Développement de mesures automatisées d'indicateurs sonores pour la détection précoce de troubles respiratoires chez les volailles : cas de la Bronchite Infectieuse - INRAE - Institut national de recherche pour l’agriculture, l’alimentation et l’environnement Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2022

Development of automated measurements of sound indicators for the early detection of health disorders in poultry: the case of Infectious Bronchitis

Développement de mesures automatisées d'indicateurs sonores pour la détection précoce de troubles respiratoires chez les volailles : cas de la Bronchite Infectieuse

Pauline Creach
  • Fonction : Orateur
  • PersonId : 1154105
Bruno Brouard
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 863515
  • IdRef : 081534051
Mickaël Riou
Mohammed El Jabri
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1050223
Angélique Travel
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1019633

Résumé

The vocalisations produced by poultry provide information on their health and well-being (e.g. stress or comfort vocalisations). This information, complementary to that of the breeder, can allow earlier detection of the appearance of a pathology and to date no acoustic analysis solution is marketed for this use in breeding. This technology would allow the farmer to be warned when alert criteria are exceeded so that appropriate corrective measures can be taken immediately, thereby limiting the aggravation of the problem. The objective of this work is to evaluate the feasibility of automatically detecting symptoms of Infectious Bronchitis (sneezing and rales) in poultry. A second objective is to identify one or more acoustic indicators for early detection of the establishment of this virus. The first step in this study was to collect soundtracks under controlled experimental conditions from groups of ROSS 308 broilers infected (trial; n=30) and uninfected (control; n=30) with infectious bronchitis (IBV, avian coronavirus). A first stage of listening by a group of experts allowed the detection and isolation of rales and sneezes, thus allowing them to be characterised using acoustic descriptors. An algorithm was then developed to automatically and specifically detect and isolate these symptoms on the test group. The second step of this work was to differentiate the healthy group from the sick group based on the temporal evolution of the relative noise level. Three days post-inoculation, a difference of 3 decibels was observed at night between the groups (+3 dB for the infected group; sound intensity multiplied by 2). This work highlights the value of acoustic analysis for the early detection of pathologies in broilers. It should be continued with trials in field conditions.
Les vocalisations produites par les volailles apportent des informations sur leur santé et leur bien-être (vocalisation de stress ou de confort par exemple). Ces informations, complémentaires à celles fournies par l’éleveur, peuvent permettre une détection plus précoce de l’apparition d’une pathologie. A ce jour aucune solution d’analyse acoustique n’est commercialisée pour cet usage en élevage. Cette technologie permettrait d’avertir l’éleveur en cas de dépassement de critères d’alerte de façon à prendre immédiatement des mesures correctives adaptées et ainsi limiter l’aggravation du problème. L’objectif de ce travail est d’évaluer la faisabilité de détecter automatiquement des symptômes de la Bronchite Infectieuse (éternuement et râles) chez les volailles. Un second objectif est d’identifier un ou plusieurs indicateurs acoustiques permettant de détecter précocement la mise en place de ce virus. La première étape de cette étude a consisté à collecter des bandes sonores en conditions expérimentales contrôlées sur des groupes de poulets de chair ROSS 308 infectés (essai ; n=30) et non infectés (témoin ; n=30) par la bronchite infectieuse. Une première étape d’écoute par un groupe d’expert a permis de détecter et d’isoler des râles et des éternuements, permettant ainsi de les caractériser à l’aide de descripteurs acoustiques. Ensuite, un algorithme a été développé pour détecter et isoler automatiquement et spécifiquement ces symptômes sur le groupe essai. La deuxième étape de ce travail a permis de différencier le groupe de poulets sains du groupe de poulets malades au regard de l’évolution temporelle du niveau sonore relatif. Trois jours postinoculation, une différence de 3 décibels est observée en période de nuit entre les groupes (+3 dB pour le groupe infecté ; intensité sonore multiplié par 2). Ce travail permet de mettre en évidence l’intérêt de l’analyse acoustique pour la détection précoce de pathologies chez le poulet de chair. Il devra se poursuivre avec des essais en conditions terrain.
Fichier non déposé

Dates et versions

hal-03771907 , version 1 (07-09-2022)

Identifiants

  • HAL Id : hal-03771907 , version 1

Citer

Pauline Creach, Nicolas Pajusco, Bruno Brouard, Laurent Simon, Mickaël Riou, et al.. Développement de mesures automatisées d'indicateurs sonores pour la détection précoce de troubles respiratoires chez les volailles : cas de la Bronchite Infectieuse. 14. Journées de la Recherche Avicole et Palmipèdes à Foie-Gras (JRA), Mar 2022, Tours, France. ⟨hal-03771907⟩
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