ES2867895T3

ES2867895T3 - Sistema para el análisis de imágenes de excrementos de animales

Info

Publication number: ES2867895T3
Application number: ES18209624T
Authority: ES
Inventors: Hermann Roth
Original assignee: Phytobiotics Futterzusatzstoffe GmbH
Current assignee: Phytobiotics Futterzusatzstoffe GmbH
Priority date: 2018-11-30
Filing date: 2018-11-30
Publication date: 2021-10-21
Anticipated expiration: 2038-11-30
Also published as: CA3121334A1; CO2021006536A2; PE20211119A1; CN113329622A; AU2019389192B2; KR20210096609A; JP2022510851A; WO2020109017A1; DK3659433T3; PH12021551260A1; PL3659433T3; UA130157C2; EP3659433B1; AU2019389192A1; CN113329622B; US20220039357A1; US12329128B2; MX2021006020A; EP3659433A1; MY207426A

Abstract

Procedimiento para la cría de animales (132), comprendiendo: - la entrada (502) de al menos una imagen (102) en un software de análisis (108), siendo la al menos una imagen una imagen digital que representa excrementos de uno o varios de los animales (132); - la realización de un análisis (504) de la al menos una imagen mediante el software de análisis(108); - la indicación (506) de una acción recomendada adecuada para mantener o mejorar el estado fisiológico actual de los animales mediante el software de análisis, dependiendo la acción recomendada de un resultado del análisis de la al menos una imagen; y/o - la indicación (508) de una manifestación pronosticada de un indicador de rendimiento de uno o varios de los animales mediante el software de análisis, siendo el indicador de rendimiento un parámetro fisiológico, un síntoma de una enfermedad o una enfermedad, dependiendo la manifestación pronosticada de un resultado del análisis de la al menos una imagen.

Description

DESCRIPCIÓN

Sistema para el análisis de imágenes de excrementos de animales

Campo técnico

La invención se refiere a un procedimiento asistido por ordenador para la cría de animales, en particular a procedimientos que sirven para mantener y mejorar la salud de los animales. El procedimiento puede usarse en particular para la detección automática de errores de gestión y la detección precoz de enfermedades incipientes y de problemas de producción.

Estado de la técnica

En la cría conjunta de animales, en particular en la cría intensiva de animales, pueden surgir una y otra vez brotes de enfermedades que pueden conllevar grandes pérdidas en la población de animales. Por la proximidad espacial y el uso compartido de los abrevaderos y comederos, las enfermedades pueden expandirse rápidamente y pueden conducir a grandes pérdidas económicas por la muerte o un crecimiento más lento de los animales. Para minimizar los riesgos y pérdidas, muchos granjeros administran ya solo por motivos preventivos medicamentos, incluidos antibióticos. Por un lado, esto es caro y tiene el inconveniente importante que fomenta la aparición de patógenos multirresistentes, que también pueden ser peligrosos para las personas. Además, el consumidor no desea estas medidas preventivas y reducen la calidad y el valor de mercado de la carne, de los huevos o de la leche de estos animales tratados de forma preventiva. Por regla general, las enfermedades de animales son detectadas por la inspección personal por parte del granjero o del veterinario, en cuanto esté afectado un número suficientemente elevado de animales. No obstante, puesto que los controles sanitarios solo se realizan por muestreo y los animales enfermos por regla general no llaman la atención hasta haber alcanzado un estadio avanzado de la enfermedad, en muchos casos la aparición de una enfermedad se detecta demasiado tarde, de modo que frecuentemente es tarde para ejecutar contramedidas médicas o requiere como consecuencia un uso masivo de medidas caras y/o indeseadas por otros motivos, por ejemplo el uso de altas dosis de antibióticos. El estado de la técnica más próximo se da a conocer en el documento CN 208080 199 U, que se refiere a un procedimiento para la cría de animales.

En el estado de la técnica se conocen entre tanto también sistemas asistidos por ordenador y procedimientos para el control del estado de salud de grupos de animales. Por ejemplo la solicitud de patente estadounidense US 2010/0198023 A1 describe el uso de una base de datos, así como de una pluralidad de unidades de adquisición de datos, en particular sensores de diferentes tipos, para controlar la salud de animales de un establo de animales. Los sensores pueden comprender, por ejemplo, sensores acústicos, medidores de vitalidad, sensores de amoníaco, sensores visuales y sensores olfativos.

No obstante, muchos de los sistemas de detección precoz asistidos por ordenador actualmente usados presentan diferentes inconvenientes técnicos.

Por un lado, algunos tipos de sensores que se usan para el control automático de la salud de animales en establos de animales suponen gastos elevados en la adquisición y el funcionamiento. Algunos sensores, por ejemplo sensores para gases determinados u otros indicadores de vitalidad, deben ser instalados, por ejemplo, por personal cualificado en un lugar adecuado y requieren un control regular. Para explotaciones granjeras pequeñas, pero también para explotaciones de tamaño medio a grande en países de desarrollo y emergentes no es ninguna opción el uso de sensores complicados y caros, puesto que falta dinero, así como personal cualificado para la instalación y el mantenimiento de los sensores y también para la interpretación de los valores de medición. Además, los sensores complejos también son propensos a fallos. Cuando se instalan sensores en establos de animales, los sensores pueden ensuciarse fácilmente, cuando entran en contacto, por ejemplo, con heces, saliva, lecho, pienso o plumas de los animales y, en el peor de los casos, pueden proporcionar durante períodos largos resultados de medición incorrectos, sin que se nadie se percate de ello.

Además, muchos de los sistemas de alerta temprana asistidos por ordenador existentes no se han comprobado en animales y/o establos o solo en un número reducido de ellos. Se ha mostrado que ya pequeños cambios en los parámetros del entorno pueden alterar los resultados de medición o pronóstico de algunos sistemas basados únicamente en valores de medición de sensores de temperatura o humedad. También otros tipos de sensores son en muchos casos propensos a fallos o no son muy predictivos respecto a la salud de los animales. Por ejemplo, la acústica en los interiores de un establo de animales depende del tamaño del establo de animales y de la cuestión del tipo de material del que están hechos las paredes u otros objetos de las instalaciones del establo, es decir, de factores que no están relacionados con la salud de los animales. Los sensores de humedad y temperatura pueden proporcionar resultados en parte muy diferentes según la altura a la que están fijados por encima del suelo y a qué distancia de una puerta o de una ventana.

En general, cabe constatar, por lo tanto, que muchos procedimientos asistidos por ordenador no pueden ser usados en la práctica para el control de la salud de animales en establos e instalaciones similares, puesto que no son suficientemente robustos frente a fluctuaciones de los parámetros del entorno y puesto que su puesta en marcha y su mantenimiento son demasiados caros y técnicamente complejos.

Problema técnico y soluciones básicas

Por consiguiente, la invención está basada en el objetivo de poner a disposición un procedimiento alternativo o mejorado para la cría de animales, así como sistemas de ordenador y medios de almacenamiento correspondientes. Dicho procedimiento o los sistemas de ordenador o medios de almacenamiento pueden usarse en particular para la detección automática de condiciones deficientes en la cría, la detección precoz de enfermedades incipientes y problemas en la producción, para el control de valores de medición adecuados y procedimientos de medición y/o para la realización manual o automática de acciones para mejorar la salud de los animales.

Los objetivos en los que se basa la invención se consiguen respectivamente con las características de las reivindicaciones independientes. En las reivindicaciones dependientes se indican formas de realización de la invención. Las formas de realización y ejemplos indicados a continuación pueden combinarse libremente entre sí, siempre que no se excluyan mutuamente.

En un aspecto, la invención se refiere a un procedimiento para la cría de animales de acuerdo con la reivindicación 1. Otros aspectos son un sistema para la cría de animales de acuerdo con la reivindicación 20, un robot móvil de acuerdo con la reivindicación 22 y una combinación de un aditivo para pienso y el sistema según la reivindicación 20, de acuerdo con la reivindicación 23. Los animales pueden ser, en particular, animales de granja, por ejemplo cerdos, ganado bovino, ovejas, cabras, conejos y aves de todo tipo, en particular, pollos, gallinas ponedoras y pavos, pero sin excluir otros tipos de animales.

El procedimiento comprende una entrada de al menos una imagen en un software de análisis. La al menos una imagen es una imagen digital que representa excrementos de uno o varios de los animales. La entrada de la imagen en el software de análisis puede incluir, por ejemplo, que el software de análisis recibe la imagen directamente de una unidad de toma de imágenes, por ejemplo una cámara, o que el software de análisis recibe la imagen mediante una red de un sistema de ordenador remoto o de una unidad de toma de imágenes acoplada a este sistema de ordenador remoto. No obstante, la entrada de la imagen también puede incluir una lectura de la al menos una imagen de un medio de almacenamiento. El software de análisis puede estar instalado, por ejemplo, en un sistema de ordenador determinado y puede leer la al menos una imagen de un medio de almacenamiento de este mismo sistema de ordenador.

El software de análisis realiza un análisis de la al menos una imagen. Pueden usarse en este caso diferentes procedimientos de análisis. Habitualmente se realiza en primer lugar un análisis de la imagen, para extraer determinadas características de la imagen ("análisis de características/extracción de características"). Pueden formar parte de estas características, por ejemplo, valores de brillo y contraste, valores de color (por ejemplo, valores R, G, B en el caso de imágenes en color RGB), objetos detectados en la imagen, como por ejemplo círculos, líneas, polígonos o estructuras (granulosidad, homogeneidad) y otras características. A continuación, se evalúan las características extraídas para obtener uno o varios resultados del análisis. Un conjunto de datos de entrenamiento puede comprender, por ejemplo, imágenes de excrementos de gusanos de un tipo determinado y/o de una fase de desarrollo determinada y mediante el entrenamiento de un software de aprendizaje automático, se puede conseguir que el software de análisis resultante detecte automáticamente en un análisis de la imagen objetos de un contorno, color, textura y/o tamaño determinado como gusanos de un tipo específico.

En otra etapa, el software de análisis indica una acción recomendada, adecuada para mantener o mejorar el estado fisiológico actual de los animales. La acción recomendada depende de un resultado del análisis de la al menos una imagen.

Adicional o alternativamente a ello, el software de análisis indica una manifestación pronosticada de un indicador de rendimiento de uno o varios de los animales. El indicador de rendimiento es un parámetro fisiológico, un síntoma de una enfermedad o una enfermedad. La manifestación pronosticada depende de un resultado del análisis de la al menos una imagen.

Esto puede ser ventajoso, puesto que imágenes de heces son fácilmente disponibles. Mediante una interfaz gráfica de usuario (GUI) del software de análisis, también pueden introducirse fácilmente metadatos, como por ejemplo sustancias actualmente administradas (medicina, pienso, aditivos). Por lo tanto, de acuerdo con formas de realización de la invención no son necesarios conocimientos especiales o equipamientos o sensores adicionales, para controlar de forma sencilla, rápida y precisa el estado de salud de los animales de una población de animales y tomar rápidamente medidas adecuadas, para proteger o mejorar la salud de los animales. Gracias a la proliferación de smartphones, prácticamente en cualquier lugar está disponible una cámara para la toma de las imágenes. Las imágenes de los excrementos no dependen de parámetros irrelevantes, como por ejemplo del tamaño del establo o la cuestión de si está abierta una ventana o una puerta, de lo que podría depender por ejemplo la temperatura y la humedad del establo. El análisis basado en imágenes tampoco requiere la realización de procedimientos de medición difíciles o apenas reproducibles (medición de la temperatura interna del cuerpo), etc.

Los excrementos son en particular heces, preferentemente heces "frescas", desde cuya deposición han pasado por ejemplo menos de 12 horas, en particular menos de seis horas, preferentemente menos de una hora antes del momento de la toma de la imagen.

De acuerdo con las formas de realización de la invención, los excrementos ocupan al menos el 40 %, preferentemente al menos el 60 % de la superficie de la al menos una imagen. El software de análisis puede incluir, por ejemplo, una función de filtro, que está realizada para detectar en primer lugar regiones en la imagen que representan un excremento. Las imágenes en las que las heces representadas ocupan una parte de la superficie por debajo de un valor mínimo predeterminado se desechan y no se tienen en cuenta en el análisis. En caso de que la resolución lo permita, alternativamente a ello el software de análisis también puede tener en cuenta automáticamente solo una imagen parcial de la imagen recibida para el análisis, siempre que esta imagen parcial contenga la parte mínima requerida de una representación de heces. De acuerdo con algunas formas de realización, el software de análisis contiene una función de filtro que desecha las imágenes, cuando estas no tienen una resolución mínima determinada y/o un contraste mínimo determinado. Preferentemente, el software de análisis puede emitir un mensaje de aviso, que indica al usuario del software de análisis que la al menos una imagen introducida no cumple los criterios de calidad necesarios, para dar al usuario la posibilidad de tomar una o varias imágenes nuevas.

De acuerdo con formas de realización de la invención, la toma de la al menos una imagen de los excrementos incluye una irradiación de los excrementos con la luz de una fuente de luz durante la toma de la al menos una imagen. La irradiación puede ser muy corta (flash, con una duración de exposición normalmente inferior a un segundo) o también puede durar varios segundos.

De acuerdo con formas de realización de la invención, el procedimiento comprende un envío de un comando de control a una unidad de iluminación. El comando de control puede ser enviado, por ejemplo, por el software de análisis o un software asignado a la unidad de toma de imágenes (software de cámara), por ejemplo de un smartphone. El comando de control hace que la unidad de iluminación ilumine los excrementos durante la toma de la al menos una imagen de los excrementos con luz de uno o varios rangos de longitudes de onda definidos. A continuación, durante la iluminación de los excrementos con luz de uno o varios rangos de longitudes de onda se toman respectivamente una o varias imágenes de los excrementos. La unidad de iluminación puede iluminar en particular los excrementos secuencialmente con la luz de varios rangos de longitudes de onda definidos, por ejemplo durante algunos segundos. Durante la iluminación con cada uno de los rangos de longitudes de onda definidos, la unidad de toma de imágenes toma una o varias imágenes digitales de los excrementos, específicas según el rango de longitudes de onda. Opcionalmente, también puede iluminarse y tomarse un objeto de referencia de color con uno o varios puntos de color. El software de análisis está realizado para realizar el análisis de una forma específica según el rango de longitudes de onda de manera selectiva para la una o varias imágenes que se han tomado con la luz del rango de longitudes de onda correspondiente.

De acuerdo con formas de realización preferibles, el software de análisis (o la parte del software de análisis realizada como aplicación cliente) incluye una función de iluminación, que puede estar realizada por ejemplo como módulo de iluminación del software de análisis. La función de iluminación está acoplada de forma operativa a la fuente de luz y puede controlar la misma. La función de iluminación puede controlar, por ejemplo, la duración de la iluminación y/o la intensidad y/o el rango de longitudes de onda de la luz emitida por la fuente de luz. La función de iluminación incluye preferentemente un programa para la iluminación de los excrementos con al menos dos o más impulsos de luz de longitudes de onda o rangos de longitudes de onda predefinidos, diferentes. La función de iluminación también está acoplada preferentemente de forma operativa a una unidad de toma de imágenes y es capaz de sincronizar la toma de la al menos una imagen con la función de iluminación. En particular, la sincronización puede estar realizada de tal modo que por intervalo de tiempo en el que los excrementos se iluminan con una de las longitudes de onda o uno de los rangos de longitudes de onda predefinidos, diferentes de la fuente de luz se toma al menos una imagen y se introduce en el software de análisis y/o se almacena en una base de datos para su uso posterior. Esto puede ser ventajoso, puesto que los excrementos son iluminadas ahora con la luz de diferentes rangos de longitudes de onda, pudiendo caracterizarse gracias a ello mejor unas propiedades ópticas y en particular de color importantes de los excrementos. Por ejemplo, heces con una parte elevada de sangre no oxidada (heces de un color rojo claro) absorben especialmente bien luz azul y verde, mientras que se refleja más fuertemente la luz roja. Mediante iluminación secuencial de los excrementos con luz de diferentes rangos de longitudes de onda, por ejemplo azul: 450-482 nm, verde: 497-530 nm, rojo: 620-780 nm, y la toma de una o varias imágenes por rango de longitudes de onda utilizado de los mismos excrementos, también en condiciones malas de medición, difícilmente reproducibles con exactitud (que son típicas para el uso de cámaras de smartphones en diferentes lugares del establo, dado el caso también por trabajadores diferentes), pueden obtenerse informaciones muy significativas acerca de las propiedades espectrales de los excrementos.

La fuente de luz es preferentemente una fuente de luz que está instalada en la unidad de toma de imágenes o en el equipo que la incluye, por ejemplo un smartphone. La fuente de luz puede ser, por ejemplo, el flash de una cámara. En una forma de realización, la fuente de luz es la pantalla de un smartphone. Esta forma de realización puede ser ventajosa, puesto que no es necesario un equipamiento en forma de aparatos especiales (aparte del smartphone), para iluminar los excrementos con luz de dos o más rangos de longitudes de onda diferentes y tomar imágenes correspondientes. Es cierto que la mayoría de las pantallas de smartphones no son capaces de emitir de forma selectiva solo luz en un rango de longitudes de onda muy estrecho y altamente preciso, como pueden hacerlo, por ejemplo, aparatos láser. No obstante, puede conseguirse, por ejemplo, mediante una indicación que ocupa toda la pantalla, por ejemplo en primer lugar del valor de color rgb 255,0,0 para "rojo", después del valor de color rgb 0,255,0 para "verde", y a continuación del valor de color rgb 0,0,255 para "azul" una secuencia de procesos de iluminación definidos de diferentes longitudes de onda. Según la forma de realización, también pueden usarse otros rangos de longitudes de onda o valores de color en el espacio de color de la pantalla. El software de análisis es preferentemente un software de aprendizaje automático, que se ha entrenado con un conjunto de datos de imágenes de entrenamiento de excrementos de los animales, habiéndose iluminado al menos algunas de las imágenes de entrenamiento de forma selectiva solo con luz de una longitud de onda o con luz de un rango de longitudes de onda que puede ser generado por la fuente de luz. Preferentemente, el conjunto de datos de entrenamiento cubre a este respecto todos los rangos de longitudes de onda usados secuencialmente por la fuente de iluminación o la función de iluminación, es decir, el conjunto de datos de entrenamiento incluye varias imágenes de excrementos, que se han iluminado con luz de cada una de estas longitudes de onda o rangos de longitudes de onda definidos. Por lo tanto, la función de iluminación y la función de análisis del software de análisis forman una unidad funcional. Esto puede ser ventajoso, puesto que con los medios más sencillos (smartphone con cámara y un programa que implementa la función de iluminación), puede recopilarse una gran cantidad de información espectral de los excrementos de los animales, que puede ser usada por el algoritmo de aprendizaje automático entrenado también para permitir un análisis y un pronóstico precisos o la indicación de los resultados de los análisis.

De acuerdo con formas de realización alternativas, la unidad de iluminación también pueden ser equipos de iluminación especiales, que no forman parte de los smartphones actualmente corrientes en el mercado. La unidad de iluminación puede ser, por ejemplo, una fuente de luz láser y/o una fuente de luz en un rango de longitudes de onda no visible (para personas), por ejemplo en un rango de luz infrarroja (por ejemplo 850-950 nm) o un rango de luz ultravioleta (280-380 nm).

El parámetro fisiológico puede ser, por ejemplo, una temperatura corporal, una concentración medida de metabolitos, el peso corporal, el consumo de pienso, el consumo de agua por animal y unidad de tiempo o por grupo de animales o establo por unidad de tiempo, etc. El consumo de agua y/o el consumo de pienso puede introducirse, por ejemplo, en algunas formas de realización manualmente mediante una GUI del software de análisis y/o el software de análisis puede obtenerlos automáticamente de sensores correspondiente o mecanismos contadores de un equipo para el suministro de agua o un equipo para el suministro de alimentos de los animales.

