# Développement d'algorithmes de tracking par imagerie pour le relevé automatique d'indicateurs de bien-être des poulets de chair en élevage

Pauline Créach, Henry Brunet, Laura Warin, Elodie Guettier, Isabelle Bouvarel, Didier Concordet

## ► To cite this version:

Pauline Créach, Henry Brunet, Laura Warin, Elodie Guettier, Isabelle Bouvarel, et al. Développement d'algorithmes de tracking par imagerie pour le relevé automatique d'indicateurs de bien-être des poulets de chair en élevage. 14. Journées de la Recherche Avicole et Palmipèdes à Foie-Gras, Mar 2022, Tours, France. hal-03647294

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<figure><img src="image_1.png" /></figure>

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DEVELOPPEMENT D'ALGORITHMES DE TRACKING PAR IMAGERIE POUR
LE RELEVE AUTOMATIQUE D'INDICATEURS DE BIEN-ETRE DES POULETS
DE CHAIR EN ELEVAGE

Créach Pauline¹, Brunet Henry¹, Warin Laura¹, Elodie Guettier², Bouvarel Isabelle¹,
Concordet Didier³

¹ITAVI – 7, rue du Faubourg Poissonnière – 75009 Paris

²UMR BOA, INRAe, Université de Tours, 37 Nouzilly, France

³ UMR INTHERES1436 INRAe-ENVT_23, chemin de Capelles, 31076 Toulouse

creach@itavi.asso.fr

RÉSUMÉ

Garantir aux consommateurs un élevage de poulet de chair respectueux du bien-être animal est la base du métier d'éleveur, mais la société civile demande plus de transparence sur les pratiques d'élevage. Des méthodes d'évaluation du bien-être en élevage existent (ex : EBENE®) mais nécessitent du temps et la présence d'un observateur formé. L'analyse d'image est une opportunité pour réaliser des mesures en continu et en temps réel, sans nécessiter la présence d'un observateur dans le bâtiment (ie sans perturbation des animaux). L'objectif de cet article est de faire l'état des performances d'un système de tracking (suivi) par imagerie mis au point dans le cadre de plusieurs essais en conditions commerciales de poulets de chair. Ce système utilise l'intelligence artificielle et permettant le suivi individuel des poulets de chair en élevage commercial. Ces algorithmes permettent une quantification précise de l'activité des animaux. Il n'existe pas à ce jour de système similaire en développement ou commercialisé pour fonctionner en conditions d'élevage commercial de poulet de chair. Les caméras utilisées possèdent une définition de 2 et 3 Mpixels et ont été placées, pour la première caméra en conditions expérimentales avec deux densités d'animaux et pour la deuxième en élevage commercial de poulets de chair à différentes hauteurs (2,5m, 3,7m et 5m). La sensibilité de l'algorithme varie selon l'âge, la hauteur de la caméra et la densité de poulets au m². Par exemple, celle-ci passe de 99,2% à 29 jours d'âge et une densité de 10 poulets par m², à 98,1% à 20 animaux au m². Cette détection est fortement liée au nombre de pixels qui définissent le poulet. En effet, il augmente avec l'âge du poulet et avec la résolution des images de la caméra (nombre de pixels/m²). Une augmentation de la hauteur de la caméra ou une dégradation de la définition de l'image (nombre de pixels de l'image), diminue la résolution de l'image et la sensibilité. La qualité du tracking dépend très fortement de la capacité du système à détecter correctement les animaux, mais également de leur activité. In fine, les données générées par ces algorithmes serviront à la détection précoce de troubles de santé et de problèmes de bien-être des poulets et au calcul d'indicateurs de bien-être et de santé des poulets en élevage commercial.

