Detección de enfermedades en ganado mediante visión por computadora e IoT en ambientes extensivos del NOA

Abstract

La detección temprana de enfermedades en sistemas de ganadería extensiva continúa siendo un desafío debido a la dispersión espacial del ganado, la limitada infraestructura tecnológica y la escasa posibilidad de observación continua. En este trabajo se presenta una línea de investigación orientada al desarrollo de sistemas no invasivos para el monitoreo sanitario bovino, basada en la integración de visión por computadora, dispositivos IoT de bajo consumo e inteligencia artificial. La línea propone el análisis automático del movimiento y del comportamiento animal a partir de secuencias de video adquiridas en condiciones reales de campo, complementadas con información sensorial proveniente de collares inteligentes. A partir de la detección, el seguimiento visual y la extracción de métricas cinemáticas, se buscan identificar patrones asociados a estados normales y patológicos. Los resultados parciales obtenidos validan la factibilidad técnica del enfoque y constituyen la base para el desarrollo de sistemas inteligentes de detección temprana de enfermedades, orientados a mejorar el bienestar animal y apoyar la gestión ganadera en entornos rurales con conectividad limitada.