En este sentido, el procedimiento para la cría de animales representa en otro aspecto también un procedimiento para el control asistido por ordenador de la salud de los animales criados y/o un procedimiento para la detección precoz de una pérdida de rendimiento, por ejemplo debido a una enfermedad. En otro aspecto, el procedimiento representa un procedimiento para la detección asistida por ordenador de condiciones de cría malas o mejorables, en particular de alimentaciones deficientes o incorrectas, que pueden presentarse en la cría de animales.

De acuerdo con formas de realización, el procedimiento comprende una toma de al menos una imagen mediante una unidad de toma de imágenes, en particular, una cámara. La cámara puede ser por ejemplo una cámara portátil, en particular una cámara de smartphone o una cámara fotográfica. En particular, la cámara puede ser la cámara de un smartphone de una persona que trabaja en el establo. Esto puede ser ventajoso, puesto que también en países de desarrollo y emergentes la gran mayoría de las personas tienen smartphones con cámara integrada y están familiarizadas con su manejo. Por lo tanto, no es necesario instalar sensores especiales en los establos o recintos, mantenerlos regularmente ni formar el personal.

Alternativamente a ello, la unidad de toma de imágenes también puede ser una cámara fijamente instalada en el establo, recinto o lugar de otro tipo en el que se crían los animales. De acuerdo con otra forma de realización alternativa, la unidad de toma de imágenes es una cámara que está fijamente instalada en un robot móvil o en una cinta transportadora. El robot o la cinta transportadora están realizados y posicionados correspondientemente para moverse en un terreno en el que se crían los animales. La cámara puede estar fijada, por ejemplo, a una altura adecuada y en un ángulo adecuado que garantiza que se tomen imágenes del suelo del terreno en el que hay regularmente heces. También pueden usarse combinaciones de unidades de toma de imágenes de diferentes tipos. Puede ser ventajoso el uso de robots y/o cintas transportadoras con una cámara, puesto que de este modo puede renunciarse a una toma manual de las fotos, manteniéndose las condiciones de toma especialmente constantes. Estas formas de realización son recomendables, en particular, en caso de un grado de automatización elevado de la explotación destinada al engorde, y tienen la ventaja de que se mantiene constante, por ejemplo, el ángulo de toma. Puesto que la cámara está fijada en una unidad móvil, queda garantizado que puedan analizarse tomas de diferentes zonas de un establo o de un terreno usado para la cría de animales, de modo que puede ampliarse la base de datos e incrementarse la calidad de los resultados del análisis.

De acuerdo con formas de realización de la invención, la toma de al menos una imagen incluye un posicionamiento de un objeto de referencia de color próximo a los excrementos de los que se toma una imagen. El objeto de referencia de color presenta uno o varios colores diferentes en zonas definidas del objeto de referencia de color. El software de análisis está realizado para utilizar los colores del objeto de referencia de color en el análisis de la al menos una imagen para la normalización de los colores de los excrementos representados en la al menos una imagen. La al menos una imagen representa además de los excrementos también el objeto de referencia de color.

El objeto de referencia de color puede ser, por ejemplo, una tira de papel o de plástico, en la que están aplicados uno o preferentemente varios puntos de color en lugares definidos y conocidos por el software de análisis, teniendo los puntos de color un valor de color y/o brillo definido. Un trabajador que hace con su cámara de smartphone en su ronda diaria por el establo tomas de los excrementos de los animales coloca durante la toma el objeto de referencia de color por encima o al lado de las heces, de modo que la imagen tomada representa tanto las heces como el objeto de referencia de color. Preferentemente, el objeto de referencia de color y el software de análisis proceden del mismo proveedor y el software de análisis está realizado para normalizar con ayuda de los colores y/o valores de contraste del objeto de referencia de color, los colores, valores de brillo y/o contraste de la al menos una imagen recibida.

Esto puede ser ventajoso, puesto que la normalización de los valores de color y/o los valores de brillo de las imágenes recibidas garantiza mediante el software de análisis con ayuda del objeto de referencia de color que el software de análisis proporcione los mismos resultados, aunque pueden ser diferentes las condiciones de luz en diferentes establos o en diferentes zonas del mismo establo o a horas diferentes del día. También es posible que trabajadores diferentes usen tipos de móviles o cámaras de smartphone diferentes y que esto genere ciertas variaciones en el brillo y/o espacio de color de las imágenes tomadas con estas cámaras. Por lo tanto, puede ser ventajosa una normalización de los colores y brillos de las imágenes con ayuda del objeto de referencia de color, puesto que de este modo puede conseguirse una solidez de los resultados de los análisis respecto a diferentes tipos de cámaras y/o condiciones de luz diferentes en la toma. Puede ser ventajoso el uso de un objeto de referencia de color puesto que con este puede garantizarse con esta medida muy sencilla una alta reproducibilidad de las imágenes tomadas y una alta calidad de los resultados de los análisis.

De acuerdo con formas de realización de la invención, la acción indicada por el software de análisis es una acción que ha de realizarse en un momento de acción determinado. El momento de acción puede ser un momento actual o un momento futuro partiendo del momento del análisis. El software de análisis puede indicar, por ejemplo, que debe cambiarse inmediatamente el pienso para impedir una carencia de determinados minerales en los animales. También es posible que la indicación del software de análisis incluya que ha de tomarse inmediatamente una determinada medida, como por ejemplo un cambio de la composición del pienso o la administración de un medicamento determinado o que no es necesaria hasta un momento determinado en el futuro, por ejemplo no antes de haber pasado dos días desde el momento del análisis. Si el momento de acción es en la actualidad o en el futuro depende de la acción de la que se trate, y de la importancia que da el software de análisis da una acción determinada en vista de los excrementos representadas en la imagen recibida. Esto puede depender a su vez de reglas o del conjunto de datos de entrenamiento que se han usado para generar el software de análisis. Por ejemplo, puede ser ventajoso no realizar inmediatamente un acto especialmente caro o relacionado con inconvenientes/efectos secundarios (por ejemplo, la administración de un antibiótico) cuando los síntomas no son claros, pero indicar que se recomienda una administración en 2-3 días. Esto le ofrece al criador la posibilidad de pedir a tiempo el medicamento correspondiente o también permite la posibilidad de renunciar a una administración del medicamento, en caso de que el software de análisis llegue el día siguiente, basándose en imágenes de excrementos, al resultado de que puede renunciarse a un tratamiento con antibióticos, porque la enfermedad solo ha afectado a unos pocos animales y ya está en retroceso de por sí.

Adicional o alternativamente a ello, la manifestación pronosticada del indicador de rendimiento puede ser una manifestación cuya aparición se ha pronosticado para un momento de manifestación. El momento de manifestación es un momento futuro partiendo del momento del análisis.

El software de análisis está realizado preferentemente para calcular el pronóstico de la manifestación del indicador de rendimiento en el momento de la manifestación y la acción recomendada en el momento de la acción de tal modo que el momento de acción es un intervalo de tiempo suficiente anterior al momento de la manifestación que permite influir en la manifestación del indicador de rendimiento en el momento de manifestación de una forma determinada deseada (positiva o negativa) mediante la realización de la acción recomendada. El software de análisis puede estar realizado, por ejemplo, para detectar y pronosticar la aparición de determinadas enfermedades, como por ejemplo la coccidiosis o la aparición de clostridios ya 2-3 días antes de la aparición en toda la población con ayuda de propiedades características, que pueden asignarse especialmente a estas enfermedades, como por ejemplo propiedades de color de la sangre, que son visibles en las imágenes de los excrementos de algunos animales, que presentan ya alteraciones ligeramente relacionadas con la enfermedad. Por regla general, este intervalo de tiempo basta para permitir al explotador de los establos de animales aplicar a tiempo contramedidas. Pueden formar parte de las contramedidas, por ejemplo, la administración de medicamentos contra la coccidiosis y/o clostridios, la identificación y separación de animales ya afectados, la administración de un pienso de una calidad especialmente elevada o digerible, el aumento de la temperatura o la humedad del aire o similares.

De acuerdo con formas de realización de la invención, la acción recomendada incluye una o varias acciones. Estas acciones pueden ser, por ejemplo, las siguientes: suministrar un pienso determinado o un agua de abrevadero determinada; administrar una o varias sustancias médicas o no médicas en una forma fisiológicamente efectiva a los animales, en particular, minerales, vitaminas, medicamentos (por ejemplo, mediante pienso, agua de abrevadero, aire, etc..); finalizar una administración en curso de una o varias sustancias médicas o no médicas en una forma fisiológicamente efectiva a los animales; un cambio de los parámetros físicos de un establo de animales o de un terreno en el que se crían los animales, en particular la humedad del aire y la temperatura.

De acuerdo con formas de realización de la invención, se procede a la indicación de la manifestación pronosticada del indicador de rendimiento y/o la indicación de la acción recomendada a un usuario mediante una interfaz de usuario del software de análisis. En particular, la interfaz del usuario puede ser una interfaz gráfica del usuario, una llamada GUI.

Adicional o alternativamente a ello, se procede a la indicación de la acción recomendada en un sistema electrónico o mecánico, que está acoplado de forma operativa a un establo de animales o un terreno en el que se crían los animales. El sistema electrónico o mecánico está realizado para realizar la acción en respuesta a la recepción de la acción indicada.

El sistema electrónico o mecánico puede ser, por ejemplo, la calefacción o la instalación de ventilación del establo de animales o un comedero automático o un abrevadero automático. Por lo tanto, pueden tomarse preferentemente de forma automática las medidas adecuadas para adaptar los parámetros físicos del establo de tal modo que se mantienen y/o incrementan el rendimiento y la salud de los animales. Puede incrementarse, por ejemplo, la alimentación de agua de abrevadero o la alimentación de pienso para cubrir una mayor necesidad o puede reducirse la alimentación de pienso en caso de sufrir los animales pérdida aguda de apetito. También pueden añadirse automáticamente más minerales o vitaminas al pienso, por ejemplo como medida profiláctica o curativa.

De acuerdo con formas de realización de la invención, la enfermedad es una coccidiosis, una infección por clostridios, una salmonelosis, una criptosporidiosis, una enfermedad por parásitos gastrointestinales, como en particular gusanos estomacales o gusanos intestinales o patógenos unicelulares, una colisepticemia, Lawsonia intracellularis, o disentería porcina. No obstante, la enfermedad también puede ser cualquier otra enfermedad que se manifieste en una imagen característicamente alterada de los excrementos del animal. Dado el caso, debe crearse para cada una de estas enfermedades un conjunto de datos de entrenamiento en forma de imágenes de entrenamiento de los excrementos de animales sanos, así como de animales que padecen esta enfermedad para entrenar un algoritmo de aprendizaje automático con este conjunto de datos de entrenamiento y generar el software de análisis, o deben definirse manualmente reglas correspondientes para la enfermedad en cuestión, con ayuda de las que el software de análisis realiza el análisis.

De acuerdo con formas de realización de la invención, los animales son aves, ganado bovino, ovejas o cerdos.

De acuerdo con formas de realización de la invención, el software de análisis es un software basado en reglas predefinidas. Esto puede ser ventajoso, puesto que las personas pueden establecer e interpretar reglas. Por lo tanto, es posible aprovechar conocimientos de expertos humanos en el software. No obstante, los sistemas basados en reglas tienen también el inconveniente de que las reglas deban formularse de forma explícita. Por lo tanto, no pueden integrarse en el software parámetros predictivos, que el programador no conoce.

De acuerdo con formas de realización, el software de análisis es un software de aprendizaje automático entrenado. Esto puede ser ventajoso, puesto que es posible obtener mediante el entrenamiento del software con un conjunto de datos suficientemente grande un software de análisis que puede detectar también características predictivas que la persona no conoce, es decir, por ejemplo combinaciones de determinadas características de las imágenes de los excrementos, como por ejemplo granulosidad, humedad, color de los excrementos representados, pero también combinaciones de características de estas imágenes con valores de medición y/o metadatos respecto a sustancias administradas y tenerlas en cuenta en análisis futuros. Es cierto que las características y combinaciones de características aprendidas por el software de aprendizaje automático durante el proceso de entrenamiento por regla general no están almacenadas explícitamente en una forma que puede ser interpretada por una persona. Pero en lugar de ello, los sistemas de aprendizaje automático usados pueden evaluar un gran número de características y combinaciones de características respecto a su poder predictivo y pueden usar combinaciones de un gran poder predictivo, en muchos casos no conocidas por las personas, para análisis y pronósticos futuros.

De acuerdo con formas de realización de la invención, el procedimiento comprende además una puesta a disposición de un conjunto de datos de entrenamiento que contiene una pluralidad de imágenes de entrenamiento de excrementos de animales del mismo tipo de animales que los animales criados. Las imágenes de entrenamiento están anotadas con metadatos (almacenadas de forma vinculada). Los metadatos incluyen al menos un indicador de rendimiento del animal o de los animales cuyos excrementos están representados en las imágenes de entrenamiento. Los metadatos incluyen además la composición del pienso o del agua de abrevadero que se ha administrado a estos animales en el momento de la toma de las imágenes de entrenamiento. El procedimiento incluye una generación del software de análisis mediante entrenamiento de un software de aprendizaje automático basado en las imágenes de entrenamiento.

La manifestación pronosticada del indicador de rendimiento puede incluir, por ejemplo, una intensidad pronosticada y/o una duración de la manifestación del indicador de rendimiento, en particular de la intensidad y/o duración de un síntoma de una enfermedad o de una enfermedad. La acción recomendada puede incluir, por ejemplo, una recomendación respecto al tipo y la cantidad de medicamentos, piensos, aditivos para pienso y/o aditivos para el agua de abrevadero que deben administrarse a los animales para mantener o mejorar la salud de los animales. La manifestación pronosticada del indicador de rendimiento también puede incluir una indicación de causas posibles de una pérdida de rendimiento pronosticada.

De acuerdo con formas de realización, la al menos una imagen comprende una pluralidad de imágenes. Esto puede ser ventajoso, puesto que se amplía la base de datos y se incrementa por lo tanto la calidad del análisis. Mediante la toma de varias imágenes en un momento determinado, por ejemplo en la ronda diaria rutinaria de un trabajador por el establo, es posible evaluar tomas de los excrementos de una pluralidad de animales y preferentemente también de diferentes zonas del establo o del terreno en el que se crían los animales. De este modo puede reducirse la influencia de llamados "valores extraños". Además, puede darse la situación de que son en primer lugar unos pocos animales de una población de animales que padecen una enfermedad contagiosa, presentando por lo tanto solo los excrementos de estos pocos animales cambios. Puesto que en un momento determinado se toman directamente varias imágenes de los excrementos de varios animales diferentes, aumenta también la probabilidad de que las imágenes analizadas comprendan también excrementos de estos pocos animales afectados, de modo que pueden tomarse rápidamente contramedidas. Además, puede ocurrir que diferentes animales reaccionen de diferentes formas o con una intensidad diferente a un patógeno determinado o a otros parámetros del entorno. Puesto que se toman varias imágenes, el software de análisis puede obtener una mejor visión global de la varianza existente de diferentes características de los excrementos y puede mejorar de este modo la calidad del análisis.

De acuerdo con formas de realización, la entrada de la al menos una imagen y el análisis de la al menos una imagen introducida se realiza regularmente con una frecuencia de al menos una vez al día. Las imágenes respectivamente introducidas son imágenes digitales, que se han tomado respectivamente de forma actual y que representan excrementos actuales de uno o varios de los animales. El análisis se realiza respectivamente de forma selectiva en aquellas de las imágenes recibidas que se han tomado en un intervalo de tiempo predefinido anterior al momento del análisis. El análisis puede referirse, por ejemplo, no solo a las imágenes tomadas actualmente, sino a todas las imágenes que se han tomado en un intervalo de tiempo predefinido, por ejemplo 5 días o 7 días o diez días a partir del día actual, en el que se toman las otras imágenes siendo analizadas por el software de análisis.

Puede ser ventajosa la evaluación de todas las imágenes que se han tomado en una ventana de tiempo que se desplaza y que es relativamente corta, de pocos días a semanas, puesto que de este modo puede ampliarse la base de datos e incrementarse la calidad de los resultados de los análisis. El análisis de imágenes que se han tomado durante varios días facilita detectar tendencias, es decir, por ejemplo una conversión de pienso mejor o peor, unas heces que han cambiado patológicamente, la presencia o el aumento de enfermedades diarreicas etc. Se observó que también la exclusión de imágenes cuya toma se ha realizado un intervalo de tiempo determinado atrás, por ejemplo de 5 días, 7 días o 10 días, puede mejorar los resultados de los análisis, puesto que las imágenes que se han tomado hace tanto tiempo o aún antes por regla general ya no tienen una capacidad de predicción respecto a indicadores de rendimiento actuales o futuros.

Opcionalmente, el software de análisis (o una parte de este software realizada como aplicación cliente) puede estar realizada para almacenar una o varias imágenes de referencia de excrementos de animales de un establo determinado de forma vinculada con unos o varios metadatos. Además, el software de análisis o la aplicación cliente está realizado o realizada para que un usuario de la aplicación de análisis pueda hacer que el software de análisis indique estas imágenes de referencia usando un filtro de selección para uno o varios de estos metadatos de forma selectiva, por ejemplo mediante una pantalla de un smartphone. Los metadatos pueden ser, por ejemplo, la fecha de la toma de la imagen, un identificador del establo o del terreno en el que se ha tomado una imagen, datos geodésicos del lugar en el que se ha tomado la imagen, temporada del año, tipo de animal, raza de los animales, tipo, procedencia y/o cantidad de una o varias sustancias o mezclas de sustancias (pienso, aditivos para pienso, medicamentos) actualmente suministradas. El almacenamiento de imágenes de referencia y la posibilidad para la indicación de las imágenes de referencia de forma controlada por metadatos, pueden ser ventajosos, puesto que ofrece al usuario una posibilidad adicional de comprobar la plausibilidad de las indicaciones del software de análisis. En caso de que el software de análisis, por ejemplo, no detecte ninguna enfermedad, a pesar de que los excrementos actualmente fotografiadas tienen un aspecto claramente diferente que los excrementos que se han fotografiado hace pocos días en el mismo lugar, y a pesar de que no se ha cambiado nada en los parámetros de alimentación, esto indica que puede ser recomendable una vigilancia mayor de los animales, a pesar de que no se emita un mensaje de aviso correspondiente, puesto que podría haberse presentado una enfermedad que no está cubierta por el software de análisis, por ejemplo, porque el software de análisis solo se ha entrenado respecto a salmonelosis, coccidiosis y clostridios, aunque actualmente se presenta una infestación por gusanos, la que hace que cambie el color de los excrementos.

Como ya se ha explicado anteriormente, por ejemplo un trabajador o varios trabajadores, que hacen una a varias veces al día una ronda por un establo de animales o un recinto de animales, puede tomar en esta ocasión también varias imágenes de los excrementos de varios animales en diferentes lugares del establo o del recinto con ayuda de una cámara de smartphone convencional. El proceso de trabajo habitual, por ejemplo la administración de pienso, el cambio de los lechos, el control de la instalación de abrevadero etc. apenas se retarda por la toma de las imágenes.

De acuerdo con formas de realización de la invención, el procedimiento comprende una puesta a disposición de un pienso o de agua de abrevadero para los animales del establo, estando mezclado el pienso o el agua de abrevadero con una sustancia indicadora que provoca una coloración en los excrementos de los animales que depende de condiciones fisiológicas en el metabolismo de los animales.