ABSTRACT

DEVELOPMENT OF IMAGING TRACKING ALGORITHMS FOR THE AUTOMATIC RECORDING OF WELFARE INDICATORS OF BROILER ON FARM

Guaranteeing consumers broiler production that respects animal welfare is the basis of the farmer's profession, but civil society is demanding more transparency on farming practices. Welfare assessment methods exist (e.g. EBENE®) but require time and the presence of a trained observer. Image analysis is an opportunity to perform continuous and real-time measurements without the need for an observer in the building (i.e. without disturbing the animals). The objective of this paper is to review the performance of an image-based tracking system developed in the context of several trials in commercial broilers breeding conditions. It uses artificial intelligence for the individual monitoring of broilers in commercial farms. These algorithms allow precise quantification of animal activity. To date, there is no similar system under development or commercialised to operate under commercial broiler farming conditions. The cameras used have a resolution of 2 and 3 Mpixels and were placed, for the first camera used, in experimental conditions with 2 different stocking density of broilers and the second one in commercial broiler farms at different heights (2.5m, 3.7m and 5m). The sensitivity varies with age, camera height and chicken density per m². For example, this decreases from 99.2% at 29 days of age and a density of 10 chickens per m², to 98.1% at 20 animals per m². This detection is strongly linked to the number of pixels that define the broiler. Indeed, it increases with the age of broilers and with the resolution of the camera images (number of pixels/m²). An increase in the height of the camera or a degradation of the image definition (number of pixels in the image), decreases the image resolution and the sensitivity. The quality of the tracking depends very strongly on the ability of the system to detect the animals correctly, but also on their activity. Ultimately, the data generated by these algorithms will be used for the early detection of health and welfare problems in broilers and the calculation of welfare and health indicators in commercial broiler farm.
# INTRODUCTION

La sensibilité croissante des citoyens à la façon dont sont élevés les animaux pousse la filière avicole à mettre en place des moyens pour rendre compte du bien-être et de la santé des volailles. Des méthodes existent pour évaluer le bien-être animal en élevage. Elles consistent en l'application de protocoles de mesure du bien-être, basés sur l'observation ponctuelle des animaux, par des personnes formées. Ainsi, de nombreux chercheurs s'intéressent à la possibilité d'utiliser les nouvelles technologies pour évaluer et rendre compte du bien-être des animaux en élevage. L'avantage de ces outils est de permettre des collectes de données en temps réel, sans causer de stress aux animaux et de manière plus objective et moins chronophage que les méthodes utilisées traditionnellement par un observateur humain (Créach et al. 2019). Il est déjà possible d'utiliser l'analyse d'image pour suivre l'évolution de l'activité des volailles et leur répartition dans le bâtiment, à l'échelle du groupe ou de l'individu. Une première approche est basée sur le pourcentage de pixels dont la couleur change au fil des images successives d'une vidéo. Elle permet d'évaluer l'activité du groupe de poulets (Fraess et al., 2016 ; M. Dawkins et al. 2021). Les données générées ont par exemple été corrélées avec le portage des poulets de la bactérie *Campylobacter* (Colles et al., 2016), l'apparition de pododermatites et de brûlures de tarses (Dawkins et al., 2017 ; Peña Fernández et al. 2018) et les scores de démarche des poulets (Silvera et al. 2017). Cette liste d'articles est loin d'être exhaustive. Une société a mis sur le marché la solution EyeNamic, basée sur cette approche (De Montis et al., 2013). L'inconvénient de cette méthode est qu'elle est basée sur l'analyse du changement de couleur des pixels et non sur l'analyse directe du comportement des animaux. Une seconde approche d'analyse d'images consiste à effectuer un suivi individuel des volailles. Certains chercheurs ont effectué un suivi individuel des animaux sur des groupes de 20 individus et pendant une période limitée (10 minutes), comme Collins en 2008. Une société française a récemment mis sur le marché une solution basée sur cette approche (Copeeks) mais aucune publication n'est disponible sur la méthodologie utilisée et les performances de la solution proposée. Les vidéos disponibles ne sont effectuées que sur de très courtes durées (30 secondes). L'approche avec portage de puces RFID par les animaux (Siegford et al., 2016 ; Sales et al. 2015 ; Feiyang et al. 2016 ; Li et al. 2020 ; Oliveira et al., 2019) permet, comme le tracking visuel, de collecter l'activité individuelle des animaux (vitesse, accélération, temps passé à proximité d'un équipement spécifique, etc.). Bien que la fiabilité de cette solution soit intéressante pour évaluer le bien-être, il n'est pas envisageable de l'utiliser en élevage commercial. Le retrait du dispositif demande de manipuler les animaux porteurs de puces RFID et ceci apparaît chronophage et laborieux pour un éleveur.

