Benessere animale

equidi

13 Aprile 2023

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Recentemente sono stati condotti diversi studi sul cavallo per valutare il loro dolore in base all'espressione. Tuttavia, non esisteva uno studio che misurasse il livello di dolore, che distinguesse  quello acuto da quello cronico o  che stabilisse se altre condizioni potessero essere scambiate per dolore. In questo studio coreano, realizzato un totale di 749 cavalli (di cui sani 586 e con dolore163) è stato sviluppato un modello di riconoscimento dell'espressione facciale per analizzare automaticamente varie espressioni dell’animale, utilizzando il deep learning. Sono state catturate, come immagini, non solo espressioni di dolore ma anche espressioni di comfort, tensione ed eccitazione. Successivamente sono state classificate in quattro categorie: cavalli a riposo (RH), cavalli con dolore (HP), cavalli immediatamente dopo l'esercizio (HE) e cavalli durante la ferratura (HH). La normalizzazione della postura facciale equina ha rivelato che il profilo (99,45%) aveva una precisione maggiore rispetto alla parte anteriore (97,59%). Il modello di rilevamento occhi-naso-orecchie ha raggiunto un'accuratezza media elevata. Questi risultati implicano che nei cavalli possono esistere varie espressioni facciali oltre al dolore a seconda della situazione, del grado di dolore e del tipo di dolore provato dai cavalli. Inoltre, è anche evidente come il riconoscimento automatico del dolore e dello stress migliorerebbe notevolmente l'identificazione del dolore e di altri stati emotivi, migliorando così la qualità del benessere dei cavalli.

Analysis of Various Facial Expressions of Horses as a Welfare Indicator Using Deep Learning - di  Su Min Kim and Gil Jae Cho   

https://doi.org/10.3390/vetsci10040283

TAG: DEEP LEARNING, DOLORE