La sustancia indicadora puede ser, por ejemplo, un indicador de pH. Esto puede ser ventajoso, puesto que el valor pH de las heces puede usarse como indicador integrado de una pluralidad de procesos metabólicos en el tracto intestinal de los animales. Permite conclusiones respecto al proceso metabólico de diferentes grupos de microorganismos en el intestino, puesto que el valor pH de las heces depende de la composición de la flora intestinal y, por lo tanto, indirectamente también del pienso administrado, que es metabolizado por los microorganismos. Los compuestos de hidratos de carbono, en particular las fibras alimenticias, son convertidas por algunas bacterias en ácidos grasos de cadena corta y provocan por lo tanto una acidificación del ambiente intestinal y de las heces. El pienso rico en proteína estimula, en cambio, las bacterias intestinales proteolíticamente activas, que forman a partir del pienso amoníaco y otros productos metabólicos con un efecto alcalinizante. Como resultado de la suma de estos procesos en cerdos adultos con un intestino sano se obtienen, por ejemplo, valores pH entre 6,0 y 7,0. Alimentaciones desequilibradas, enfermedades y otros factores del entorno pueden conducir a un cambio en la composición o el funcionamiento de la flora intestinal y, por lo tanto, a un cambio del valor pH de los excrementos. Fallos en la digestión de proteínas y/o grasas (insuficiencia pancreática exocrina, trastornos de la secreción del ácido biliar, etc.), pero también inflamaciones con pérdida de proteínas del plasma pueden provocar un paso mayor de estas sustancias al intestino grueso y una alcalinización de las heces. Una nutrición rica en fibras, pero también una intolerancia a los hidratos de carbono, se manifiesta, por el contrario, en una acidificación de las heces. El indicador de pH puede ser, por ejemplo, betaína u otro betaciano con un efecto indicador del pH, o un antociano. El colorante betaína se encuentra sobre todo en la remolacha (beta vulgaris), pero también en las flores y frutos de otras plantas. La betaína forma parte del grupo de las betalaínas y de su subgrupo de los betacianos. El glucósido betanina es un colorante de una buena hidrosolubilidad, cuyo color en la solución acuosa depende del valor pH: con un pH muy ácido de hasta 2, la solución es violeta; a partir de un pH de 4, se produce un cambio de color a rojo. En un intervalo fuertemente básico, el color cambia bajo hidrólisis del enlace glicosídico a un color marrón amarillento. Durante este proceso se forman la aglicona betanidina y glucosa. También pueden usarse otros indicadores de pH como aditivo para el pienso o aditivo para el agua de abrevadero. Los antocianos, por ejemplo el 3-triglucósido de cianidina, confieren a la lombarda un color rojo a azul que depende del pH. Por el estado de la técnica se conoce una pluralidad de indicadores de pH, como por ejemplo tornasol, azul de bromotimol, fenolftaleína o combinaciones de estas sustancias. Preferentemente se usan indicadores de pH que son económicos y químicamente estables, que tampoco se metabolizan por completo durante el pasaje por el tracto gastrointestinal y que son fisiológicamente tolerables.

La administración de pienso o agua con la sustancia indicadora tiene la ventaja de que las tomas de los excrementos contienen, dado el caso, informaciones adicionales acerca de parámetros fisiológicos relevantes, como por ejemplo el valor pH de los excrementos, que permiten un pronóstico más exacto de la manifestación de un indicador de rendimiento determinado. El valor pH de los excrementos en principio no puede detectarse con ayuda de las imágenes digitales. Gracias a la administración de la sustancia indicadora y el uso de un software de análisis, que se ha adaptado a la administración de la sustancia indicadora (por ejemplo mediante entrenamiento con un conjunto de datos de entrenamiento con imágenes de excrementos también de animales a los que se ha administrado la sustancia indicadora) pueden obtenerse, por lo tanto, informaciones importantes adicionales acerca del estado de la salud de los animales, sin que se complicara el proceso de la adquisición de datos para el trabajador no cualificado.

De acuerdo con una forma de realización alternativa, la sustancia indicadora no se añade al pienso o al agua de abrevadero, sino que se aplica en los excrementos, poco antes de tomarse la al menos una imagen de los excrementos. Esto puede tener la ventaja de consumirse una menor cantidad de la sustancia indicadora y de que también pueden usarse sustancias fisiológicamente nocivas, que no son adecuadas como suplementos alimenticios. No obstante, esto requiere algo más de tiempo en la etapa de la toma de la imagen.

De forma análoga, también la parte de grasas no digeridas, ácidos grasos, de hidratos de carbono determinados, como por ejemplo almidón y/o la parte de aminoácidos, péptidos y proteínas determinados en los excrementos pueden dar informaciones acerca del estado de salud de los animales y, en particular, acerca de la presencia de problemas digestivos específicos. Mediante la adición de sustancias indicadoras específicas para las sustancias anteriormente indicadas, que provocan un cambio de color de los excrementos en función del contenido de grasas, ácidos grasos, hidratos de carbono determinados, aminoácidos, péptidos o proteínas, como alternativa o para completar la administración del indicador de pH, pueden obtenerse, por lo tanto, una pluralidad de informaciones adicionales. Preferentemente, el software de análisis incluye en este caso una GUI, que permite al usuario introducir una o varias de las sustancias indicadoras administradas como metadatos en el software de análisis, de modo que esta información se tiene en cuenta al realizar el análisis e influye en el resultado del análisis.

De acuerdo con otra forma de realización, la sustancia indicadora es un colorante fluorescente o una sustancia acoplada a un colorante fluorescente. Preferentemente, la resistencia química y/o la tasa de excreción de la sustancia indicadora depende de parámetros fisiológicas del tracto intestinal de los animales, es decir, por ejemplo de la presencia de inflamaciones o parásitos en el tracto gastrointestinal, del valor pH, de la flora intestinal y de otros factores. Preferentemente, la unidad de toma de imágenes, que se usa para la toma de al menos una imagen, está acoplada a una fuente de luz, que emite luz con una longitud de onda que puede estimular la fluorescencia del colorante fluorescente y la emisión de luz fluorescente. Opcionalmente, la al menos una imagen puede tomarse usándose un objeto de referencia de color, que incluye un punto de color con una cantidad definida de este colorante fluorescente.

Por ejemplo el ácido glucónico se reabsorbe solo al 30 % en el intestino delgado de la mayor parte de los mamíferos, a diferencia de lo ocurre en el caso de muchos otros ácidos orgánicos. La mayor parte de esta sustancia es metabolizada por diferentes bacterias intestinales en ácido acético y láctico, que se metaboliza a su vez en ácidos grasos de cadena corta beneficiosos para la salud, como ácido butírico y ácido propiónico. También la concentración de otros ácidos orgánicos y de su metabolización dependen de condiciones fisiológicas en el tracto gastrointestinal, de modo que la concentración de estos productos metabólicos en los excrementos puede dar informaciones acerca de posibles enfermedades. No obstante, en muchos casos es demasiado costoso comprobar y cuantificar las sustancias químicas individuales. De acuerdo con formas de realización, se administra una sustancia indicadora a los animales, que está acoplada a un colorante fluorescente o que tiene de por sí propiedades fluorescentes y cuya concentración en los excrementos de los animales depende de condiciones fisiológicas en el tracto gastrointestinal. Por ejemplo la patente alemana DE69726135T2 da a conocer complejos fluorescentes de compuestos tri y tetraciclopoliazamacrocíclicos adecuados para aplicaciones biológicas puesto que son estables en medios acuosos y no son tóxicos. En particular, los agentes quelantes basados en estructuras básicas tetraazamacrocíclicas son adecuadas para generar quelatos de lantánidos acuosos estables. Los agentes quelantes de aminocarboxilato y aminofosfonato derivados de 1,4,7,10-tetraazaciclododecano, forman quelatos de lanánidos de gran estabilidad, que han resultado ser especialmente adecuados como aditivos para pienso o agua de abrevadero, puesto que su concentración en los excrementos permite al menos una cuantificación aproximada y, por lo tanto, conclusiones respecto a la salud de los animales en el análisis de tomas de los excrementos estimulados para la fluorescencia con una fuente de luz adecuada. A diferencia de procedimientos convencionales de inmunoensayos de fluorescencia, el procedimiento puede aplicarse más fácilmente. Si bien se realiza también aquí una cuantificación aproximada con ayuda de la señal de fluorescencia, el análisis no está basado en complejos ensayos inmunológicos sino en la administración de una sustancia indicadora fluorescente con el pienso o el agua de abrevadero y una evaluación automatizada de imágenes de fluorescencia correspondientes de los excrementos.

Entre los lantánidos adecuados se encuentran, por ejemplo, terbio (Tb) y europio (Eu), que se usan acoplados a una pequeña molécula, sin que se trate en este caso necesariamente de un anticuerpo. La molécula está formada, por ejemplo, por agentes quelantes bifuncionales, como están descritos en la patente DE69726135T2, y que están ligados de forma covalente a sustancias biológicamente activas, en particular a sustancias que son metabolizadas normalmente en el tracto gastrointestinal, como por ejemplo a dextrano y a sales farmacéuticamente aceptables del mismo. "Sales farmacéuticamente aceptables", tal y como se usa en este documento, se refiere a cualquier sal o mezclas de sales que son suficientemente inocuas (no tóxicas), para poder aplicarse para el diagnóstico en animales, preferentemente mamíferos. Las sustancias biológicamente activas pueden ser en particular sustancias orgánicas, como por ejemplo ácido acético, ácido succínico, ácido cítrico, ácido láctico, ácido maleico, ácido fumárico, ácido palmítico, ácido cólico, ácido palmónico, ácido múcico, ácido glutámico, ácido glucónico, ácido d-canfórico, ácido glutárico, ácido glicólico, ácido ftálico, ácido tartárico, ácido fórmico, ácido láurico, ácido estérico, ácido salicílico, ácido metanosulfónico, ácido butanosulfónico, ácido sórbico, ácido pícrico, ácido benzoico, ácidos cinámico y otros ácidos adecuados.

Para reducir costes, las sustancias indicadoras fluorescentes también pueden administrarse solo a unos pocos animales seleccionados durante un período corto, para obtener por ejemplo una imagen aún más exacta de un problema de salud posiblemente existente. La sustancia indicadora puede administrarse, por ejemplo, en un intervalo de 0,01 - 1 mmol/kg del peso corporal del animal, aunque la dosis recomendada depende de la sustancia en cuestión y del tipo de animal. En general, debería administrarse una cantidad tal de la sustancia indicadora que en los excrementos de un animal sano se presenta aún una cantidad claramente medible de la sustancia indicadora, de modo que la unidad de toma de imágenes puede medir y registrar claramente desviaciones de la concentración hacia arriba o hacia abajo, que pueden ser un indicio de un problema de salud.

Esto puede ser ventajoso, puesto que la intensidad de la señal de fluorescencia de los excrementos puede dar información acerca del grado de degradación o reabsorción química de la sustancia indicadora durante el pasaje por el intestino. Preferentemente, la cantidad de colorante fluorescente por superficie en el punto de color del objeto de referencia de color corresponde a la cantidad de colorante fluorescente que ha de esperarse en una superficie de un tamaño idéntico de los excrementos de animales en animales sanos. Las desviaciones de la intensidad de la señal de fluorescencia dan información acerca de diferentes estados fisiológicos del tracto gastrointestinal de los animales.

Según el caso de aplicación, la sustancia indicadora puede añadirse en reacción a una manifestación pronosticada de un indicador de rendimiento, por ejemplo cuando el software de análisis ya prevé la aparición de enfermedades del tracto gastrointestinal para los próximos 2-3 días y la adición de la sustancia indicadora debe hacer que se consiga información adicional acerca del tracto digestivo. No obstante, también es posible administrar la sustancia indicadora de forma preventiva. El software de análisis puede estar realizado, por ejemplo, para pronosticar la existencia de la enfermedad basándose en tomas de excrementos de animales que han ingerido la sustancia indicadora con la alimentación o el agua de abrevadero.

De acuerdo con formas de realización, el software de análisis se ha entrenado con un conjunto de datos de entrenamiento, que comprende imágenes que proceden de excrementos de animales (con diferentes parámetros de rendimiento, animales sanos y enfermos), que han ingerido la sustancia indicadora con la alimentación o el agua de abrevadero, o a los que se ha añadido directamente la sustancia indicadora después de haber salido los excrementos de los cuerpos de los animales. Esto último puede realizarse, por ejemplo, mediante pulverización o goteo de la sustancia indicadora en los excrementos. El software de análisis está realizado para detectar automáticamente con ayuda de características ópticas de los excrementos, en particular el color de estas, la existencia actual o futura de una enfermedad y/o de otros indicadores de rendimiento en los animales, dependiendo las características ópticas de los excrementos tanto de la existencia de la enfermedad y/o del estado de rendimiento del animal como también de la administración y concentración de la sustancia indicadora. Los animales criados son en particular animales que se crían juntos, por ejemplo en el mismo establo de animales o en el mismo terreno.

De acuerdo con formas de realización de la invención, antes de la toma de la al menos una imagen, se pone a disposición o se administra a los animales un pienso o un agua de abrevadero mezclado con una sustancia indicadora, siendo la sustancia indicadora una sustancia que provoca una coloración en los excrementos de los animales que depende del estado fisiológico de los animales, en particular de la infestación de los animales por patógenos. En particular, la sustancia indicadora puede ser un indicador de pH.

De acuerdo con formas de realización, el software de análisis está realizado para recibir además de las imágenes digitales de excrementos también en intervalos de tiempo regulares imágenes digitales de todos o varios de los animales. Las imágenes están provistas de un sellado de tiempo y son recibidas preferentemente en una frecuencia de al menos una cada 10 segundos, preferentemente al menos una cada 5 segundos, de forma más preferible al menos una por segundo. Estas imágenes son recibidas preferentemente por una o varias cámaras estacionarias del establo de animales o del terreno en el que se crían los animales. El software de análisis realiza un análisis de imagen de las imágenes con los sellados de tiempo, para detectar animales individuales como objetos y calcular para los animales un perfil de movimiento respecto al tiempo. La movilidad del rebaño es un indicio para el estado de salud de los animales. Un rebaño que es tranquilo, pero móvil es sano. Una frecuencia mayor de movimiento puede ser indicio de determinadas enfermedades o de temperaturas demasiado bajas, una frecuencia menor de movimiento también puede ser indicio de enfermedades, por ejemplo infecciones virales, o de una temperatura demasiado elevada del establo. Los perfiles de movimiento pueden usarse de forma complementaria para afinar el análisis basado sustancialmente en el análisis de las imágenes de los excrementos.

De acuerdo con formas de realización, el software de análisis tiene acceso a una base de datos con datos de reservas de un criador de los animales de diferentes sustancias o mezclas de sustancias, en particular composiciones del pienso, aditivos para pienso, aditivos para el agua de abrevadero, vitaminas, minerales y preparados veterinarios. La base de datos puede contener otros datos, por ejemplo indicadores de rendimiento efectivamente medidos de animales del establo de animales o del recinto de animales, que tienen también asignadas imágenes de los excrementos que se han tomado en un momento próximo a la medición de este indicador de rendimiento. Los indicadores de rendimiento medidos pueden ser, por ejemplo, imágenes del tracto gastrointestinal de animales sacrificados, habiéndose tomado pocas horas o días antes de su sacrificio imágenes de los excrementos de los animales en cuestión, que están almacenadas preferentemente también en la base de datos y que pueden usarse para la generación o mejora del software de análisis mediante entrenamiento o nuevo entrenamiento de un algoritmo de aprendizaje automático.

El software de análisis comprueba automáticamente si están agotadas las reservas después de la retirada de la cantidad y del tipo de sustancia o mezcla de sustancias retiradas de acuerdo con la acción recomendada de las reservas de esta sustancia o mezcla de sustancias. El software de análisis envía a continuación mediante una red un mensaje de pedido a un sistema electrónico de pedidos de un proveedor de la sustancia o mezcla de sustancias retirada.

La base de datos puede ser, por ejemplo, la base de datos de un software de gestión de mercancías que está conectada con un software automático de pedidos. Cuando el explotador del establo de animales retira una sustancia determinada, es decir, por ejemplo un saco de pienso, un paquete de aditivos para pienso o un preparado veterinario de las existencias, la retirada se introduce de forma automática o manual en el software de gestión de mercancías, de modo que queda garantizado que las existencias de mercancías en el almacén quedan siempre actualizadas. En algunas formas de realización, el software de gestión de mercancías está acoplado de forma operativa con sensores de consumo de máquinas y dispositivos, que indican el consumo de una sustancia de forma directa o indirecta. Los sensores de consumo pueden ser, por ejemplo, sensores de consumo de comederos automáticos o contadores de agua de instalaciones de abrevadero.

El pedido automático puede simplificar, por lo tanto, la cría de animales y acelerar procesos ligados a la misma, puesto que el software de análisis en combinación con el software de gestión de mercancías se encarga automáticamente de que se mantienen o completan las existencias de las sustancias necesarias.

De acuerdo con formas de realización, el procedimiento comprende una entrada manual o automatizada de al menos un valor de medición en el software de análisis. El al menos un valor de medición puede comprender, por ejemplo, uno de los siguientes valores de medición o la combinación de dos o más de estos valores de medición: la temperatura de la leche suministrada por los animales; la conductividad eléctrica de la leche suministrada por los animales; la temperatura del establo; el contenido de amoníaco en el aire; el contenido de humedad en el aire; preferentemente, a este respecto la distancia de los sensores al suelo es inferior a 20 cm, preferentemente inferior a 10 cm; la cantidad de pienso descargada por animal o por establo de animales por unidad de tiempo en la última unidad de tiempo medida; la cantidad de agua de abrevadero descargada por animal o por establo de animales por unidad de tiempo en la última unidad de tiempo. A continuación, el software de análisis realiza además del análisis de la al menos una imagen también un análisis del al menos un valor de medición. La acción recomendada y/o la manifestación pronosticada del indicador de rendimiento depende del resultado del análisis de la al menos una imagen y del resultado del análisis del al menos un valor de medición. Dichos parámetros de valores de medición tienen la ventaja de que son recogidos y recopilados de por sí en muchos establos de animales por sensores para el software de gestión de mercancías, para controlar la ventilación y otros dispositivos técnicos del establo, por lo que ya existen, pueden ser recogidos de forma comparativamente sencilla y son robustos frente a influencias del entorno.

Preferentemente, todos estos parámetros se miden en un momento próximo al momento de la toma de la al menos una imagen digital, es decir, por ejemplo en la misma hora o en un intervalo de tiempo de 6 horas o en el mismo día. El software de análisis puede tener en cuenta dichos valores de medición de forma complementaria en el pronóstico del indicador de rendimiento y/o en el cálculo de la acción recomendada, si la instalación del establo de animales o del terreno en el que se crían los animales ya dispone de sensores correspondientes. No obstante, por regla general basta solo con las imágenes de los excrementos para obtener un resultado de análisis preciso, de modo que el procedimiento es adecuado, en particular, para la cría de animales en condiciones técnicamente sencillas, es decir, sin el uso de sensores adicionales o sin tener en cuenta los valores de medición adicionales correspondientes. Preferentemente, el software de análisis es un software de aprendizaje automático, en cuyo entrenamiento solo se han anotado algunas de las imágenes de entrenamiento, pero de ningún modo todas, con valores de medición complementarios, como por ejemplo la temperatura de la leche, la temperatura del suelo etc. Una parte suficientemente grande del conjunto de datos de entrenamiento comprende imágenes digitales de excrementos de animales de los que se conocía un indicador de rendimiento actual o futuro o una acción recomendada actualmente o en el futuro, estando almacenados de forma vinculada con las imágenes correspondientes, pero que no se han almacenado de forma vinculada con valores de medición. De este modo puede garantizarse que también en ausencia de dichos valores de medición como datos de medición complementarios pueda realizarse un análisis preciso y una indicación de los resultados del análisis mediante el software de análisis.