Les développements réalisés en analyse d'image pour évaluer l'activité des volailles montrent que les outils développés demeurent perfectibles et encore au stade de prototype. Bien que des dispositifs se développent, il n'existe pas aujourd'hui de système adapté aux densités d'élevage commercial et permettant la collecte d'informations individuelles pour le calcul d'indicateurs de bien-être des poulets. Les données individuelles collectées avec cet algorithme d'analyse pourraient servir au calcul d'indicateurs de bien-être et de santé des volailles. Ceci permettrait d'automatiser l'évaluation du bien-être des poulets, avec des informations plus régulières et plus fines que celles réalisées ponctuellement avec les méthodes classiques (comme la méthode EBENE® ; Bignon et al., 2017), afin de permettre des actions correctives par l'éleveur si besoin en cours de lot. L'objectif de cet article est de faire état des performances actuelles d'un nouveau système de tracking par imagerie, utilisant l'intelligence artificielle et permettant le suivi individuel des poulets de chair en élevage commercial. Ces algorithmes sont développés dans le cadre du projet EBroilerTrack, piloté par l'ITAVI avec INRAE.

# 1. MATERIELS ET METHODE

## 1.1. Algorithmes de détection et de tracking individuels des poulets développés

La méthode de tracking développée se compose de deux parties indépendantes. La première correspond à la détection individuelle de chaque poulet présent sous le champ de la caméra. Un réseau de neurones convolutifs permet cette détection. Il a été entraîné sur une base de données comprenant près de 1000 images, soit plus de 10000 poulets. Un tel modèle de détection permet d'être moins sensible aux conditions d'éclairement et variations de contraste et sépare plus facilement les poulets attroupés, comparé à une méthode de détection de vision par ordinateur traditionnelle (non basée sur de l'apprentissage) (O'Mahony N., et al., 2019). A l'issue de cette étape de détection, la position et la taille de chaque poulet est disponible (cf partie 1.3). La deuxième étape consiste à suivre chaque poulet détecté d'une image à l'autre (étape de tracking). Pour cela un identifiant unique est attribué à chaque animal dès son arrivée dans le champ de la caméra. A chaque instant et en se basant sur les positions passées de chaque poulet, l'algorithme est alors capable de prédire la position de chaque animal sur la prochaine image. Chaque poulet détecté sur cette nouvelle image se voit alors affecté l'identifiant du poulet dont la position estimée est la plus proche de lui.

## 1.2. Détermination de zones d'intérêt

Des zones d'intérêt sont déterminées dans le champ de vision de la caméra pour connaître la fréquentation individuelle de ces zones (nombre de passages et durée des passages dans la zone). La zone mangeoire est définie par un cercle autour de chaque mangeoire et la zone d'abreuvement par un rectangle autour des lignes
de pipettes (cf Figure 1). Le traçage des zones d'intérêt est réalisé une fois et manuellement. Des perspectives de développement sont envisagées pour détecter automatiquement les mangeoires et lignes de pipettes dans le champ de vision. Il est aussi possible de définir une zone autour d'un enrichissement pour en connaître sa fréquentation, de la même manière que pour les autres zones. Un rectangle est automatiquement tracé autour de chaque poulet identifié et la longueur ainsi que la largueur de chaque rectangle sont enregistrées. Les zones mangeoire et abreuoivo sont délimitées par 75% la longueur de ce rectangle au-dessus de chaque poulet. Ainsi, lorsque 75% de la longueur du rectangle est inclus dans la zone, le poulet est comptabilisé comme fréquentant la zone d'intérêt.

<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>**Figure 1 :** Exemple de zonage mangeoires et pipettes (traçage en bleu) [crédit photo ITAVI]</figcaption></figure>

## 1.3. Données individuelles générées par les algorithmes

Les données générées par ces algorithmes de tracking sont listées dans le Tableau 1 ci-dessous. La surface disponible par animal correspond à la surface des cellules de Voronoï ou la surface maximale du polygone sur la Figure 2, contenant un poulet de chair sans croiser une autre cellule. Un animal qui bouge ou ses voisins modifie sa cellule de Voronoï. Il existe une faible imprécision sur la détection qui crée un mouvement permanent faible de l'animal. Ainsi, un animal est considéré comme actif au-delà du seuil fixé sur des poulets immobiles au 95ème quantile des distances parcourues (plus d'imprécision sur les gros poulets). Il est considéré comme immobile lorsque sa distance est inférieure au 95ème quantile.

