS
DATA: 30/10/2019
HORA: 10:00
LOCAL: Sala de videoconferencia do PPGSPAA
TÍTULO:

PREDIÇÃO DE CARACTERÍSTICAS DA CARCAÇA E QUALIDADE DA CARNE DE BOVINOS ATRAVÉS DE ULTRASSONOGRAFIA E MEDIDAS CORPORAIS OBTIDAS POR "VIDEO IMAGE ANALYSIS"

PALAVRAS-CHAVES:

Avaliação de medidas biométricas, Bovinocultura de corte, Modelagem estrutural, Processamento de imagem

PÁGINAS: 57
GRANDE ÁREA: Ciências Agrárias
ÁREA: Zootecnia
SUBÁREA: Produção Animal
ESPECIALIDADE: Manejo de Animais
RESUMO:

Atualmente, têm-se buscado métodos menos invasivos para determinar a produção de carne, de modo que os resultados sejam obtidos mais rapidamente, com menor custo, gerando padronização do produto e agregando valor ao mesmo. Neste sentido, observa-se uma crescente implementação de tecnologias na pecuária, como os métodos de caracterização biométrica dos animais por meio do processamento de imagens, e a utilização de ultrassonografia, que têm se mostrado em expressivo desenvolvimento no âmbito da zootecnia de precisão, pois permite acesso a uma quantidade significativa de dados de grandes grupos de animais, otimizando o processo de obtenção de resultados. Mediante isto, objetiva-se, neste estudo, predizer características da carcaça e da carne de bovinos “anelorados” a partir de características in vivo obtidas por ultrassonografia e medidas biométricas tomadas a partir de Video Image Analysis, visando obter modelos de predição que possibilitem a implementação de um método mais preciso que possibilite padronização de produção. Serão utilizados 400 bovinos “anelorados”, machos inteiros. Os dados serão adquiridos em dois momentos: em propriedades parceiras ao projeto, para obtenção das imagens de medidas morfométricas e ultrassonografia, para posterior processamento, e nas dependências do estabelecimento abatedouro-frigorífico, para obtenção das variáveis da carcaça e de qualidade da carne. Para obtenção dos modelos de predição das características da carcaça e da qualidade da carne, será utilizado o algoritmo de regressão Elastic Net, sendo os modelos combinados a técnica k-fold cross-validation, adotando-se 10-fold cross-validation, pelo método repeatedcv com 10 repetições. Os modelos serão avaliados quanto a sua habilidade preditiva da cross-validação (cv) e teste (t) por meio das métricas: raiz do erro médio quadrado (RMSE), coeficiente de determinação (R2), erro sistemático (BIAS - Viés) e erro médio absoluto (MAE).

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1550083 - ANDRE GUIMARAES MACIEL E SILVA
Externo ao Programa - 2978408 - IGOR RUIZ GOMES
Externo ao Programa - 1913763 - ROMMEL THIAGO JUCÁ RAMOS
Externo à Instituição - BRUNO CABRAL SOARES