Opcionalmente pueden recibirse otros datos, por ejemplo datos que el usuario ha introducido mediante una GUI del software de análisis, por ejemplo el tipo y linaje de los animales, la edad de los animales, el sexo de los animales, la composición del pienso (dado el caso, codificado en forma de un ID del tipo de pienso), etc. Estos otros datos también influyen en el pronóstico. El pronóstico se realiza, por lo tanto, a continuación en función de las imágenes recibidas, de los otros datos (''metadatos'') como en particular pienso, aditivos para pienso, medicamentos etc. y los valores de medición, siempre que se han recibido.

De acuerdo con formas de realización, el software de análisis está implementado como aplicación de software que está instanciado en un sistema de ordenador móvil, en particular un smartphone. El software de análisis está realizado para recibir la al menos una imagen de excrementos de una cámara del sistema de ordenador móvil, y, opcionalmente, para recibir metadatos (como por ejemplo sustancias actualmente administradas, como pienso, aditivos para pienso y medicamentos) y/o datos de medición. El software de análisis está realizado para realizar el análisis de la al menos una imagen e indicar la acción recomendada y/o la manifestación pronosticada del indicador de rendimiento. El software de análisis puede disponer, por ejemplo, de una GUI, que se indica al usuario del sistema de ordenador móvil mediante una pantalla de este sistema de ordenador y que permite al usuario introducir metadatos y/o los valores de medición mediante la GUI en el software de análisis. Alternativamente a ello, el software de análisis también puede disponer de una interfaz local a un sensor o a varios sensores, por ejemplo termómetros, puede estar conectado por ejemplo mediante una interfaz bluetooth o mediante una red como por ejemplo Internet con los sensores, de modo que el software de análisis puede recibir de acuerdo con algunas formas de realización valores de medición de estos sensores. Esta variante de realización puede ser ventajosa, puesto que pueden realizarse tanto la toma como el análisis de las imágenes con medios locales, que están disponibles todos ellos en el smartphone del usuario. El software de análisis puede estar instalado por ejemplo en forma de una aplicación en el smartphone. El usuario es por lo tanto independiente de otros sistemas de ordenador remotos, lo que puede ser una ventaja, especialmente en zonas o edificios en los que no hay una conexión de telefonía móvil o que esta es inestable y en los que no hay una conexión WLAN.

De acuerdo con una forma de realización alternativa, el software de análisis está realizado como una aplicación software distribuida cliente-servidor. El software cliente está instanciado en un sistema de ordenador móvil, en particular un smartphone, y está realizado para recibir la al menos una imagen de excrementos de una cámara del sistema de ordenador móvil y enviarla a una aplicación servidor que está instanciada en un sistema de ordenador servidor. La aplicación servidor está realizada para recibir la al menos una imagen de la aplicación cliente, realizar el análisis de la al menos una imagen para el cálculo de la acción recomendada y/o la manifestación pronosticada del indicador de rendimiento y enviar a través de la red la acción recomendada y/o la manifestación pronosticada a la aplicación cliente. La aplicación cliente está realizada para indicar la acción recomendada y/o la manifestación pronosticada al usuario del sistema de ordenador móvil.

De acuerdo con otras formas de realización, el software de análisis está realizado como una aplicación software distribuida cliente-servidor. El software de análisis comprende, por lo tanto, una aplicación servidor y una aplicación cliente que son interoperables mediante una red. La aplicación cliente puede estar instalada y/o instanciada en uno o varios ordenadores cliente, estando realizados los ordenadores cliente respectivamente con preferencia como ordenadores móviles, por ejemplo smartphones u ordenadores en forma de tablets. La aplicación servidor puede estar conectada mediante una red con una pluralidad de aplicaciones cliente. A este respecto, cada una de las aplicaciones cliente está acoplada de forma operativa con una unidad de toma de imágenes, por ejemplo la cámara del smartphone en el que está instalada respectivamente la aplicación cliente. Cada una de las unidades de toma de imágenes puede encontrarse al menos en el momento de la toma de la imagen en el interior de uno de una pluralidad de establos de animales o de terrenos en los que se crían los animales. La aplicación servidor está realizada para realizar el siguiente procedimiento: La recepción mediante la red de al menos una imagen digital por parte de la aplicación servidor de cada una de las aplicaciones cliente. La al menos una imagen recibida muestra excrementos de uno o varios de los animales de un establo de animales o del terreno en el que se crían los animales.

La aplicación servidor está realizada para realizar, basándose en la al menos una imagen recibida, un análisis de esta imagen y de enviar el resultado del análisis, es decir, una acción recomendada y/o una manifestación pronosticada de un indicador de rendimiento, a la aplicación cliente. El envío puede realizarse mediante la red. Puede transmitirse, por ejemplo, el resultado del análisis a la aplicación cliente de la que se ha recibido la al menos una imagen, y la aplicación cliente puede estar realizada para indicar el resultado recibido por parte de la aplicación servidor al usuario del ordenador cliente correspondiente mediante una pantalla. Adicional o alternativamente a ello, la indicación puede realizarse también a un sistema electrónico o mecánico que está conectado de forma operativa con un establo de animales, para hacer que este cambie un parámetro del entorno o de la alimentación. Este sistema puede ser, por ejemplo, una calefacción, una instalación de aire acondicionado, una instalación de agua de abrevadero, un comedero automático de un establo de animales o similares. Opcionalmente, la aplicación cliente también puede estar realizada para recibir valores de medición de sensores y/o recibir metadatos, que introduce un usuario manualmente mediante una GUI de la aplicación cliente, y para transmitir los datos de medición y/o los metadatos a la aplicación servidor. Los datos de medición y/o metadatos transmitidos son en este caso una base adicional para el análisis por parte de la aplicación servidor.

Esto puede ser ventajoso, puesto que la implementación en el lado del servidor de la funcionalidad de análisis puede acceder a los datos de las imágenes, así como opcionalmente también a datos de medición y metadatos, incluidos indicadores de rendimiento observados efectivamente de una pluralidad de aplicaciones cliente y habitualmente también de una pluralidad de diferentes establos de animales o poblaciones de animales y puede almacenarlos y evaluarlos de forma centralizada. Esto permite una mejora continua de la funcionalidad de análisis mediante entrenamiento repetido con un conjunto de datos que aumenta continuamente. Esto permite detectar pronósticos y recomendaciones incorrectos automáticamente con ayuda de los datos recopilados de forma centralizada y mejorar el algoritmo, ya sea mediante cambio explícito de reglas explícitas en el caso de programas de análisis basados en reglas o mediante el entrenamiento repetido de un programa de aprendizaje automático con un conjunto de datos de entrenamiento que aumenta continuamente. Además, gracias a ello es posible poner a disposición una aplicación cliente sencilla, es decir, una que requiere poca capacidad de almacenamiento y de cálculo. El funcionamiento de la misma se limita preferentemente a la transmisión de las imágenes tomadas por la cámara de smartphone del ordenador cliente a la aplicación servidor, la puesta a disposición opcional de una GUI, que permite al usuario la entrada de metadatos, como por ejemplo el pienso actualmente administrado, y la recepción de los resultados del análisis por parte de la aplicación servidor, indicándose los resultados del análisis preferentemente mediante la aplicación cliente a través de una GUI al usuario del ordenador cliente.

De acuerdo con formas de realización, el software de análisis (o en caso de una arquitectura cliente-servidor, en particular la aplicación servidor) está realizado para la recepción de al menos una manifestación de un indicador de rendimiento de los animales de un establo de animales y opcionalmente de otros establos de animales medida o introducida por un usuario mediante una GUI. La manifestación puede ser introducida por ejemplo por los usuarios correspondientes de una o varias aplicaciones cliente, que corresponden respectivamente a establos de animales o poblaciones de animales diferentes, mediante la GUI de la aplicación cliente correspondiente y puede ser transmitida a la aplicación servidor. De forma complementaria o alternativa a ello, la manifestación también puede introducirse mediante una GUI de una o varias aplicaciones de retroalimentación en la aplicación de retroalimentación correspondiente y ser transmitida por esta mediante la red a la aplicación servidor. A este respecto, cada una de las aplicaciones de retroalimentación está asignada a un matadero y se usa, por ejemplo, para la toma y transmisión de imágenes de los animales sacrificados. La manifestación del indicador de rendimiento puede ser, en particular, imágenes del tracto gastrointestinal después del sacrificio de los animales. Preferentemente, la manifestación del indicador de rendimiento se refiere a un momento próximo al momento de la toma de la al menos una imagen digital. Por ejemplo, se ha medido el indicador de rendimiento el día del sacrificio, por ejemplo en forma de imágenes del tracto gastrointestinal de los animales sacrificados, y las imágenes de los excrementos se han tomado el mismo día o el día anterior del sacrificio. Próximo en el tiempo significa, por lo tanto, preferentemente en 48 horas, preferentemente en 24 horas. Estas imágenes pueden ser anotadas correspondientemente por un veterinario, por ejemplo, "intestino delgado de un pollo de engorde con coccidiosis aguda", "intestino delgado sano de un pollo de engorde", "intestino delgado sano de un pavo", "intestino grueso de un cerdo con diarrea aguda", etc.

El procedimiento comprende un entrenamiento de un algoritmo de aprendizaje automático para la puesta a disposición automática del software de análisis (o de la parte del software de análisis realizada como aplicación servidor), o para la puesta a disposición automática de una versión mejorada del software de análisis (o de una versión mejorada de la parte del software de análisis realizada como aplicación servidor), comprendiendo el entrenamiento un análisis de una combinación recibida de imagen digital de los excrementos y la manifestación medida del indicador de rendimiento.

Esto puede ser ventajoso, puesto que a medida que aumenta el número de imágenes en la base de datos y a medida que aumenta el número de aplicaciones cliente (que corresponden en muchos casos a diferentes establos de animales o explotaciones de engorde), aumenta el conjunto de datos de entrenamiento, siendo posible gracias al nuevo entrenamiento una mejora continua del software de análisis.

De acuerdo con otras formas de realización, el software de análisis también está realizado como una aplicación software distribuida cliente-servidor. La aplicación servidor está conectada mediante una red con una pluralidad de aplicaciones cliente, estando conectada cada una de las aplicaciones cliente de forma operativa con una unidad de toma de imágenes. Cada unidad de toma de imágenes puede encontrarse al menos en el momento de la toma de las imágenes de los excrementos en el interior de uno de una pluralidad de establos de animales o de terrenos en los que se crían los animales. La aplicación servidor está realizada para realizar para cada uno de los establos de animales el siguiente procedimiento: recepción de un mensaje que especifica al menos una sustancia o mezcla de sustancias administrada actualmente a los animales del establo de animales; recepción de al menos una manifestación medida o introducida por un usuario a través de una GUI (de la aplicación cliente o una aplicación de retroalimentación de un matadero) de un indicador de rendimiento de los animales del establo de animales por la aplicación servidor de la aplicación cliente, refiriéndose la manifestación del indicador de rendimiento a un momento próximo al momento de la administración de la sustancia o mezcla de sustancias; y la realización de un primer análisis clúster de las combinaciones de sustancias o mezclas de sustancias administradas recibidas de cada establo de animales y de las manifestaciones recibidas del indicador de rendimiento para calcular clústeres de establos de animales con la misma sustancia o mezcla de sustancias administrada o una similar por parte de la aplicación servidor, estando almacenada una manifestación media del indicador de rendimiento de todos los animales de cada clúster de forma vinculada con el clúster correspondiente. La manifestación medida puede ser, por ejemplo, un valor medio, el medio aritmético o un valor calculado de otra manera a partir de una pluralidad de manifestaciones de un indicador de rendimiento.

Adicional o alternativamente a ello, la aplicación servidor realiza un segundo análisis clúster de las combinaciones recibidas de cada establo de animales de sustancias o mezclas de sustancias administradas y de las manifestaciones recibidas del indicador de rendimiento. El segundo análisis clúster sirve para el cálculo de clústeres de establos cuyos animales presentan una manifestación igual o similar del indicador de rendimiento, estando almacenada la sustancia o mezcla de sustancias que se administra en la mayoría de los establos de animales de un clúster a los animales de este establo de animales de forma vinculada con el clúster correspondiente. Por lo tanto, deben formarse clústeres de establos de animales de un nivel de rendimiento similar. Mediante un análisis del pienso administrado mayoritariamente en los clústeres de establos de animales pueden determinarse de este modo diferencias respecto al modo de acción y la calidad del pienso o aditivo para pienso o del preparado veterinario. De acuerdo con formas de realización, el software de análisis realiza el segundo análisis clúster de tal modo que queda asignado a los clústeres formados respectivamente también la raza del animal y/o el fabricante del pienso o del aditivo para piensos. Esto puede ser ventajoso, puesto que de este modo pueden deducirse del resultado del análisis clúster diferentes manifestaciones del rendimiento y de la salud general provocada por diferentes fabricantes de distintos piensos comerciales. Con ayuda del segundo análisis clúster, también pueden identificarse razas de animales de diferentes rendimientos o combinaciones especialmente favorables o desfavorables de raza de animal y piensos o aditivos para pienso respectivamente administrados.

Los resultados del primero y/o segundo análisis clúster son enviados finalmente por la aplicación servidor a al menos una de las aplicaciones cliente para indicar los resultados del análisis clúster a un usuario.

Los análisis clúster arriba representados pueden ser ventajosos, puesto que sin un esfuerzo adicional notable puede comprobarse y cuantificarse de este modo por primera vez la efectividad de determinados aditivos para pienso y/o productos veterinarios en la práctica sobre la base de datos empíricos objetivos, de los que se ha recopilado un número elevado en establos comerciales de animales y en condiciones de cría comerciales. Actualmente se comprueban tests correspondientes frecuentemente en el marco de un procedimiento de homologación o un proyecto de desarrollo de un producto. No obstante, en muchos casos está limitado el número de animales y establos comprobados y se trabaja al nivel higiénico y técnico de universidades e institutos de investigación, por lo que no puede cubrirse la gran gama de otros parámetros diferentes, posiblemente relevantes en la práctica. Unas formas de realización de la invención, en particular un sistema distribuido de servidor cliente con varias aplicaciones cliente que se usan en diferentes poblaciones de animales y que recopilan y analizan además efectivamente los indicadores de rendimiento medidos en al menos un matadero y/o los usan para mejorar el software de análisis pueden detectar y usar, por el contrario, sin gran esfuerzo por parte de las explotaciones de engorde de animales la efectividad de determinadas sustancias respecto al rendimiento y la salud de los animales en un número elevado y en las condiciones reales de una explotación de engorde de animales.

Los resultados del análisis clúster pueden incluir propuestas para la mejora de los parámetros de rendimiento, en particular recomendaciones de medicamentos contra enfermedades y síntomas de enfermedades pronosticadas, recomendaciones respecto al pienso o respecto al cambio del pienso/aditivos para pienso, etc. En caso de que resulte del análisis clúster, por ejemplo, que las 15 explotaciones con las mayores manifestaciones de un indicador de rendimiento (por ejemplo, aumento de peso por tiempo) administran un pienso con un aditivo para pienso A o administran el pienso de un fabricante determinado, mientras que 11 explotaciones con las menores manifestaciones de este indicador de rendimiento administran otro aditivo para pienso B o de otro fabricante de pienso, siendo por lo demás en gran medida idéntico el pienso en cuanto a su composición y otros parámetros, la aplicación servidor podría estar realizada, por ejemplo, para enviar una indicación del resultado del análisis en forma de un mensaje de recomendación de forma selectiva a las aplicaciones cliente que pertenecen a las 11 explotaciones con los peores valores de rendimiento. El mensaje de recomendación puede incluir una recomendación de cambiar al aditivo para pienso A o cambiar al mejor fabricante de pienso.

En otro aspecto, la invención se refiere a un medio de almacenamiento en el que están almacenadas instrucciones legibles por ordenador en forma de un software de análisis. El software de análisis está realizado para realizar un procedimiento que comprende: la entrada de al menos una imagen en un software de análisis, siendo la al menos una imagen una imagen digital que representa excrementos de uno o varios de los animales; la realización de un análisis de la al menos una imagen mediante el software de análisis; la indicación de una acción recomendada adecuada para mantener o mejorar el estado fisiológico actual de los animales mediante el software de análisis, dependiendo la acción recomendada de un resultado del análisis de la al menos una imagen; y/o la indicación de una manifestación pronosticada de un indicador de rendimiento de uno o varios de los animales mediante el software de análisis, siendo el indicador de rendimiento un parámetro fisiológico, un síntoma de una enfermedad o una enfermedad, dependiendo la manifestación pronosticada de un resultado del análisis de la al menos una imagen.

El medio de almacenamiento puede ser un medio de almacenamiento volátil o uno no volátil. El medio de almacenamiento puede ser, en particular, un medio de almacenamiento electrónico, que almacena informaciones en o sobre la base de bloques (semiconductores) electrónicos. Para almacenar la información físicamente se usan diferentes mecanismos, por ejemplo, en el caso de memorias volátiles, DRAM RAM dinámica (dynamic random access memory) o SRAM (static random access memory), o en el caso de memorias no volátiles: ROM (read only memory), PROM (programmable read only memory), EPROM (erasable programmable read only memory), EEPROM (electrically erasable programmable read only memory), Flash-EEPROM (por ejemplo memorias extraíbles USB) y otras. Para poder leer medios de almacenamiento electrónico se necesitan también medios auxiliares técnicos. El usuario final recibe, por lo tanto, los medios de almacenamiento electrónico por regla general no como bloques de memoria individuales, sino ya como producto combinado: En el caso de DRAM para la aplicación como memoria de trabajo en ordenadores o equipos periféricos se combinan varios bloques de memoria en un módulo de almacenamiento. Las memorias flash que se usan frecuentemente para el almacenamiento de datos multimedia en aplicaciones móviles se presentan en carcasas de gran variedad, realizadas generalmente como tarjeta de memoria o memoria extraíble USB, que además del bloque de memoria propiamente dicho contienen también controladores. Lo mismo es válido para las unidades de estado sólido, que también usan memorias flash, pero que se suministran en otra forma de construcción del equipo con otras interfaces. Medio de almacenamiento se refiere aquí también a un conjunto de varios medios de almacenamiento que están conectados entre sí mediante una red.

En otro aspecto, la invención se refiere a un sistema electrónico para la cría de animales. El sistema comprende un sistema de ordenador distribuido o no distribuido, que está acoplado a una unidad de toma de imágenes del establo de animales. El sistema de ordenador incluye un software de análisis y una base de datos. La unidad de toma de imágenes del establo de animales está realizada para tomar al menos una imagen que representa excrementos de uno o varios de los animales. El software de análisis está realizado para realizar un procedimiento que comprende: el almacenamiento de la al menos una imagen tomada en la base de datos; la entrada de al menos una imagen en el software de análisis; la realización de un análisis de la al menos una imagen; la indicación de una acción recomendada adecuada para mantener o mejorar el estado fisiológico actual de los animales mediante el software de análisis, dependiendo la acción recomendada de un resultado del análisis de la al menos una imagen; y/o la indicación de una manifestación pronosticada de un indicador de rendimiento de uno o varios de los animales mediante el software de análisis, siendo el indicador de rendimiento un parámetro fisiológico, un síntoma de una enfermedad o una enfermedad, dependiendo la manifestación pronosticada de un resultado del análisis de la al menos una imagen. Opcionalmente, el sistema distribuido o no distribuido también puede incluir uno o varios sensores que están fijados en un establo de animales o en un terreno en el que se crían los animales. Los sensores están realizados para registrar valores de medición y transmitirlos al software de análisis.