<table><caption>**Tableau 1 :** Liste des indicateurs générés par le tracking individuel des poulets par imagerie</caption><thead><tr><th>Indicateurs générés</th><th>Unité</th></tr></thead><tbody><tr><td>Distance parcourue</td><td>cm/poulet</td></tr><tr><td>Vitesse de déplacement</td><td>cm/s/poulet</td></tr><tr><td>Durée de la période d'activité</td><td>s/poulet</td></tr><tr><td>Temps passé dans zone d'intérêt</td><td>s/poulet</td></tr><tr><td>Temps passé sans bouger</td><td>s/poulet</td></tr><tr><td>Surface des poulets vue du dessus (=surface du rectangle représentant chaque poulet)</td><td>cm²</td></tr><tr><td>Surface disponible par animal (Figure 2)</td><td>cm²</td></tr></tbody></table>

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>**Figure 2 :** Exemple de cellules Voronoï, une cellule contenant un poulet de chair [crédit photo ITAVI]</figcaption></figure>

## 1.4. Supports pour la mise au point des algorithmes de détection et de tracking

Différents contextes d'enregistrements et différents matériels ont permis le développement et l'entraînement des algorithmes d'analyse d'image : 1/ en conditions expérimentales à l'INRAe de Nouzilly : Deux parquets de poulets ROSS 308 ont été élevés à 2 densités différentes (10 et 20 poulets par m²) jusque 32 jours d'âge. Les 2 parquets étaient dans la même salle et mis en place le même jour. Les images ont été captées par 3 caméras ²de 2 Mpixels par parquet, placées en vue du dessus à 2,5m. Les animaux étaient parqués strictement sous le champ de la caméra. Ces enregistrements ont été utilisés pour l'analyse des performances du modèle de détection à différentes densités. 2/ en conditions commerciales en élevage de poulets ROSS 308 : Trois caméras de 3M pixels ont été installées à 3 hauteurs différentes (2,5m qui représente 8,3m² de surface au sol filmée, 3,7m qui représente 28m² de surface au sol filmée et 5m qui représente 48m² de surface au sol filmée) dans un bâtiment d'élevage de 2060m², avec xxxx poulets élevés jusqu'à 45 jours. Les animaux n'étaient pas strictement parqués sous le champ de la caméra et ont été mis en place à une densité de 19 poulets/m². Ces dernières captations ont permis l'analyse des performances du modèle de détection selon différentes résolutions d'animaux (ie hauteurs de caméra et tailles des poulets).

## 1.5. Evaluation du taux de détection et de la qualité du tracking

L'analyse des résultats se porte dans un premier temps sur les performances du modèle de détection et dans un deuxième temps sur les performances du tracking. Pour chaque cas particulier (hauteur de caméra spécifique, âge des poulets ...) l'analyse est portée sur une dizaine d'images prises régulièrement avec un décalage temporel maximal au sein d'une même vidéo, d'une durée de 8 minutes à 1h43, dans laquelle les poulets étaient actifs. L'analyse porte ainsi sur plus de 1000 poulets cumulés. Sur chaque image est relevé manuellement le nombre de faux positifs et de poulets non détectés. Pour chaque vidéo sont calculés la sensibilité et le taux de fausses découvertes (FDR= False Discovery Rate). L'analyse portant sur le tracking est effectuée sur des vidéos de 100 secondes (soit 1000 images analysées). L'élément qui permet de mesurer la qualité du tracking est le nombre d'erreurs d'identification (EI). Un poulet perd son
identifiant ou l'échange avec un autre. Le nombre de vrais négatifs n'existe pas (pas de poulet détecté où il n'y en a pas) dans le domaine de l'analyse d'images pour la détection de poulets. Il n'est donc pas possible d'évaluer par exemple la spécificité des tests. L'objectif étant d'avoir un minimum de faux positifs et de faux négatifs tout en détectant un maximum d'animaux présents. Les tests de détection sont calculés avec les formules suivantes :

$$ 
\begin{aligned}
\text{Sensibilité} &= \frac{\text{VP}}{\text{VP} + \text{FN}} = \frac{\#\text{bonnes détections}}{\#\text{poulets}} \\
\text{FDR} &= \frac{\text{FP}}{\text{VP} + \text{FP}} = \frac{\#\text{fausses détections}}{\#\text{détections}}
\end{aligned}
$$

