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<\/p>\nStudiosi dell\u2019Universit\u00e0 di Lovanio (Belgio) hanno sviluppato un algoritmo capace di identificare i primi segnali di polmonite nei vitelli dai suoni registrati con i sensori di SoundTalk (Progetto EU-PLF).<\/p>\n
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Spettrogramma di due tipi di tosse<\/strong><\/p>\n <\/p>\n Per arrivare a questo risultato, l\u2019Universit\u00e0 di Lovanio ha collaborato con TEAGASC che ha controllato giornalmente i parametri dei vitelli (analisi del sangue, controllo veterinario sull\u2019eventuale presenza di malattie quali polmonite e malattie gastrointestinali). I controlli avvenivano mentre i sensori SoundTalks registravano i rumori nella stalla. L\u2019analisi dei dati ha evidenziato la corrispondenza tra una variazione della tosse e la prossima insorgenza di polmonite (aumento di globuli bianchi nel sangue dei vitelli). Vista la presenza di tale correlazione \u00e8 stato possibile creare un algoritmo capace di evidenziare i sintomi e quindi informare l\u2019allevatore sui vitelli a rischio. L\u2019allevatore pu\u00f2 quindi intervenire ancora prima che la malattia si manifesti completamente e in questo modo risparmia in trattamenti medici (effettua trattamenti preventivi solo sugli animali a rischio), inoltre, diminuiscono le possibilit\u00e0 che si sviluppino resistenze agli antibiotici (se ne usano meno), aumenta il benessere dell\u2019animale (minor numero di trattamenti) e migliora la resa produttiva (si evitano disparit\u00e0 di crescita).<\/p>\n Un ramo del progetto europeo per la zootecnia di precisione (EU-PLF) sta studiando la possibilit\u00e0 di impiegare dei sistemi di posizionamento per vacche all\u2019interno di ambienti chiusi in cui gli animali abbiano libert\u00e0 di movimento. CowView \u00e8 un sistema in grado di monitorare l\u2019animale 24h al giorno, per 7 giorni alla settimana e per 365 giorni l\u2019anno (sistema 24\/7\/365). CowView \u00e8 uno dei metodi disponibili sul mercato per il monitoraggio del bestiame con libert\u00e0 di movimento. In particolare, il collare sviluppato da GEA per le vacche raccoglie informazioni su ciascun capo 24\/7 e quindi fornisce altre utili indicazioni, tra cui l\u2019estro e l\u2019eventuale presenza di malattie. <\/p>\n <\/p>\n Sistema di funzionamento di CowView<\/strong><\/p>\n <\/p>\n Per ottenere tutte le informazioni desiderate CowView si avvale di sensori posizionati nell\u2019ambiente e sul collare di ciascun capo. Dal monitoraggio in continuo dei movimenti e del comportamento di ciascun animale, si evincono eventuali cambiamenti nelle abitudini alimentari o comportamentali che generano degli allarmi direttamente recapitati all\u2019allevatore via smartphone, tablet o pc.<\/p>\n Il sensore di posizione permette inoltre di individuare immediatamente l\u2019ubicazione dell\u2019animale da sorvegliare anche in mezzo a 2000 altri capi di bestiame. <\/p>\n Sistema per il rilevamento della posizione di CowView<\/strong><\/p>\n <\/p>\n La ricerca, oltre all\u2019applicabilit\u00e0 del sistema di monitoraggio indoor, si propone di approfondire la conoscenza sul benessere animale e sulla produttivit\u00e0, in modo da ottimizzare le nuove applicazioni della zootecnia di precisione e massimizzarne la resa. L\u2019indagine \u00e8 cominciata a maggio 2014 nella fattoria di Theix in Bretagna e si protrarr\u00e0 fino alla fine del 2016.<\/p>\n Torna al cap.1<\/a><\/p>\n<\/div>\n <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Il sensore per diagnosticare la polmonite nei vitelli Studiosi dell\u2019Universit\u00e0 di Lovanio (Belgio) hanno sviluppato un algoritmo capace di identificare i primi segnali di polmonite nei vitelli dai suoni registrati con i sensori di SoundTalk (Progetto EU-PLF). 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<\/a><\/p>\n\n\tCowWiew, un sistema per monitorare il benessere delle vacche da latte<\/h5>\n
\n\tIl sistema oggetto di studio \u00e8 CowView, sviluppato da GEA Farm Technologies<\/em>, e a condurre la ricerca \u00e8 INRA, l\u2019Istituto Nazionale Francese per la Ricerca in Agricoltura.<\/p>\n![](\"https:\/\/scienzaegoverno.org\/wp-content\/uploads\/2015\/02\/3.-sistema-cowview.jpg\")
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