De acuerdo con formas de realización, el sistema de ordenador es un sistema de ordenador distribuido, formado por un ordenador servidor y uno o varios ordenadores cliente. El software de análisis está realizado como aplicación software distribuida cliente-servidor, estando instalada y/o instanciada una aplicación servidor en el sistema de ordenador servidor y una aplicación cliente en cada uno del uno o de los varios ordenadores cliente. El sistema de ordenador distribuido comprende además un sistema de ordenador de matadero, que es operado por un matadero y que está acoplado a una unidad de toma de imágenes del matadero. El sistema de ordenador de matadero incluye una aplicación de retroalimentación. La unidad de toma de imágenes del matadero está realizada para tomar imágenes que representan el tracto gastrointestinal de uno o varios de los animales después de su sacrificio y ponerlos a disposición de la aplicación de retroalimentación.

La aplicación de retroalimentación está realizada para transmitir las imágenes tomadas del tracto gastrointestinal mediante la red a la aplicación servidor para el almacenamiento de las imágenes del tracto gastrointestinal en la base de datos de la aplicación servidor. La aplicación servidor está realizada para realizar un procedimiento que comprende: la recepción de al menos una imagen digital de excrementos de uno o varios de los animales de la al menos una aplicación cliente y el almacenamiento de estas imágenes en la base de datos; la recepción de al menos una manifestación medida o introducida por un usuario mediante una GUI (de la aplicación cliente o de la aplicación de retroalimentación) de un indicador de rendimiento de los animales cuyos excrementos están representados en la al menos una imagen recibida de la aplicación cliente o de la aplicación de retroalimentación, siendo la manifestación del indicador de rendimiento, en particular, imágenes del tracto gastrointestinal después del sacrificio de los animales. Preferentemente, la manifestación del indicador de rendimiento se refiere a un momento próximo al momento de la toma de la al menos una imagen digital de los excrementos; el entrenamiento de un algoritmo de aprendizaje automático para la puesta a disposición automática de una versión mejorada del software de análisis o de una versión mejorada de la aplicación servidor, comprendiendo el entrenamiento un análisis de las combinaciones recibidas de imágenes digitales de los excrementos y de las manifestaciones recibidas del indicador de rendimiento. En este caso están combinadas las imágenes de los excrementos y las manifestaciones del indicador de rendimiento que se refieren a los mismos animales o al menos a animales del mismo establo de animales, es decir, están asignados unas a otras.

En otro aspecto, la invención se refiere a un robot móvil, que está realizado en particular para la cría y/o el control de animales. El robot incluye una unidad motorizada, que está realizada para el movimiento autónomo o semiautónomo del robot en un establo de animales o en el terreno en el que se crían los animales. La unidad móvil puede estar formada, por ejemplo, por una o varias ruedas u orugas.

El robot incluye una unidad de toma de imágenes que está realizada y orientada de tal forma que toma al menos una imagen de los excrementos de uno o de varios de los animales. El robot puede moverse, por ejemplo, de acuerdo con una ruta de movimiento dinámicamente calculada o previamente definida y almacenada en el interior del establo de animales o en el terreno, estando orientada la unidad de toma de imágenes hacia el suelo y tomando en intervalos regulares, por ejemplo cada 30 segundos, una imagen digital del suelo del establo de animales o del terreno. El robot comprende además una interfaz de red, por ejemplo una interfaz para el intercambio de datos mediante Internet, y una unidad de toma de imágenes, por ejemplo una cámara. El robot incluye uno o varios procesadores y un medio de almacenamiento en el que está almacenado un software de robot. El software de robot puede ser, en particular, un software de análisis o una aplicación cliente que forma parte de un software de análisis con arquitectura servidorcliente. El software de robot está realizado para realizar por sí solo o en interoperación con un servidor conectado mediante una red (y una aplicación servidor instanciada en este) un procedimiento que comprende: la toma de al menos una imagen mediante la unidad de toma de imágenes, siendo la al menos una imagen una imagen digital que representa excrementos de uno o varios de los animales; la entrada de la imagen digital en el software de robot; la realización de un análisis de la imagen recibida mediante el software de robot; la indicación de una acción recomendada adecuada para mantener o mejorar el estado fisiológico actual de los animales mediante el software de robot, dependiendo la acción recomendada de un resultado del análisis de la al menos una imagen; y/o la indicación de una manifestación pronosticada de un indicador de rendimiento de uno o varios de los animales mediante el software de robot, siendo el indicador de rendimiento un parámetro fisiológico, un síntoma de una enfermedad o una enfermedad, dependiendo la manifestación pronosticada de un resultado del análisis de la al menos una imagen. La indicación de la acción recomendada y/o de la manifestación pronosticada a un usuario se realiza mediante un dispositivo de indicación del robot móvil o mediante un dispositivo de procesamiento de datos conectado mediante una red con el robot, por ejemplo mediante una pantalla de un smartphone de un usuario que se ha registrado con su smartphone en el software de robot.

En otro aspecto, la invención se refiere a una combinación de un aditivo para pienso con una sustancia indicadora y un medio de almacenamiento distribuido o no distribuido con un software de análisis, como se ha descrito para formas de realización de la invención. La sustancia indicadora es una sustancia que provoca una coloración en los excrementos de los animales que depende de condiciones fisiológicas en el metabolismo de los animales. El software de análisis está realizado para pronosticar con ayuda de características ópticas de los excrementos de animales que han ingerido la sustancia indicadora antes de la toma de la al menos una imagen con el pienso o con el agua de abrevadero la manifestación del indicador de rendimiento y/o para calcular la acción recomendada.

Por "cámara" se entiende en este caso un aparato fototécnico, que puede tomar imágenes estáticas o en movimiento en una película fotográfica o electrónicamente en una cinta magnética de video o un medio de almacenamiento digital o las puede transmitir a una interfaz. Un aparato fotográfico analógico puede ser una cámara, aunque preferentemente se usa una cámara de smartphone. La unidad de toma de imágenes o cámara puede estar conectada además con fuentes de iluminación, como existen de por sí en un smartphone corriente en el mercado (unidad de flash y/o pantalla del smartphone) o con unidades de iluminación especiales, que pueden comprarse dado el caso como equipos adicionales en el comercio, como por ejemplo láseres con una longitud de ondas definida, fuentes de luz infrarroja, y/o fuentes de luz ultravioleta. Preferentemente, el software de análisis o una parte del mismo realizada como aplicación cliente incluye una función de iluminación que está realizada para iluminar los excrementos de forma definida secuencialmente con luz de dos o más rangos de longitudes de onda diferentes. En caso de haberse administrado a los animales una sustancia indicadora fluorescente, la fuente de luz puede estar realizada, en particular, para emitir luz en una longitud de onda que estimula la fluorescencia del colorante fluorescente.

Por "software de análisis" se entiende en este caso un software que puede estar almacenado de forma distribuida en varios lugares de almacenamiento o en un solo lugar de almacenamiento y que está realizado para realizar un análisis de al menos una o varias imágenes digitales y opcionalmente de otros datos para calcular uno o varios resultados del análisis.

Por "sistema de ordenador" se entiende en este caso el conjunto de los componentes hardware y software de un sistema de procesamiento de datos. Los componentes hardware y software pueden estar realizados en este caso en forma de un sistema de ordenador monolítico (sistema de ordenador independiente o "standalone", por ejemplo un ordenador de sobremesa, un smartphone, un ordenador portátil (notebook), ordenador servidor) o en forma de un sistema de ordenador distribuido (sistema de ordenador en nube, sistema de ordenador distribuido con un sistema de ordenador servidor y uno o varios sistemas de ordenador cliente).

Un "indicador de rendimiento" es un parámetro que está asignado a un animal o una población de animales y que incluye informaciones acerca del rendimiento, por ejemplo la salud, de este animal o de la población de animales. Un indicador de rendimiento puede ser, por ejemplo, un parámetro fisiológico (por ejemplo peso, tasa de crecimiento, nivel de hemoglobina en la sangre), un síntoma de una enfermedad (por ejemplo diarrea sangrienta, diarrea acuosa) o una enfermedad (por ejemplo coccidiosis, clostridiosis).

Un "objeto de referencia de color" es un objeto que presenta cualquier forma, que incluye una o varias zonas predefinidas con coloraciones y/o texturas diferentes, asignadas a las zonas. El tamaño del objeto está realizado preferentemente de tal modo que el objeto no es sustancialmente más grande que los excrementos de los animales, de modo que puede tomarse sin problemas una imagen de los excrementos con una cámara de móvil, que representa también un objeto de referencia de color posicionado cerca de los excrementos. El objeto de referencia de color puede ser por ejemplo sustancialmente bidimensional y puede presentar una longitud de 0,5 a 10 cm y una anchura de 0,3 a 5 cm.

Una "GUI" es una "interfaz gráfica de usuario".

Un "sensor" es un componente técnico, que puede detectar de forma cualitativa o cuantitativa como magnitud de medición determinadas propiedades físicas o químicas (físicas, por ejemplo, cantidad de calor, temperatura, humedad, presión, tamaños de campos sonoros, claridad, aceleración, o químicas, por ejemplo valor pH, intensidad iónica, potencial electroquímico) y/o la consistencia material de su entorno. Estas magnitudes se detectan mediante efectos físicos o químicos y se transforman en una señal eléctrica que puede procesarse posteriormente.

Por "excrementos" se entienden en este caso excrementos sólidos, líquidos o viscosos de animales, en particular, heces sólidas, líquidas o viscosas.

Por "software basado en reglas predefinidas" se entiende en este caso un software basado en conocimientos, que está realizado para llegar a conclusiones basadas en reglas. El software basado en reglas incluye un repositorio de reglas (llamadas también Rule-Repository) y un intérprete de reglas (llamado también motor de inferencia o Rule-Engine). Las reglas se presentan en la forma: SI ... ENTONCES ... SINO (IF THEN ELSE).

De acuerdo con una forma de realización, un software de análisis basado en reglas puede procesar una imagen digital recibida que representa excrementos de animales, por ejemplo, de la siguiente manera y aplicar a continuación reglas a la imagen procesada: En primer lugar, la imagen digital recibida como imagen rgb se subdivide en tres imágenes monocromáticas separadas, que se llamarán en lo sucesivo imágenes R, G y B, incluyendo la imagen R de forma selectiva los valores de intensidad del canal de imagen rojo, la imagen G de forma selectiva los valores de intensidad del canal de imagen verde y la imagen B de forma selectiva los valores de intensidad del canal de imagen azul. En una etapa siguiente, se normalizan los valores de intensidad de las tres imágenes respectivamente por separado. Para ello, los valores de intensidad máximos respectivamente medidos en las imágenes correspondientes, que están situados habitualmente en un intervalo de 0 a 255, pueden representarse en otra escala de intensidad normalizada de un tamaño predefinido, por ejemplo 0 a 100. Alternativa o adicionalmente a ello, la normalización puede realizarse también con ayuda de los colores incluidos en un objeto de referencia de color, que está representado en la imagen rgb recibida. El objeto de referencia de color puede incluir, por ejemplo, una mancha roja, y la normalización de intensidad específica según el color puede realizarse de tal modo que la intensidad de píxel máxima medida en la imagen R corresponde a la intensidad de píxel de esta mancha roja. La normalización de color también puede realizarse mediante variantes del software de análisis que no trabajan de forma basada en reglas, es decir, por ejemplo también mediante variantes del software de análisis basadas en un enfoque de aprendizaje automático. En la siguiente etapa pueden aplicarse a continuación una o varias reglas a las imágenes R, G, B normalizadas: SI la intensidad media calculada respectivamente para todos los píxeles de una imagen normalizada rebasa al menos para la imagen G o la imagen B un valor mínimo de 50 Y el valor medio correspondiente de la imagen R está situado por debajo de 20, ENTONCES se excluye "diarrea sangrienta en el recto" como candidato para un indicador de rendimiento manifestado. Dicho de otro modo, esta regla incluye que imágenes que presentan en conjunto cierto brillo mínimo de forma selectiva en el espectro de luz verde y/o azul, pero no en el espectro de luz rojo, no pueden considerarse indicios de una diarrea sangrienta en el recto, puesto que este iría unido a una coloración roja de las heces. La evaluación de los valores de brillo del canal de imagen verde y azul es importante, puesto que la ausencia de una señal en la imagen R también podría deberse a un brillo en general insuficiente de la imagen.

De acuerdo con un procedimiento de normalización de color alternativo, el valor de intensidad de cada píxel en cada una de las imágenes R, G y B se divide por un valor K, siendo K un valor derivado del objeto de referencia de color. El objeto de referencia de color puede incluir, por ejemplo, una zona de color roja FBR, una zona de color azul FBB y una zona de color verde FBG y K puede ser la suma de los tres valores de intensidad I máximo incluidos en las tres zonas de color. K puede calcularse, por lo tanto de I^máx_FBR+ I^máx_FBB+ I^máx_FBG.

Un píxel P^x-Rnormde la imagen R normalizada tendría, por ejemplo, el valor de intensidad normalizado I^píxel-P/ I^máx_FBR. Un píxel P^x-Bnormde la imagen B normalizada tendría, por ejemplo, el valor de intensidad normalizado ^píxel-P/ I^máx_FBB. Un píxel P^x-Bnormde la imagen G normalizada tendría, por ejemplo, el valor de intensidad normalizado I^píxel-P/ I^máx_FBG. Un píxel P^x-Bnormde la imagen rgb normalizada tendría, por ejemplo, el valor de intensidad normalizado I^píxel-P/K.

Las reglas se combinan preferentemente con diferentes funciones del análisis de imagen, que detectan por ejemplo determinados objetos y estructuras. Diferentes procedimientos de análisis de imágenes conocidos por el estado de la técnica pueden detectar, por ejemplo, líneas o esferas (inclusiones gaseosas). Las reglas correspondientes podrían ser en este caso: SI durante el análisis de la imagen se han detectado al menos tres inclusiones esféricas por cm2 de superficie de suelo representado, ENTONCES se asigna a todos los candidatos para un indicador de rendimiento manifestado que van unido a gases, una mayor probabilidad de presentarse. La parte SI de la regla se llama también premisa, la parte ENTONCES se llama conclusión.

Se ha observado, por ejemplo, que en caso de enfermar animales, por ejemplo por diarrea o coccidiosis, se liberan ya en una fase muy temprana de la enfermedad cantidades pequeñas de sangre o sales del cuerpo o abrasiones de tejido en las heces. La hemoglobina contenida en la sangre, que contiene hierro, oxida y cambia el color de las heces progresivamente a unas heces oscuras, más tarde negras. Esta transición es lenta y se utiliza de acuerdo con formas de realización de la invención como base para establecer una regla o es con gran probabilidad una característica óptica relevante, que usa un algoritmo de análisis entrenado con un conjunto de datos de entrenamiento correspondiente para la realización del análisis aquí descrito de la imagen. El software de análisis usa, por lo tanto, la "parte negra" de los excrementos como indicio de la presencia de sangre en las heces y de la existencia de enfermedades que podrían causar esta característica. De acuerdo con formas de realización de la invención, para una mayor optimización y estructuración de los detalles de la imagen se realizan durante la toma de la imagen otras etapas, como la iluminación de los excrementos durante la toma de la imagen mediante una fuente de luz. La fuente de luz puede ser, por ejemplo, una simple fuente de flash, una fuente de luz blanca, una fuente de luz amarilla, una fuente de luz infrarroja, una fuente de luz que irradia luz fluorescente y que estimula heces que incluyen una sustancia indicadora fluorescente con una frecuencia de estimulación espectral correspondiente para que irradien una señal de luz, una lámpara de halogenuros metálicos, o en general una fuente de luz para luz en rangos de frecuencia definidos, de onda corta o larga. También pueden usarse secuencialmente diferentes fuentes de luz o puede realizarse secuencialmente una iluminación con luz de diferentes longitudes de onda mediante la misma fuente de luz, siendo el objetivo detectar en las imágenes el mayor número posible de detalles de la función intestinal que influyen en el aspecto de los excrementos.

En otra etapa se comparan los detalles electrónicos actuales del día, por ejemplo los valores RGB de la toma de imagen con los mismos detalles electrónicos de los últimos días, por ejemplo de los últimos 5 o 7 días en un procedimiento estadístico, por ejemplo de análisis discriminante, para comprobar una desviación estadísticamente demostrable o la identidad del valor de medición actual con los valores de medición del pasado de exactamente este establo y esta raza de animales y esta alimentación en exactamente este momento actual etc.

En otra etapa, los valores de medición de la técnica de producción que se obtienen en la rutina diaria se comparan también respecto a normalidad y anormalidad para afinar la información del valor de medición de la imagen. Un mayor consumo de agua en el momento de una anormalidad de los resultados de la imagen puede ser, por ejemplo, un indicio de una enfermedad diarreica incipiente que por sí solo se produciría también en días calurosos, sin estar relacionado con futuros riesgos sanitarios. Un consumo menor de pienso determinado a partir de los valores de medición diarios de la alimentación automática o manual unida a valores de medición de la imagen anormales de las heces, nuevamente unido a un mayor consumo de agua, muestra con gran probabilidad una enfermedad incipiente con fiebre, en muchos casos una enfermedad bacteriana, por ejemplo una enfermedad de las vías respiratorias o una colisepticemia. Si se trata en una fase inicial, puede contarse con pequeñas cantidades de antibióticos y una pérdida de rendimiento reducida, si se detecta demasiado tarde, estas enfermedades conllevan una gran mortalidad, el uso de grandes cantidades de medicamentos y una menor calidad de los animales sacrificados.

Opcionalmente, el software de análisis basado en reglas puede incluir un módulo de control, que está realizado para adaptar después de la recepción de otros datos, en particular de datos de retroalimentación de mataderos, la ponderación de las reglas de tal modo a la base de datos de reglas que el resultado del análisis pronostica de la forma más exacta posible estos datos de retroalimentación basándose en las tomas de los excrementos.

Por análisis clúster se entiende en este caso un procedimiento para la detección de estructuras de similitudes en volúmenes de datos. Los volúmenes de datos pueden comprender en particular conjuntos de datos de datos asignados unos a otros, pudiendo incluir los datos asignados unos a otros en particular imágenes de excrementos de animales, manifestaciones recopiladas de forma empírica de indicadores de rendimiento de estos animales, valores de medición de sensores en establos de animales y sustancias administradas a estos animales. Los grupos así encontrados de conjuntos de datos "similares" se denominan clúster, la asignación de grupos se denomina clustering (agrupación). Los grupos de similitudes encontrados pueden determinarse según la teoría de gráficas, la jerarquía, la partición o la optimización. De acuerdo con formas de realización de la invención, el software de análisis o partes del software de análisis, en particular la aplicación servidor, incluyen uno o varios algoritmos de análisis clúster o una interfaz a programas correspondientes de terceros proveedores. Por ejemplo el lenguaje de programación R del proyecto GNU ofrece bibliotecas de clases, que incluyen entre otros también algoritmos clúster. De acuerdo con una forma de realización, se usa k-Means como algoritmo clúster.