VP : vrais positifs, FN : faux négatifs, FP : faux positifs

## 2. RESULTATS ET DISCUSSION

### 2.1. Performances de détection en fonction de l'âge et de la hauteur de caméra

Les vidéos réalisées en élevage commercial ont servi pour l'obtention des résultats suivants. Le Tableau 2 présente les performances de détection pour un âge et une hauteur de caméra donnée. Avec une caméra à 2,5m, la sensibilité varie de 96,9% à J12 à 100% à J39. Lorsque la caméra est positionnée à 3,7m, ce pourcentage varie de 84,2% à J12 à 99,8% à J39. Enfin une caméra à 5m conduit à des sensibilités de 75,9% à J12 à 99,5% à J39. La sensibilité diminue avec la hauteur de la caméra mais augmente avec l'âge des poulets. En effet, le nombre de pixels/poulet (surface du poulet dans l'image) varie avec la hauteur de la caméra (résolution de l'image) et avec son âge. Cette surface varie de l'ordre de 2500 pixels/poulet pour une caméra à 5m de haut et des poulets de 12 jours d'âge à 17500 pixels pour des poulets de 39 jours et une caméra à 2,5m de haut. Le réseau de neurones qui permet la détection des poulets est sensible à la surface de chaque animal dans l'image. Un réseau de neurones convolutifs fonctionne par réductions successives de la taille de l'image analysée. Une image initiale de 1000*1000 pixels se retrouve réduite à une taille de 22*22 pixels. Ainsi, un poulet de 12 jours d'âge filmé par une caméra de 3Mpixels à 5 mètres de haut possède une surface inférieure à 1,5 pixels à la fin de l'analyse par le réseau de neurones. Plus la surface initiale de l'animal est faible, plus la probabilité de détection de cet animal par le réseau de neurones est faible. Augmenter la hauteur de la caméra afin d'accéder à un champ de vision plus large nécessite alors d'appliquer une transformation d'agrandissement de l'image afin que chaque animal soit suffisamment gros pour être détecté par le réseau de neurones. En contrepartie, l'analyse d'une image plus grande accroît le temps de calcul nécessaire. Augmenter la hauteur de la caméra d'un facteur n entraîne, en plus d'une dégradation de l'image, une augmentation de sa taille et du temps de calcul d'un facteur n². Un compromis doit être trouvé entre temps de calculs et taille du champ de la caméra souhaitée pour filmer un maximum d'animaux et traiter un maximum de durée

de vidéo en un minimum de temps. Le Tableau 2 présente les sensibilités sur des images agrandies en fonction de la surface médiane initiale des poulets (en gras dans le Tableau 2, valeur en pixel). Il apparaît une limite entre 3500 et 4000 pixels par animal en dessous de laquelle le taux de détection chute fortement.

<table><caption>Tableau 2 : performances de détection de l'algorithme en fonction de la hauteur à 12 jours d'âge (en gras la surface médiane d'un poulet en pixels).</caption><thead><tr><th>Hauteur</th><th>sensibilité J12</th><th>sensibilité J26</th><th>sensibilité J39</th></tr></thead><tbody><tr><td>2.5m</td><td>96,9%<br>4940</td><td>99,2%<br>11470</td><td>100%<br>17360</td></tr><tr><td>3.7m</td><td>84,2%<br>3250</td><td>98,6%<br>5830</td><td>99,8%<br>8240</td></tr><tr><td>5m</td><td>75,9%<br>2800</td><td>98%<br>4090</td><td>99,5%<br>5830</td></tr></tbody></table>

### 2.2. Performances de détection en fonction de la densité animale au même âge (J29)

Les vidéos collectées en conditions expérimentales ont servi pour l'obtention des résultats suivants. Le Tableau 3 présente les performances de détection du réseau de neurones en fonction de 2 densités différentes, à 10 et 20 poulets au m². Les pourcentages de détection d'animaux dans le champ de vision diffèrent peu en fonction de la densité (+1% d'animaux détectés pour le parquet faible densité par rapport au parquet forte densité). Le taux de fausses découvertes (c'est-à-dire le nombre de fois ou le système détecte un animal alors qu'il n'y en a pas) est cependant plus élevé dans le parquet faible densité par rapport au parquet forte densité. Plus la concentration d'animaux est élevée, plus les risques qu'un animal en cache un autre augmentent. La sensibilité s'explique par ces occlusions. La variation du taux de fausses découvertes est dû au fait qu'un faux positif ne peut apparaître que dans une zone sans poulets. Plus il y a d'animaux, moins il y a de zones vides, ce qui laisse moins de place pour les faux positifs.

