Nel comparto avicolo, che rappresenta uno dei settori zootecnici trainanti a livello nazionale, i ritmi di macellazione sono rapidissimi, pertanto il controllo da parte dei Servizi Veterinari, che si basa sull’osservazione diretta di migliaia di carcasse/ora, potrebbe trarre significativi benefici attraverso deep learning e analisi d’immagine applicati all’attività ispettiva. In particolare, tale innovazione renderebbe puntuale ed efficace la valutazione di problematiche di benessere animale ampiamente diffuse nelle galline ovaiole, quali le malformazioni allo sterno verificatesi in fase di allevamento in conseguenza di numerosi fattori di rischio. La soluzione proposta prevede la creazione di un modello di intelligenza artificiale basato su algoritmi di computer vision e reti neurali convoluzionali in grado di assegnare automaticamente un punteggio a ciascuna carcassa in base al numero, tipologia e gravità delle lesioni presenti a livello sternale.
Deep learning e analisi d’immagine applicate all’attività ispettiva veterinaria al macello
DESCRIZIONE DEL PROGETTO
OBIETTIVI DELLA SOLUZIONE
L’obiettivo della tecnologia è analizzare le immagini di tutti gli esemplari macellati di una stessa partita riprendendoli attraverso telecamere e derivando statistiche sulla qualità degli sterni. Il servizio si rivolge al mondo accademico per approfondire lo studio dei fattori di rischio delle problematiche di benessere animale delle galline ovaiole, attualmente limitati a osservazioni dirette su base campionaria da parte di operatori adeguatamente formati (con notevole dispendio di tempo ed energie). Una volta consolidata l’operatività della tecnologia, questa potrà essere sperimentalmente associata al routinario controllo ispettivo di ausilio ai servizi veterinari e a beneficio del responsabile qualità del macello e più in generale del mondo produttivo. La condivisione di tali dati promuoverebbe un atteggiamento più proattivo e responsabile da parte del mondo allevatoriale, ad esempio fornendo le basi per eventuali premialità in evidenza di situazioni particolarmente virtuose.