Breve descripción de las figuras

A continuación, se explicarán solo a título de ejemplo formas de realización de la invención, remitiéndose a los dibujos en los que se muestran. Muestran:

la figura 1 un sistema de ordenador con un software de análisis para el control de la salud de animales de un establo de animales;

la figura 2 un sistema de ordenador como en la figura 1, que está realizado como smartphone;

la figura 3 un sistema de ordenador distribuido con un software de análisis que está realizado en forma de una arquitectura cliente-servidor;

la figura 4 un sistema de ordenador distribuido como en la figura 3, que comprende varios sistemas de ordenador cliente;

la figura 5 un diagrama de flujo de un procedimiento para la cría de animales;

la figura 6 un diagrama de bloques de un robot móvil para el monitoreo de la salud de animales;

la figura 7 un sistema de ordenador distribuido como en la figura 3 o 4, que comprende además un sistema de ordenador de un matadero con una aplicación de retroalimentación;

la figura 8 3 fotos de heces de pavos que padecen una infección aguda de clostridios;

la figura 9 2 fotos de heces de pavos que padecen una colisepticemia aguda (sepsis por Escherichia coli);

la figura 10 una foto de heces de un pavo que padece una coccidiosis aguda;

la figura 11 una foto de heces de un pollo de engorde que padece una coinfección aguda de clostridios y coccidios;

y

la figura 12 una foto de heces de un pollo de engorde que padece una infección aguda por clostridios.

Descripción detallada

Las siguientes descripciones se refieren a fotos de un establo para el engorde de aves, como se usan a título de ejemplo como imagen de entrada para el software de análisis de acuerdo con las formas de realización de la invención. Opcionalmente pueden usarse otras informaciones, en particular valores de medición analógicos y digitales y metadatos de la tecnología del establo (alimentación, abastecimiento con agua, ventilación, detección de gases nocivos) como entradas automáticas y/o manuales para el software de análisis. Preferentemente, el software de análisis de acuerdo con formas de realización de la invención está realizado para pronosticar la manifestación de uno o varios indicadores de rendimiento. Estos indicadores de rendimiento de un software de análisis que se usan para el control de establos de aves o instalaciones de cría incluyen en particular las enfermedades importantes como la clostridiosis, coccidiosis, disentería de cerdos, y salmonelosis. Según el tipo de animal para cuyo control debe usarse el software de análisis, puede ser diferente la selección de indicadores de rendimiento tenidos en cuenta por el software de análisis y depende, según la variante de implementación, de las reglas definidas o del conjunto de datos de entrenamiento en el que está basado el software de análisis. El software de análisis para el control de cerdos, terneros, lechones, vacas, bovinos de engorde incluye, por ejemplo, salmonelosis de cerdos/terneros, la enfermedad por Lawsonia intracellularis en cerdos, la criptosporidiosis en terneros y otros. De acuerdo con algunas formas de realización del software de análisis, este está concebido también para el uso universal en establos e instalaciones de cría, tanto para aves como también para mamíferos, y cubre una cantidad correspondientemente amplia de indicadores de rendimiento. Las siguientes fotos muestran excrementos de pollos de engorde y pavos, aunque el software de análisis también puede estar realizado (entrenado o explícitamente programado) de tal modo que procesa las imágenes correspondientes de excrementos de terneros, lechones, y/o cerdos de forma análoga, sin representar y explicar en lo sucesivo explícitamente y con imágenes estas formas de realización.

La figura 1 muestra un sistema de ordenador con un software de análisis 108 para el control de la salud de animales 132 de un establo de animales 130. El establo de animales puede ser, por ejemplo, un establo grande de una explotación de engorde para pollos de engorde, pavos, cerdos o ganado bovino. En particular en explotaciones de engorde grandes, hay un gran riesgo de propagación de enfermedades infecciosas y del daño económico que va unido a ello. En el establo de animales hay un gran número de animales, habitualmente del mismo tipo, que se indican aquí con el símbolo "A". Uno o varios empleados 138 de la explotación de engorde de animales controlan regularmente el establo de animales, por ejemplo para comprobar si aún pasa el agua por las toberas de la instalación de abrevadero, si el lecho es fresco y/o si hay suficiente pienso en los comederos. Preferentemente, un trabajador 138 lleva una unidad de toma de imágenes, por ejemplo en forma de una cámara de un smartphone 142. El smartphone está conectado preferentemente con Internet 136 mediante una conexión de red, en particular la red de telefonía móvil y/o una conexión WLAN local.

Además, el sistema de ordenador distribuido representado en la figura 1 comprende otro sistema de ordenador 100, que puede estar realizado, por ejemplo, como sistema de ordenador servidor o como sistema de ordenador de sobremesa normal de otro usuario 116. El otro usuario 116 puede ser, por ejemplo, un trabajador cualificado, que debe controlar la salud de los animales de uno o varios establos de animales de la explotación de engorde, y que no está necesariamente in situ, es decir, cerca del establo de animales 130. El sistema de ordenador 100 incluye uno o varios procesadores 106, habitualmente también una pantalla 112, así como una interfaz de red 114 con la que está conectada con una red 136. Además, incluye un medio de almacenamiento 104, habitualmente un disco duro, que incluye una pluralidad de imágenes 102 de excrementos de los animales 132. Preferentemente, las imágenes 102 se almacenan en una base de datos, en particular una base de datos relacional. Esta base de datos puede incluir otros datos, en particular valores de medición 110 de sensores 134, que están fijados opcionalmente en el interior del establo de animales 130 o cerca del mismo. Los sensores pueden ser, por ejemplo, termómetros.

De acuerdo con una forma de realización, los sensores son sensores que miden la cantidad de pienso o agua de abrevadero administrada actualmente o durante un período de tiempo determinado. Esto puede ser ventajoso, puesto que un apetito reducido o una mayor sed pueden ser indicios tempranos de una enfermedad infecciosa o diarreica. De acuerdo con otra forma de realización, los sensores pueden comprender sensores para la detección del contenido de amoníaco del aire. Una enfermedad diarreica va ligada en muchos casos a una mayor excreción de proteínas, que se transforma posteriormente en el lecho del establo en amoníaco y que es recibido como valor de medición por el software de análisis, siendo evaluado junto con los otros parámetros ópticos de las heces durante el análisis, para conseguir mediante una combinación de las propiedades ópticas de los excrementos y el contenido de amoníaco del aire una precisión especialmente elevada en el análisis y el pronóstico.

Además, el medio de almacenamiento 104 incluye un software de análisis 108, que está realizado para acceder a las imágenes 102, para especificar estas, así como opcionalmente otros datos predictivos existentes, como por ejemplo los valores de medición 110 o metadatos respecto a los animales (como por ejemplo las sustancias actualmente administradas, es decir, tipo de pienso, aditivos para pienso, medicamentos, etc., la dosificación y el tipo de administración de los mismos).

En el caso más sencillo, el smartphone del usuario 138 no incluye ninguna aplicación cliente que puede interoperar con el software de análisis 108. No obstante, en el smartphone está instalada la cámara de smartphone junto con el software de cámara correspondiente, hoy día ya integrada en prácticamente todos los modelos de smartphones. El usuario puede usar el software ya existente para la toma de fotos mediante un smartphone, para tomar en las rondas regulares, es decir, habitualmente una o varias veces al día, varias imágenes de excrementos de los animales. Preferentemente, las imágenes de los excrementos se toman en varios lugares diferentes del establo de animales. A continuación, el usuario 138 puede transmitir las imágenes tomadas mediante la red 136 al sistema de ordenador 100. El usuario puede enviar para ello, por ejemplo, un correo electrónico a una dirección de correo electrónico del usuario 116, que incluye las imágenes de los excrementos como anexo. El usuario 116 puede almacenar a continuación las imágenes en la base de datos, de modo que el software de análisis puede acceder a las imágenes. Preferentemente, las imágenes 108 de los excrementos están almacenados de forma vinculada con una indicación de la hora, que indica al menos aproximadamente el momento de la toma de las imágenes.

Después de haberse almacenado las imágenes actuales de los excrementos en la base de datos, el usuario 116 puede llamar el software de análisis 108. El software de análisis puede estar implementado en cualquier lenguaje de programación habitual, por ejemplo en Java, C++, C#, y otros. El software de análisis lee todas las imágenes de los excrementos de los animales que se han tomado en un intervalo de tiempo predefinido de por ejemplo una semana y que se han almacenado en la base de datos, y las usa como entrada en una etapa de análisis posterior. Opcionalmente, el software de análisis puede leer además valores de medición de sensores 110 y metadatos almacenados de forma vinculada con las imágenes 102 en la base de datos y los puede evaluar en el análisis. A este respecto, los datos de medición y/o los metadatos están almacenados en la base de datos de forma vinculada a aquellas imágenes 102 que se han tomado en un momento próximo a la recopilación de los metadatos o de los valores de medición.

En algunas formas de realización, el análisis por el software de análisis 108 comprende un cálculo de una acción recomendada. Una acción recomendada es una acción que ha de realizarse de forma manual o automática, adecuada para mantener o mejorar el estado fisiológico actual de los animales. El cálculo de la acción recomendada se realiza en función de las imágenes 102 leídas por el software de análisis, así como, en caso de existir, otros datos, por ejemplo los valores de medición 110 y/o las indicaciones de sustancias actualmente administradas. Adicional o alternativamente a ello, el análisis mediante el software de análisis comprende un pronóstico de una manifestación de un indicador de rendimiento de uno o varios de los animales 132 en el establo de animales 130. El software de análisis puede estar configurado, por ejemplo, de tal modo que el pronóstico se refiere a un momento futuro determinado calculado a partir del momento actual del análisis, por ejemplo a un momento en 2 o 3 días en el futuro. También respecto a la acción recomendada puede tratarse de una acción cuya realización se recomienda en un momento futuro, por ejemplo en 2 o 3 días a partir de la realización del análisis. No obstante, también puede ser una acción de la que se recomienda realizarla inmediatamente. El momento exacto de la recomendación depende del tipo de la acción y de la implementación del software de análisis, es decir, en particular de las reglas explícitamente especificadas (en un sistema basado en reglas) o de la naturaleza y anotación del conjunto de datos de entrenamiento que se ha usado para la elaboración del software de análisis mediante aprendizaje automático.

Preferentemente, los dos tipos de cálculo o pronóstico se realizan en el curso de un análisis. Es posible que como resultado del análisis no se recomiende realizar una acción, puesto que los indicadores de rendimiento actuales y pronosticados son buenos, de modo que no es necesario actuar. En algunas formas de realización, el usuario también puede predeterminar mediante una GUI o puede estar especificado en un fichero de configuración si el software de análisis solo debe calcular e indicar una acción recomendada o si debe calcular e indicar alternativamente una manifestación futura de un indicador de rendimiento, o ambas cosas.

La indicación puede tener lugar, por ejemplo, mediante la pantalla 112 del sistema de ordenador 100 al usuario 116, de modo que este puede tomar medidas adecuadas, para mantener o mejorar el estado de salud de los animales. El indicador de rendimiento puede ser, por ejemplo, la presencia de una enfermedad determinada en uno o varios animales 132 en el establo de animales.

El software de análisis puede estar realizado, por ejemplo, para calcular con ayuda de las imágenes 102 de los excrementos de los animales la existencia y el grado de manifestación futuro de diferentes enfermedades. Las enfermedades son, en particular, coccidiosis (infestación por coccidios), clostridiosis (infestación por clostridios), diarrea o sepsis causada por diferentes bacterias, como en particular coccidios, clostridios, Escherichia coli y/o salmonela).

En caso de que el software de análisis detecte, por ejemplo, una infestación actual de algunos pollos de engorde por coccidios y pronostique una infestación de la enfermedad en toda la población en 2-3 días, el software de análisis emite un mensaje de aviso mediante la pantalla 112 para el usuario 116. El mensaje de aviso incluye una advertencia de que ha contarse con una aparición de la coccidiosis en toda la población en el establo de animales 130 en los próximos 2-3 días.

El patógeno de la coccidiosis, Eimeria tenella, causa una inflamación sangrienta del intestino delgado o del ciego, en particular de pollitos de gallina en edad de 2 a 6 o incluso hasta 8 semanas. La coccidiosis va unida a una diarrea sangrienta, que en caso de una coccidiosis de ciego puede conducir a una tasa de mortalidad de hasta un 80 por ciento por hemorragia.

Una infección por coccidiosis del intestino delgado se produce también sobre todo en animales jóvenes, pero también en animales viejos debilitados. Se manifiesta en una inflamación del intestino delgado, pudiendo producirse hemorragias y descomposición del tejido. Responsable de ello es la aparición de diferentes tipos de coccidios, como Eimeria necatrix y Eimeria tenella, Eimeria brunetti y Eimeria gallopavonis. Las dos cepas indicadas en último lugar conducen a diarreas mucilaginosas, aunque pocas veces sangrientas. La tasa de mortalidad en coccidiosis de intestino delgado y recto está situada en un 30 por ciento debido a la pérdida de líquido.

Por el aspecto característico de las heces (heces de un color muy oscuro por la sangre/la oxidación de la hemoglobina en caso de la coccidiosis del ciego o la consistencia mucilaginosa licuada de las heces en caso de la coccidiosis del intestino delgado), el software de análisis puede detectar la presencia actual y pronosticar una aparición futura probable de la coccidiosis y sus subtipos). De acuerdo con formas de realización de la invención, en el análisis también se tienen en cuenta otros parámetros, en particular valores de medición, como por ejemplo la cantidad del pienso ingerido por animal o por establo y día. La falta de apetito, que va a unida a una menor ingesta de pienso, puede tenerse en cuenta como otro valor de parámetro de medición y es un indicio para una posible infección por coccidios en gallinas.

La diarrea sangrienta en pollitos se debe en la mayoría de los casos a una infección por coccidios, mientras que diarreas como se producen en la coccidiosis del intestino delgado y del recto, también pueden deberse a la alimentación. Por lo tanto, puede ser ventajoso tener en cuenta también metadatos en el análisis. Estos incluyen, por ejemplo, el tipo de animal, la edad de los animales, el tipo del pienso actualmente administrado y otras informaciones. El software de análisis 108 puede estar realizado, por ejemplo, para mostrar una GUI mediante la pantalla 112, mediante la que el usuario 116 puede introducir dichos metadatos, de modo que pueden almacenarse junto con las imágenes 102 en la base de datos y pueden ser evaluados también por el software de análisis 108. De forma alternativa o complementaria a la GUI, el software de análisis puede disponer de una interfaz, mediante la que dichos datos son recibidos también de forma automatizada por un medio de almacenamiento, por otro software (por ejemplo software de gestión del establo) y/o por sensores o dispositivos del establo (por ejemplo instalación de comederos y agua).

El mensaje que emite el software de análisis, puede incluir además del pronóstico de la infestación por clostridios preferentemente también una acción recomendada, es decir, por ejemplo la indicación de que deben añadirse inmediatamente medicamentos eficaces contra coccidios al pienso o al agua de abrevadero. Opcionalmente, el mensaje también podría incluir varias acciones recomendadas, por ejemplo la indicación de que se recomienda la administración adicional de preparados multivitamínicos y minerales para compensar la pérdida de electrolito y para conseguir una curación lo antes posible. Puesto que los coccidios son extremadamente estables al medio ambiente y pueden sobrevivir durante muchos años en el medio ambiente, el mensaje también puede incluir una recomendación para la desinfección del establo en cuestión.

La "manifestación" del indicador de rendimiento "enfermedad de coccidiosis" puede ser, por lo tanto, una caracterización más detallada de la enfermedad (coccidiosis del ciego o coccidiosis del intestino delgado/recto) y/o un pronóstico de la intensidad de la enfermedad en un momento determinado, puesto que la composición correspondiente de los patógenos influye tanto en la intensidad de la enfermedad como en la consistencia de las heces.

La figura 2 muestra un sistema de ordenador 200 que, al igual que el sistema de ordenador 100 de la figura 1, incluye un software de análisis 108. El sistema de ordenador 200 es, no obstante, un sistema de ordenador portátil, como por ejemplo un smartphone con unidad de toma de imágenes 140 integrada, que el usuario 138 lleva consigo en su ronda por el establo. El sistema de ordenador 200 portátil incluye un medio de almacenamiento 202, en el que están almacenados el software de análisis 108, así como las imágenes 102 tomadas actualmente y en el pasado de los excrementos de los animales, por ejemplo en forma de varios conjuntos de datos de una base de datos relacional. Opcionalmente, el sistema de ordenador puede disponer de una interfaz 210, mediante la que puede recibir valores de medición de sensores 110 de uno o varios sensores 134. Los valores de medición de sensores 110 pueden almacenarse en este caso también en el medio de almacenamiento 202 o en la base de datos que se encuentra en el mismo. El sistema de ordenador dispone de uno o varios procesadores 204, de un dispositivo de indicación 206, así como preferentemente también de una interfaz de red 208. La interfaz de sensor 210 puede ser, por ejemplo, una interfaz para la comunicación de campo cercano, como por ejemplo una interfaz bluetooth o una interfaz RF (de alta frecuencia). No obstante, también es posible que la interfaz de sensores 210 esté realizada como interfaz de red 208 o que no se reciban ningunos valores de medición 110. El software de análisis 108 está realizado como llamada aplicación software independiente ("standalone"), es decir, también en caso de que no esté disponible ninguna conexión de red, el software 108 puede recibir independientemente las imágenes 102 tomadas por la cámara 140 de los excrementos de los animales 132 y puede evaluarlas en un análisis. A continuación, el software de análisis 108 indica el resultado del análisis, una acción recomendada y/o una manifestación pronosticada de un indicador de rendimiento de los animales. La indicación puede realizarse, por ejemplo, mediante la indicación 206 al usuario del sistema de ordenador 200. La forma de realización representada en la figura 2, tiene la ventaja de que también en establos de animales o zonas en los que no está disponible ninguna conexión de red o conexión de telefonía móvil, un usuario del sistema de ordenador 200 es capaz de detectar precozmente, de forma sencilla e intuitiva y sin formación especial, enfermedades u otros problemas de salud de los animales y de ejecutar contramedidas adecuadas, tomando simplemente con su cámara de smartphone 140 varias imágenes de excrementos de los animales e introduciéndolas para el análisis en el software de análisis 108. Preferentemente, el software de análisis 108 incluye una funcionalidad para el control de la cámara 140, de modo que la funcionalidad de cámara está integrada en el software de análisis, lo que facilita la manejabilidad.

La figura 3 muestra un sistema de ordenador distribuido con un software de análisis que está realizado en forma de una arquitectura cliente-servidor. Esto significa que algunas de las funcionalidades del software de análisis 108 son asumidos ahora por una aplicación servidor 302, que está instalada y/o instanciada en un ordenador servidor 310 y que algunas otras funcionalidades del software de análisis 108 son asumidas por una aplicación cliente 304 que está instalada y/o instanciada en un ordenador servidor 300. El sistema de ordenador cliente está realizado preferentemente como sistema de ordenador portátil, por ejemplo como smartphone o como ordenador en forma de tablet de un usuario 138. La aplicación cliente 304 es interoperable con la aplicación servidor 302, lo que significa que las dos aplicaciones están realizadas para intercambiar de forma coordenada mediante una red 136 datos y comandos de control, para poner a disposición en interacción la funcionalidad de análisis ya descrita del software de análisis 108.

Preferentemente, la aplicación servidor 302 está realizada para interactuar con una pluralidad de aplicaciones cliente, siendo el intercambio de datos ligado a una sesión y no teniendo la aplicación cliente ningún acceso a los datos que intercambian otras aplicaciones cliente con la aplicación servidor. Habitualmente es necesario un registro previo de los usuarios de las aplicaciones cliente correspondientes en la aplicación servidor, antes de poder ejecutarse la funcionalidad de análisis.