<table><caption>Tableau 3 : performances de détection de l'algorithme en fonction de la densité d'animaux au m² à J29</caption><thead><tr><th></th><th>10 ax/m²</th><th>20 ax/m²</th></tr></thead><tbody><tr><th>Sensibilité</th><td>99,2%</td><td>98,1%</td></tr><tr><th>Taux de fausses<br>découvertes</th><td>6,6%</td><td>4,8%</td></tr></tbody></table>

### 2.3. Performances du tracking

Les vidéos réalisées en élevage commercial ont servi pour l'obtention des résultats suivants. Les performances de tracking des animaux ont été calculées sur 1000 images successives. Le nombre d'erreurs d'identification est présenté par animal et par minute (10 images/seconde soit 600 images par minute analysées). Cette valeur traduit la fréquence moyenne d'apparition d'une erreur d'identification par minute. Les résultats sont présentés à la fois pour une captation
faite avec un niveau d'activité plus important d'une part sur des poulets de 26 jours, et d'autre part sur des poulets de 39 jours d'âge au repos. A 39 jours d'âge il n'y a presque aucune erreur de tracking/animal/minute (0,03). A 26 jours d'âge, moins d'une erreur par animal et par minute a été identifiée (0,67), ce qui équivaut à une erreur toutes les 1:30 minutes par animal dans le champ de vision. Les performances du tracking dépendent de la capacité du modèle à bien détecter tous les animaux, et de l'algorithme de tracking à bien identifier chaque animal. Plus l'activité des animaux est importante, plus il y a des difficultés à suivre les animaux. Des erreurs d'identification (un animal qui perd son identifiant) se produisent dans les zones de très forte densité (zone de repos près des murs principalement). C'est également dans ces zones que les faux négatifs apparaissent le plus souvent.

## CONCLUSION

La qualité de détection dépend de nombreux paramètres qui sont : la définition de la caméra, la taille et l'âge de l'animal, la hauteur de la caméra, la densité et l'activité des animaux. La qualité du suivi dépend très fortement de la capacité du système à bien détecter les animaux, mais également de leur activité. La densité d'animaux au m² ne semble pas un frein pour la détection des animaux lorsque les animaux sont répartis de manière homogène, aux densités de 10 et 20 poulets/m² testés. Les algorithmes de détection développés pour le suivi des poulets de chair en élevage commercial présentent de très bonnes

performances (>99% d'animaux détectés à partir de J26 avec une caméra à 2,5m). Cependant, les performances de tracking sont moins bonnes dans les zones de plus fortes densités (près des murs particulièrement) et pourront être améliorée avec un enrichissement de la base de données d'images dans ces zones spécifiquement. Les publications sur des développements similaires ne permettent pas une comparaison stricte avec les résultats présentés dans cet article puisque les essais sont uniquement réalisés sur de petits groupes d'animaux, où 100% des volailles sont détectés et les objectifs et méthodes pour évaluer la qualité et de la détection et du tracking ne sont pas les mêmes. La prochaine étape est de déterminer des seuils d'alerte pour la détection précoce de désordres de santé et de bien-être des animaux. Des travaux sont aussi menés pour prédire l'expression de comportements spécifiques, tels que l'exploration et le toilettage, avec les données d'activité issues du tracking.

## REMERCIEMENTS

Cette étude a été conduite dans le cadre du projet Cas Dar recherche technologique 2019 EBroilerTrack, piloté par l'ITAVI en partenariat avec l'INRAe. Elle a bénéficié du soutien financier du Ministère de l'Agriculture et du CIPC. Les auteurs remercient l'UE PEAT (INRAe Nouzilly), les éleveurs ayant participé à l'étude et les partenaires du projet pour leur implication.

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