Habitualmente, la funcionalidad del software de análisis está distribuida de tal modo entre la aplicación cliente y servidor, que la aplicación cliente 304 está realizada para controlar la unidad de toma de imágenes 140, que forma parte del sistema de ordenador cliente 300 o está conectada de forma operativa con este, para hacer que la misma tome une o varias imágenes de excrementos de los animales 132. La aplicación cliente 304 puede tener, por ejemplo, una interfaz gráfica de usuario que permite al usuario 138 tomar mediante la cámara 140 una o varias imágenes de lugares seleccionados del suelo del establo de animales y transmitirlas de la cámara a la aplicación cliente 304. Opcionalmente, las imágenes tomadas pueden almacenarse localmente en el medio de almacenamiento 202 de la aplicación cliente. Además, la aplicación cliente 304 puede estar configurada en algunas formas de realización para recibir valores de medición de sensores 110 de uno o varios sensores 134 y de almacenarlos localmente. Como ya se ha descrito anteriormente, esto puede realizarse mediante una interfaz de red y/o una interfaz de campo cercano 210. Alternativamente a ello o adicionalmente, la GUI de la aplicación cliente 304 puede contener varios campos de entrada que permiten al usuario 138 introducir en la aplicación cliente metadatos respecto a los animales o el establo de animales. Estos metadatos incluyen en particular el tipo de animal, la edad de los animales, los medicamentos, piensos y aditivos para pienso actualmente administrados, la cantidad del pienso o del agua de abrevadero administrado actualmente por animal o establo de animales.

La aplicación servidor está realizada para recibir las imágenes 102 mediante la red 136 de la aplicación cliente (o varias aplicaciones cliente) y de almacenarlas preferentemente en una base de datos del ordenador servidor. El almacenamiento se realiza a este respecto preferentemente de tal modo que se almacenan de forma vinculada con las imágenes 102 recibidas un identificador de la aplicación cliente, que también puede estar realizado como ID del usuario o ID del establo de animales, así como un momento aproximado de la toma de las imágenes 102. La aplicación servidor realiza a continuación en reacción a un mecanismo de disparo un análisis de las imágenes 102 recibidas. El mecanismo de disparo puede ser, por ejemplo, la recepción de las imágenes o una interacción del usuario con la aplicación servidor o un comando de control de un temporizador automático (por ejemplo "cron-job"). Preferentemente no solo se analizan las imágenes recibidas actualmente de la aplicación cliente 304, sino todas las imágenes recibidas en un intervalo de tiempo predefinido de esta aplicación cliente de los excrementos de los animales. En algunas formas de realización, la aplicación cliente 304 y/o la aplicación servidor 302 pueden disponer de una función de filtro, que filtra imágenes y no las transmite a la aplicación servidor o no las tiene en cuenta en el análisis, cuando estas tienen una resolución insuficiente o tienen una parte de imagen demasiado pequeña que representa efectivamente los excrementos.

En algunas formas de realización, la aplicación cliente puede recibir en primer lugar todos los valores de medición y transmitirlos a continuación mediante la red a la aplicación servidor. En otras formas de realización, el software de análisis está realizado para recibir mediante una interfaz de red 114 valores de medición de sensores 110 de los sensores de un establo de animales o un recinto de animales que están asignados a la aplicación cliente 304. También es posible que la aplicación servidor reciba una parte de los valores de medición 110 de la aplicación cliente y otra parte directamente de los sensores 134 mediante la interfaz de red 114. Una asignación de valores de medición 110, metadatos dado el caso también recibidos e imágenes digitales 102 a una aplicación cliente determinada y/o a un establo de animales determinado puede realizarse, por ejemplo, mediante un ID de aplicación cliente común, que se transmite como parte tanto de las imágenes 102 como también de los metadatos y de los valores de medición a la aplicación servidor.

La figura 4 muestra un diagrama de bloques de un sistema de ordenador distribuido que, al igual que el sistema de ordenador distribuido representado ya en la figura 3, incluye un ordenador cliente 300.1 y un ordenador servidor 310. El software de análisis 108 está realizado en forma de una arquitectura cliente-servidor. El sistema distribuido comprende otros sistemas de ordenador cliente 300.2, 300.3, que están asignados respectivamente a otras aplicaciones cliente 304.2, 304.3, a otros establos de animales 130.2, 130.3 y, dado el caso, también a otros usuarios 404, 406.

Esta forma de realización tiene la ventaja de que datos empíricos, en particular datos de imágenes de excrementos de los animales cridados, valores de medición detectados por sensores, manifestaciones observadas de indicadores de rendimiento, así como metadatos (como por ejemplo pienso para animales, aditivos para pienso, tipo de animal, edad del animal y similares) pueden almacenarse de forma centralizada en una base de datos del ordenador servidor 310. Preferentemente, la aplicación servidor incluye funciones de análisis ampliadas, en particular procedimientos de análisis clúster. Mediante la aplicación de diferentes procedimientos de análisis clúster a los datos existentes, de los que forman parte, en particular, datos de imágenes de excrementos, datos de medición, metadatos, así como también datos (en particular datos de imágenes) de manifestaciones observadas de indicadores de rendimiento, es posible determinar grupos (llamados clúster) de establos de animales de un nivel de rendimiento similar de los animales. Una comparación de los piensos, preparados veterinarios y aditivos para pienso actualmente usados, que se administran a los animales de los diferentes clúster, permite detectar si una sustancia o una composición de pienso determinada o un proveedor de pienso o criadores están correlacionados con un rendimiento especialmente elevado o especialmente reducido de los animales. Gracias a ello es posible detectar con ayuda de datos objetivos, empíricos piensos o aditivos para pienso o proveedores que tienen un efecto favorable en la salud de los animales para un determinado tipo de animales o una determinada situación de partida (por ejemplo, sospecha de infestación por determinados patógenos).

La figura 5 muestra un diagrama de flujo de un procedimiento para la cría de animales. En particular, el procedimiento puede usarse para el control de la salud y del rendimiento de animales. En una primera etapa 502 se realiza una entrada de una o varias imágenes 102 que muestran excrementos de animales 132 en un software de análisis 108. El software de análisis puede recibir las imágenes por ejemplo directamente de una unidad de toma de imágenes local o puede leerlas de una memoria de datos local o recibirlas mediante una red de una aplicación cliente o una aplicación de robot. También es posible que las imágenes se transmitan mediante una aplicación de correo electrónico o, en "tiempo real", mediante una aplicación APP al ordenador en el que está instanciado el software de análisis transmitiéndose a continuación de forma semiautomática mediante una aplicación de correo electrónico de este ordenador al software de análisis. En una etapa siguiente 504, el software de análisis realiza un análisis de las imágenes recibidas para obtener un resultado de análisis. El resultado de análisis puede proponer una o varias acciones recomendadas adecuadas para mantener o mejorar el estado fisiológico actual de los animales y/o que incluyen una manifestación pronosticada de un indicador de rendimiento de los animales. El resultado del análisis depende a este respecto de las imágenes recibidas de los excrementos así como, en caso de existir, de valores de medición 110 y/u otros metadatos. Los metadatos pueden incluir sustancias o mezclas de sustancias que se han administrado a los animales en el momento del análisis. Preferentemente, el análisis se refiere a imágenes y los valores de medición y/o metadatos opcionales que se han recibido en un intervalo de tiempo definido anterior al análisis, por ejemplo en los 7 días antes de la realización del análisis. Finalmente, se indica en la etapa 506 la acción recomendada y/o en la etapa 508 la manifestación pronosticada. Los resultados del análisis indicados pueden comprender, por lo tanto, la acción recomendada o la manifestación pronosticada del indicador de rendimiento o las dos. La indicación puede realizarse, por ejemplo, mediante una GUI del software de análisis a un usuario.

La figura 6 muestra un diagrama de bloques de un robot 600 móvil para el monitoreo de la salud de animales. El robot 600 puede usarse por ejemplo en un establo de animales 130, como se ha descrito respecto a las figuras 1,2 y 3. El robot puede usarse, por ejemplo, para asumir o acompañar algunos de los trabajos de trabajadores 138, en particular algunas rondas de control. El robot incluye uno o varios procesadores 604 y opcionalmente un dispositivo de indicación 606 mediante el que un usuario puede interactuar con el robot. También opcionalmente, el robot incluye una interfaz de red 608 para poder intercambiar datos con una red, en particular Internet. La interfaz de red 608 del software del robot 108 puede usarse, por ejemplo, para enviar mediante la red 136 a una aplicación servidor 302 imágenes 102 de excrementos de los animales en el establo de animales que han sido tomadas por una o varias cámaras 140 del robot 600. El software de robot 108 puede ser un software de análisis, como ya se ha descrito para formas de realización de la invención. El software de análisis está realizado en particular para analizar las imágenes 102 tomadas por la cámara 140 e indicar una acción recomendada y/o una manifestación pronosticada de un indicador de rendimiento. La indicación puede mostrarse, por ejemplo, a un usuario mediante una GUI mediante la pantalla 606. El robot puede comprender un medio de almacenamiento 602 en el que se almacenan localmente las imágenes 102 tomadas. Opcionalmente, el robot puede tener además una interfaz de sensores 612 a uno o varios sensores 134 del establo de animales. La interfaz de sensor 612 puede ser, en particular, una interfaz para la comunicación de campo cercano, como por ejemplo una interfaz bluetooth o una interfaz RF. De forma complementaria o alternativa a la interfaz de sensores 612, el robot también puede incluir sensores 134 propios, como por ejemplo un termómetro para la medición de la temperatura de suelo, medidores de humedad y similares.

El robot dispone de una unidad motorizada 610, por ejemplo ruedas o cadenas accionadas por motor, que permiten al robot atravesar el establo de animales en gran medida de forma autónoma. La ruta para atravesarlo puede estar predeterminada en algunas formas de realización fijamente en el software del robot. No obstante, también puede darse el caso de que la ruta de movimiento del robot no esté explícitamente definida, sino que el software del robot la calcule dinámicamente con ayuda de determinados criterios de optimización en combinación con obstáculos dinámicamente detectados que se omiten.

En algunas formas de realización, la cámara 140 está orientada de tal modo y posicionada a una altura tal que las imágenes digitales tomadas representan una zona del suelo cerca del robot. En algunas formas de realización puede cambiarse la altura y/o la orientación de la cámara, pudiendo realizarse el cambio de la altura y/o de la orientación de la cámara de forma manual y/o automática. Preferentemente, el cambio de la altura o de la orientación se realiza de forma automática y es controlado por el software del robot 108, que incluye una función para el análisis de la calidad de las imágenes tomadas por la cámara 140. Si la resolución es insuficiente o la parte de la imagen que muestra efectivamente los excrementos de animales es demasiado pequeña, se adapta automáticamente la altura y/o la orientación de la cámara de tal modo que las siguientes imágenes tienen una zona de imagen suficientemente grande que muestran los excrementos con una resolución elevada y un contraste suficiente. De forma adicional o alternativa a la altura u orientación de la cámara, también el zoom (óptico o basado en software) de la cámara puede cambiarse de forma automática o manual de tal modo que las imágenes tomadas cumplan con los criterios de calidad del software del robot.

La figura 7 muestra un diagrama de bloques de un sistema de ordenador 700 distribuido, como se ha descrito en relación con las figuras 3 o 4. El sistema 700 distribuido comprende además uno o varios sistemas de ordenador 710 de un matadero 714 que son preferentemente sistemas de ordenador móviles. También es posible que el sistema 700 comprenda otros sistemas de ordenador de otros mataderos (aquí no representados). En mataderos es habitual que los trabajadores 732 del matadero comprueben de forma rutinaria o por muestreo la salud de los animales sacrificados realizando después del sacrificio una inspección del tracto gastrointestinal 750-758 de los animales sacrificados 740 748.

De acuerdo con una realización de la invención, un trabajador 732 del matadero tiene asignado un sistema de ordenador móvil 710. El sistema de ordenador móvil 710 puede ser, en particular, un smartphone o un ordenador en forma de tablet. En el sistema de ordenador 710 hay uno o varios procesadores 714, un dispositivo de indicación 720 y una interfaz de red 724. Además, el sistema de ordenador 710 comprende un medio de almacenamiento 712 con una aplicación de retroalimentación 726. Además, el medio de almacenamiento 710 incluye una unidad de toma de imágenes 716, por ejemplo una cámara de smartphone. La aplicación de retroalimentación 726 es interoperable con la aplicación servidor 302. Puede ser, por ejemplo, una variante de la aplicación cliente ya anteriormente descrita que dispone de una función adicional, en lugar de enviar imágenes del tracto gastrointestinal de animales sacrificados a la aplicación servidor o de forma complementaria a ello. El usuario 732 puede iniciar la aplicación de retroalimentación 726 y puede inducirla, por ejemplo mediante la interacción con una GUI de la aplicación de retroalimentación, para que tome con ayuda de las cámaras 716 imágenes digitales 728 del tracto gastrointestinal 750-758 de animales recién sacrificados 740-748, 132. Estas imágenes 728 pueden almacenarse de forma opcional localmente en el medio de almacenamiento 712. En cualquier caso, son enviadas mediante la red 136 de la aplicación de retroalimentación 726 a la aplicación servidor 302. Las imágenes 728 representan una información de retroalimentación, puesto que ofrecen información acerca del estado de salud el día del sacrificio de los animales, en particular en cuanto al tracto gastrointestinal. Las imágenes 728 representan, por lo tanto, manifestaciones empíricamente recopiladas de uno o varios indicadores de rendimiento en un momento determinado. Las imágenes 728 pueden estar provistas, por ejemplo, de un identificador del establo de animales o de la explotación de engorde de la que proceden, de modo que están asignadas en la base de datos 762 del ordenador servidor mediante este identificador a las imágenes 102 de los excrementos de los animales del mismo establo de animales o explotación de engorde pocos días antes de su sacrificio. También es posible realizar una asignación de las imágenes 102, 728, así como de datos de medición y metadatos, en caso de existir, sobre la base de un identificador de animales individuales. No obstante, en muchos casos los diferentes animales no están identificados individualmente. Se ha mostrado que en la práctica también basta con realizar una asignación de dichos datos en la base de datos 726 sobre la base de identificadores de un establo de animales o explotaciones de engorde de animales determinados, puesto que el estado de salud de los animales en el mismo establo de animales en muchos casos es idéntico o muy similar, puesto que depende en gran medida de la ausencia o presencia de enfermedades contagiosas. Cuando están afectados unos pocos animales, por regla general en pocos días estará infectada toda la población de animales. Por lo tanto, no es necesaria una asignación exacta de las imágenes 728 del tracto gastrointestinal tomadas en los mataderos de animales individuales y de las imágenes 102 tomadas en los establos de animales de los excrementos de animales individuales al nivel de individuos. En la práctica basta con una asignación basada en un establo de animales común y un momento próximo de la toma de imágenes o de otros datos de pocos días o horas.

La aplicación servidor 302 está realizada por ejemplo como aplicación de aprendizaje automático, que se entrena nuevamente en intervalos regulares con un conjunto de datos de entrenamiento. Preferentemente, el conjunto de datos de entrenamiento se completa continuamente, concretamente tanto con imágenes de excrementos de animales de uno o varios establos de animales como con manifestaciones empíricamente recopiladas correspondientes de indicadores de rendimiento, en particular con imágenes que se han tomado en un matadero del tracto gastrointestinal de animales sacrificados. También es posible que estas imágenes sean tomadas por el explotador de los establos de animales. Por ejemplo, puede ocurrir que animales individuales ya mueran en el establo de animales y que sean examinados más exactamente por el explotador del establo de animales para detectar si la causa de la muerta ha sido una enfermedad contagiosa. En esta ocasión, también pueden tomarse imágenes del tracto gastrointestinal de los animales muertos y transmitirse a la aplicación servidor 302.

El software de aprendizaje automático puede ser, en particular, un software basado en una o varias redes neuronales. De acuerdo con algunas formas de realización, el software de análisis basado en aprendizaje automático puede usar bibliotecas de programas existentes, por ejemplo Caffe, una biblioteca de programas para el aprendizaje profundo, Deeplearning4j (un software de código abierto (open source) programado en Java), basado en una red neuronal, la biblioteca Java El KI, GNU R y otras.

Un software de aprendizaje automático es un software que ha adquirido automáticamente conocimientos en una fase de aprendizaje con ayuda de ejemplos (un conjunto de datos de entrenamiento), pudiendo usar el software estos conocimientos para resolver problemas en el procesamiento de datos. El software (entrenado) puede estar realizado y "entrenado" para detectar automáticamente imágenes de excrementos de animales y opcionalmente información adicional vinculada a estas (metadatos, valores de medición), para detectar qué manifestación tendrá un parámetro de rendimiento de los animales en un futuro cercano o actual y qué acciones pueden ser útiles para favorecer o estabilizar la salud de los animales, de modo que se impide o resuelve una pérdida de rendimiento.

La figura 8 muestra tres fotos de heces de pavos adultos que padecen una infección aguda por clostridios. Llama la atención la consistencia muy fluida con inclusiones en forma de burbujas, que indican una enfermedad diarreica. Las heces tienen un color amarillo anaranjado, pero no negro. Esto indica que la diarrea es más bien acuosa y no sangrienta. El software de análisis puede detectar las estructuras en forma de burbujas, por ejemplo, mediante la aplicación de algoritmos para la detección de líneas, círculos y otros objetos geométricos.

La figura 9 muestra dos fotos de heces de pavos adultos que padecen una colisepticemia aguda (sepsis por Escherichia coli). La consistencia de las heces también es muy fluida y mucilaginosa, el color es un blanco amarillento, en parte con un tono ligeramente verdoso. El color amarillo indica la falta de líquido biliar o un fallo funcional del páncreas. El color verdoso indica una infección, en este caso con Escherichia coli.

La figura 10 muestra una foto de heces de un pavo adulto que padece una coccidiosis aguda. A diferencia de las heces representadas en las figuras 9A y 9B, las heces representadas en la figura 10 tienen un color verde homogéneo y claramente visible. No hay inclusiones en forma de burbujas. El color verde indica una infección muy avanzada.

La figura 11 muestra una foto de heces de un pollo de engorde que padece una coinfección aguda de clostridios y coccidios. El color oscuro de las heces indica una clara pérdida de sangre y hemoglobina oxidada.

La figura 12 muestra una foto de heces de un pollo de engorde que padece una infección aguda por clostridios. Una comparación de las fotos en las figuras 12 y 8 muestra que el color y la consistencia de las heces dependen además de la enfermedad también en gran medida del tipo de animal. Por lo tanto, de acuerdo con formas de realización preferibles de la invención, también se introducen el tipo y/o la raza de los animales y preferentemente también su edad junto a las imágenes de los excrementos en el software de análisis, para garantizar que el análisis pueda tener en cuenta estos metadatos.

Lista de referencias

100 Sistema de ordenador

102 Imágenes de excrementos de uno o varios animales

104 Medio de almacenamiento

106 Procesador

108 Software de análisis

Valores de medición de sensores

Pantalla

Interfaz de red

Usuario

Establo de animales

Animal

Sensor

Red

Controlador del establo de animales

Unidad de toma de imágenes (por ejemplo, cámara)

Smartphone

Sistema de ordenador (smartphone)

Medio de almacenamiento

Procesador

Pantalla del smartphone

Interfaz de red

Interfaz de sensores

Sistema de ordenador cliente (smartphone)

Aplicación servidor

Aplicación cliente

Sistema de ordenador servidor

Sistema distribuido con varios ordenadores cliente Usuario/operador del ordenador servidor

Usuario del sistema de ordenador cliente 300.2

Usuario del sistema de ordenador cliente 300.3

-508 Etapas

Robot

Medio de almacenamiento

Procesador

Pantalla

Interfaz de red

Unidad motorizada

Interfaz de sensores

Sistema distribuido con ordenadores cliente y ordenador de matadero Sistema de ordenador de matadero

Medio de almacenamiento

Matadero

Unidad de toma de imágenes del matadero (cámara) Procesador

Pantalla

Interfaz de sensores

Interfaz de red

Aplicación de retroalimentación

Imágenes del tracto gastrointestinal de animales sacrificados Trabajadores en el matadero

Cuerpos de animales sacrificados

Tracto gastrointestinal de los cuerpos de animales correspondientes

Claims

REIVINDICACIONES

1. Procedimiento para la cría de animales (132), comprendiendo:

- la entrada (502) de al menos una imagen (102) en un software de análisis (108), siendo la al menos una imagen una imagen digital que representa excrementos de uno o varios de los animales (132);

- la realización de un análisis (504) de la al menos una imagen mediante el software de análisis(108);

- la indicación (506) de una acción recomendada adecuada para mantener o mejorar el estado fisiológico actual de los animales mediante el software de análisis, dependiendo la acción recomendada de un resultado del análisis de la al menos una imagen; y/o

- la indicación (508) de una manifestación pronosticada de un indicador de rendimiento de uno o varios de los animales mediante el software de análisis, siendo el indicador de rendimiento un parámetro fisiológico, un síntoma de una enfermedad o una enfermedad, dependiendo la manifestación pronosticada de un resultado del análisis de la al menos una imagen.

2. Procedimiento de acuerdo con la reivindicación 1, siendo los animales cuyos excrementos representa la al menos una imagen animales a los que se ha ofrecido o administrado antes de la toma de la al menos una imagen un pienso o agua de abrevadero mezclado con una sustancia indicadora, siendo la sustancia indicadora una sustancia que provoca una coloración en los excrementos de los animales que depende del estado fisiológico de los animales, en particular de la infestación de los animales por patógenos.

3. Procedimiento de acuerdo con una de las reivindicaciones anteriores, comprendiendo además:

- toma de la al menos una imagen (102) mediante una unidad de toma de imágenes (140), eligiéndose la unidad de toma de imágenes preferentemente de un grupo que comprende:

• una cámara portátil, en particular una cámara de smartphone o un aparato fotográfico; o

• una cámara fijamente instalada en un establo de animales o un terreno en el que se crían los animales; o • una cámara fijada en un robot (600) móvil o una cinta transportadora, estando realizados y posicionados el robot o la cinta transportadora para moverse en un establo de animales o en un terreno en el que se crían los animales.

4. Procedimiento de acuerdo con la reivindicación 3, comprendiendo la toma de la al menos una imagen:

- el posicionamiento de un objeto de referencia de color cerca de los excrementos cuya imagen se toma, presentando el objeto de referencia de color uno o varios colores diferentes y estando realizado el software de análisis para utilizar los colores del objeto de referencia de color en el análisis de la al menos una imagen para la normalización de los colores de los excrementos representados en la al menos una imagen;

representando la al menos una imagen (102) además de los excrementos también el objeto de referencia de color.

5. Procedimiento de acuerdo con la reivindicación 3 o 4, comprendiendo:

- un envío de un comando de control a una unidad de iluminación, que hace que la unidad de iluminación ilumine los excrementos durante la toma de la al menos una imagen de los excrementos con luz de uno o varios rangos de longitudes de onda definidos,

iluminando la unidad de iluminación los excrementos con preferencia secuencialmente con la luz de varios rangos de longitudes de onda definidos y tomándose durante la iluminación con cada uno de los rangos de longitudes de onda definidos, una o varias imágenes digitales específicas según el rango de longitudes de onda y estando realizado el software de análisis para realizar el análisis de una forma específica según el rango de longitudes de onda de manera selectiva para la una o varias imágenes que se han tomado con la luz del rango de longitudes de onda correspondiente.

6. Procedimiento de acuerdo con una de las reivindicaciones anteriores,

- debiendo realizarse la acción en un momento de acción, siendo el momento de acción un momento actual o un momento futuro partiendo del momento del análisis; y/o

- pronosticándose la manifestación pronosticada del indicador de rendimiento para un momento de manifestación, siendo el momento de manifestación un momento futuro partiendo del momento del análisis.

7. Procedimiento de acuerdo con una de las reivindicaciones anteriores, incluyendo la acción recomendada una o varias acciones que se eligen de un grupo de acciones que comprenden las siguientes:

- suministrar un pienso determinado o un agua de abrevadero determinados;

- administrar una o varias sustancias médicas o no médicas en una forma fisiológicamente efectiva a los animales, en particular, minerales, vitaminas, medicamentos;

- finalizar una administración en curso de una o varias sustancias médicas o no médicas en una forma fisiológicamente efectiva a los animales;

- cambiar los parámetros físicos de un establo de animales o de un terreno en el que se crían los animales, en particular la humedad del aire, la temperatura.

8. Procedimiento de acuerdo con una de las reivindicaciones anteriores,

- procediéndose a la indicación de la manifestación pronosticada del indicador de rendimiento y/o la indicación de la acción recomendada a un usuario mediante una interfaz de usuario del software de análisis; y/o

- realizándose la indicación de la acción recomendada a un sistema electrónico o mecánico, que está acoplado de forma operativa a un establo de animales o un terreno en el que se crían los animales, estando realizado el sistema electrónico o mecánico para realizar la acción en respuesta a la recepción de la acción indicada.

9. Procedimiento de acuerdo con una de las reivindicaciones anteriores, siendo la enfermedad una coccidiosis, una salmonelosis, una criptosporidiosis, una enfermedad por parásitos gastrointestinales, como en particular gusanos estomacales o gusanos intestinales o patógenos unicelulares, una colisepticemia, Lawsonia intracellularis, disentería porcina o una infección por clostridios.

10. Procedimiento de acuerdo con una de las reivindicaciones anteriores, siendo los animales aves, ganado bovino, ovejas o cerdos.

11. Procedimiento de acuerdo con una de las reivindicaciones anteriores, siendo el software de análisis un software basado en reglas predefinidas.

12. Procedimiento de acuerdo con una de las reivindicaciones anteriores 1- 9, siendo el software de análisis un software de aprendizaje automático entrenado.

13. Procedimiento de acuerdo con la reivindicación 12, comprendiendo además:

- la puesta a disposición de un conjunto de datos de entrenamiento, que contiene una pluralidad de imágenes de entrenamiento de excrementos de animales del mismo tipo de animal que los animales que deben ser criados, estando anotadas las imágenes de entrenamiento con metadatos, incluyendo los metadatos indicaciones acerca de la manifestación de al menos un indicador de rendimiento del animal o de los animales cuyos excrementos están representados en las imágenes de entrenamiento, e incluyendo los metadatos además la composición del pienso o del agua de abrevadero que se han administrado a estos animales en el momento de la toma de las imágenes de entrenamiento;

- la generación del software de análisis mediante entrenamiento de un software de aprendizaje automático basado en las imágenes de entrenamiento.

14. Procedimiento de acuerdo con una de las reivindicaciones anteriores, comprendiendo la al menos una imagen una pluralidad de imágenes,

- realizándose la entrada de la al menos una imagen y el análisis de la al menos una imagen introducida regularmente con una frecuencia de al menos una vez al día, siendo las imágenes respectivamente introducidas imágenes digitales, que se han tomado respectivamente de forma actual y que representan excrementos actuales de uno o varios de los animales;

- realizándose el análisis respectivamente de forma selectiva en aquellas de las imágenes recibidas que se han tomado en un intervalo de tiempo predefinido anterior al momento del análisis.

15. Procedimiento de acuerdo con una de las reivindicaciones anteriores, comprendiendo el software de análisis el acceso a una base de datos con datos de reservas de un criador de los animales de diferentes sustancias o mezclas de sustancias, en particular composiciones del pienso, aditivos para pienso, aditivos para el agua de abrevadero, vitaminas, minerales y preparados veterinarios, comprendiendo además:

- la comprobación mediante el software de análisis de si están agotadas las reservas después de la retirada de la cantidad y del tipo de sustancia o mezcla de sustancias retirados de acuerdo con la acción recomendada de las reservas de esta sustancia o mezcla de sustancias; y

- envío automático de un mensaje de pedido mediante el software de análisis mediante una red a un sistema electrónico de pedidos de un proveedor de la sustancia o mezcla de sustancias retirada.

16. Procedimiento de acuerdo con una de las reivindicaciones anteriores, comprendiendo además:

- la entrada de al menos un valor de medición en el software de análisis (108), eligiéndose el al menos un valor de medición de un grupo de valores de medición que comprenden:

• la temperatura de la leche suministrada por los animales;

• la conductividad eléctrica de la leche suministrada por los animales;

• la temperatura del establo; en particular de la temperatura del suelo del establo la temperatura del aire cerca del suelo del establo;

• el contenido de amoníaco y el contenido de dióxido de carbono del aire en el establo;

• el contenido de humedad del aire en el establo;

• la cantidad de pienso descargada por animal o por establo de animales por unidad de tiempo en la última unidad de tiempo medida;

• la cantidad de agua de abrevadero descargada por animal o por establo de animales por unidad de tiempo en la última unidad de tiempo;

- la realización de un análisis del al menos un valor de medición mediante el software de análisis(108);

dependiendo la acción recomendada y/o la manifestación pronosticada del indicador de rendimiento del resultado del análisis de la al menos una imagen y del resultado del análisis del al menos un valor de medición.

17. Procedimiento de acuerdo con una de las reivindicaciones anteriores, estando implementado el software de análisis como:

- una aplicación de software, que está instanciada en un sistema de ordenador móvil, en particular un smartphone, estando realizado el software de análisis para recibir la al menos una imagen de excrementos de una cámara del sistema de ordenador móvil, y, opcionalmente, para recibir metadatos y/o datos de medición, para realizar el análisis de la al menos una imagen e indicar la acción recomendada y/o la manifestación pronosticada del indicador de rendimiento; o

- aplicación software distribuida cliente-servidor, estando instanciado el software cliente en un sistema de ordenador móvil, en particular un smartphone, y estando realizado para recibir la al menos una imagen de excrementos de una cámara del sistema de ordenador móvil y enviarla a una aplicación servidor que está instanciada en un sistema de ordenador servidor, estando realizada la aplicación servidor para recibir la al menos una imagen de la aplicación cliente, realizar el análisis de la al menos una imagen para el cálculo de la acción recomendada y/o la manifestación pronosticada del indicador de rendimiento y enviar mediante la red la acción recomendada y/o la manifestación pronosticada a la aplicación cliente, y estando realizada la aplicación cliente para indicar la acción recomendada y/o la manifestación pronosticada al usuario del sistema de ordenador móvil.

18. Procedimiento de acuerdo con una de las reivindicaciones anteriores, estando realizado el software de análisis como aplicación software distribuida cliente-servidor, estando conectada la aplicación servidor mediante una red (136) con una pluralidad de aplicaciones cliente, estando conectada opcionalmente también mediante la red una o varias aplicaciones de retroalimentación instaladas en ordenadores de mataderos con la aplicación servidor, estando acoplada cada una de las aplicaciones cliente de forma operativa con una unidad de toma de imágenes (140) y estando realizada para enviar al menos una imagen de excrementos de los animales que ha tomado la unidad de toma de imágenes a la aplicación servidor,

estando realizada la aplicación servidor para realizar el siguiente procedimiento:

• la recepción de al menos una imagen digital (102) por parte de la aplicación servidor de cada una de las aplicaciones cliente, representando la al menos una imagen recibida excrementos de uno o varios de los animales (132);

• la recepción de al menos una manifestación medida o introducida por un usuario mediante una GUI de un indicador de rendimiento de los animales, siendo la GUI una GUI de una o varias de las aplicaciones cliente y/o una GUI de una o varias de las aplicaciones de retroalimentación, siendo la aplicación de retroalimentación una aplicación software de un matadero, siendo la manifestación del indicador de rendimiento, en particular, imágenes del tracto gastrointestinal después del sacrificio de los animales;

• el entrenamiento de un algoritmo de aprendizaje automático para la puesta a disposición automática de una versión mejorada de la aplicación servidor, comprendiendo el entrenamiento un análisis de las combinaciones recibidas de una imagen digital de los excrementos y la manifestación medida del indicador de rendimiento.

19. Procedimiento de acuerdo con una de las reivindicaciones anteriores, estando realizado el software de análisis como aplicación software distribuida cliente-servidor, estando conectada la aplicación servidor mediante una red (136) con una pluralidad de aplicaciones cliente, estando conectada cada una de las aplicaciones cliente de forma operativa con una unidad de toma de imágenes (140), encontrándose cada una de las unidades de toma de imágenes en el interior de una pluralidad de establos de animales diferentes,

estando realizada la aplicación servidor para realizar para cada uno de los establos de animales el siguiente procedimiento:

• la recepción de un mensaje que especifica al menos una sustancia o mezcla de sustancias administrada actualmente a los animales del establo de animales;

• la recepción de al menos una manifestación medida o introducida por un usuario a través de una GUI de la aplicación cliente de un indicador de rendimiento de los animales del establo de animales por la aplicación servidor, refiriéndose la manifestación del indicador de rendimiento a un momento próximo al momento de la administración de la sustancia o mezcla de sustancias; y

- la realización de un primer análisis clúster de las combinaciones de sustancias o mezclas de sustancias administradas recibidas por cada establo de animales y de la manifestación recibida del indicador de rendimiento para calcular clústeres de establos de animales con la misma sustancia o mezcla de sustancias administrada o una similar, por parte de la aplicación servidor, estando almacenada una manifestación media del indicador de rendimiento de los animales de cada clúster de forma vinculada con el clúster correspondiente; y/o

- la realización de un segundo análisis clúster de las combinaciones de sustancias o mezclas de sustancias administradas recibidas por cada establo de animales y de la manifestación recibida del indicador de rendimiento para calcular clústeres de establos de animales, cuyos animales presentan una manifestación igual o similar del indicador de rendimiento, estando almacenada la sustancia o mezcla de sustancias que se administra en la mayoría de los establos de animales de un clúster de forma vinculada con el clúster eorrespondiente mediante la aplicación servidor; y

- envío del resultado del primero y/o segundo análisis clúster a al menos una de las aplicaciones cliente para indicar los resultados del análisis clúster a un usuario.

20. Un sistema para la cría de animales, comprendiendo:

- un sistema de ordenador distribuido o no distribuido (100, 200, 300, 310), que está acoplado a una unidad de toma de imágenes del establo de animales, comprendiendo el sistema de ordenador un software de análisis (108) y una base de datos (762), estando realizada la unidad de toma de imágenes del establo de animales para tomar al menos una imagen (102) que representa excrementos de uno o varios de los animales (132), estando realizado el software de análisis para realizar un procedimiento que comprende:

• el almacenamiento de la al menos una imagen (102) tomada en la base de datos;

• la entrada (502) de al menos una imagen (102) tomada en el software de análisis (108);

• la realización (504) de un análisis de la al menos una imagen;

• la indicación (506) de una acción recomendada adecuada para mantener o mejorar el estado fisiológico actual de los animales mediante el software de análisis dependiendo la acción recomendada de un resultado del análisis de la al menos una imagen; y/o

• la indicación (508) de una manifestación pronosticada de un indicador de rendimiento de uno o varios de los animales mediante el software de análisis, siendo el indicador de rendimiento un parámetro fisiológico, un síntoma de una enfermedad o una enfermedad, dependiendo la manifestación pronosticada de un resultado del análisis de la al menos una imagen;

- opcionalmente uno o varios sensores (134) que están fijados en un establo de animales (130) o en un terreno en el que se crían los animales, estando realizados los sensores para registrar valores de medición y transmitirlos al software de análisis.

21. El sistema de la reivindicación 20, siendo el sistema de ordenador un sistema de ordenador distribuido formado por un ordenador servidor (310) y al menos un ordenador cliente (300), estando realizado el software de análisis como aplicación software distribuida cliente-servidor con una aplicación servidor (302) en el sistema de ordenador servidor y una aplicación cliente (304) en cada uno del al menos un ordenador cliente, comprendiendo además:

- al menos un sistema de ordenador de matadero (710), que es operado por un matadero y que está acoplado a una unidad de toma de imágenes del matadero (716), incluyendo el sistema de ordenador de matadero una aplicación de retroalimentación (726), estando realizada la unidad de toma de imágenes del matadero para tomar imágenes (728) que representan el tracto gastrointestinal de uno o varios de los animales (132) después de su sacrificio,

estando realizada la aplicación de retroalimentación para:

• transmitir las imágenes tomadas del tracto gastrointestinal mediante una red (136) a la aplicación servidor para el almacenamiento de las imágenes del tracto gastrointestinal en la base de datos,

estando realizada la aplicación servidor para realizar un procedimiento que comprende:

• la recepción de al menos una imagen digital (102) de excrementos de uno o varios de los animales de la al menos una aplicación cliente y para el almacenamiento de esta al menos una imagen en la base de datos;

• la recepción de al menos una manifestación medida o introducida por un usuario mediante una GUI de la aplicación cliente o de la aplicación de retroalimentación de un indicador de rendimiento de los animales cuyos excrementos están representados en la al menos una imagen recibida de la aplicación cliente o de la aplicación de retroalimentación, siendo la manifestación del indicador de rendimiento, en particular, imágenes del tracto gastrointestinal después del sacrificio de los animales;

• el entrenamiento de un algoritmo de aprendizaje automático para la puesta a disposición automática de una versión mejorada del software de análisis, comprendiendo el entrenamiento un análisis de las combinaciones recibidas de la imagen digital de los excrementos y la manifestación medida del indicador de rendimiento.

22. Un robot (600) móvil, comprendiendo:

- una unidad motorizada que está realizada para el movimiento autónomo o semiautónomo del robot en un establo de animales o en el terreno en el que se crían los animales, incluyendo el robot una unidad de toma de imágenes (140), que está realizada y orientada de tal forma que toma al menos una imagen de los excrementos de uno o de varios de los animales;

- una interfaz de red (208);

- una unidad de toma de imágenes (140);

- uno o varios procesadores; y

- y un medio de almacenamiento (602) en el que está almacenado un software de robot,

estando realizado el software de robot para realizar por sí solo o en interoperación con un servidor conectado mediante una red un procedimiento que comprende:

• la toma de al menos una imagen (102) mediante la unidad de toma de imágenes, siendo la al menos una imagen una imagen digital que representa excrementos de uno o varios de los animales;

• la entrada (502) de la imagen (102) digital en el software de robot (108);

• la realización de un análisis (504) de la imagen recibida mediante el software de robot (108);

• la indicación (506) de una acción recomendada adecuada para mantener o mejorar el estado fisiológico actual de los animales mediante el software de robot, dependiendo la acción recomendada de un resultado del análisis de la al menos una imagen; y/o

• la indicación (508) de una manifestación pronosticada de un indicador de rendimiento de uno o varios de los animales mediante el software de robot, siendo el indicador de rendimiento un parámetro fisiológico, un síntoma de una enfermedad o una enfermedad, dependiendo la manifestación pronosticada de un resultado del análisis de la al menos una imagen;

realizándose la indicación de la acción recomendada y/o de la manifestación pronosticada a un usuario (116, 138) mediante un dispositivo de indicación del robot móvil o mediante un dispositivo de procesamiento de datos conectado mediante una red con el robot.

23. Una combinación de:

- un aditivo para pienso con una sustancia indicadora, siendo la sustancia indicadora una sustancia que provoca una coloración en los excrementos de los animales que depende de condiciones fisiológicas en el metabolismo de los animales; y

- un sistema de acuerdo con la reivindicación 20, estando realizado el software de análisis para pronosticar con ayuda de características ópticas de los excrementos de animales que han ingerido la sustancia indicadora antes de la toma de la al menos una imagen con el pienso o con el agua de abrevadero la manifestación del indicador de rendimiento y/o para calcular la acción recomendada.