Livestock

Im Livestock-Bereich arbeiten wir mit fortschrittlichen Computer Vision-Methoden an praxistauglichen Lösungen für die vielfältigen Herausforderungen in der landwirtschaftlichen Viehhaltung – abgestimmt auf die individuellen Erfordernisse verschiedener Zielarten: von Kuh, über Pferd, bis Huhn und sogar hin zu Fischen und Insekten. Die Bedürfnisse industrieller Stakeholder wie Gebrauchstauglichkeit und Preistoleranz in Bezug auf genutzte Hardware werden von Anfang an mit einbezogen.

Unsere Technologien ermöglichen die konstante und vollautomatisierte Überwachung und Dokumentation von Tierverhalten und Tiervitaldaten und unterstützen somit die Einhaltung und den Nachweis von Tierwohlstandards. Damit unterstützen wir die Betriebe bei der Erfüllung ökologischer und sozialer wie auch bei der Maximierung wirtschaftlicher Nachhaltigkeit. 

Wir nutzen Computer-Vision-Technologien, um spezifische Probleme in der Livestock-Branche zu bewältigen. Durch den Einsatz von Bildverarbeitungsalgorithmen und maschinellem Lernen können wir wertvolle Informationen aus Bildern und Videos gewinnen und diese zur Optimierung des Livestock-Managements nutzen.

1. Verhaltensüberwachung: Im Stall erhobene Bilddaten können über Computer Vision-Ansätze der Verhaltensüberwachung dienen. Solche Analysen umfassen u. a. Bewegungsabläufe und Fressverhalten und ermöglichen die Unterscheidung zwischen normalem und abweichendem Verhalten des Nutztiers, welches auf sich anbahnende oder bereits bestehende Krankheiten hinweisen können.
2. Vitaldatenüberwachung: Eine nicht-invasive, regelmäßige und sogar kontinuierliche Vitaldatenüberwachung von Puls und Temperatur sind durch die Nutzung von Bilddaten möglich. Ein solcher Ansatz bietet enormes Potenzial nicht nur für die (Früh-) Erkennung von Krankheiten, sondern auch im Geburten- und Reproduktionsmanagement.
3. Krankheits- (früh-) Erkennung: Die Datenfusion zwischen Computer Vision-basierten Features wie Verhaltens- und Vitaldatenüberwachung bilden die Grundlage für eine Krankheits- (früh-) Erkennung. Die Zusammenführung dieser Daten über ausreichend lange Zeiträume ermöglicht das Anlegen einer individuellen Krankenakte für Tiere, mit der auch komplexe Krankheitsverläufe erkannt werden können.
4. Tierwohl: Auch das Tierwohl kann über die kombinierte Information aus Verhaltens- und Vitaldatenüberwachung bestimmt werden, auf dessen Grundlage eingehaltene Tierwohlstandards sowohl sichergestellt als auch nachgewiesen werden können.
5. Stallhygiene: Zur Unterstützung des Stallhygienemanagements wird Multispektral- bzw. Hyperspektralbildgebung eingesetzt, um Keimherde an Oberflächen im Stall zu erkennen und Ursachen für vereinzelt oder sogar regelmäßig auftretende Tierkrankheiten zu identifizieren.
6. Digitaler Stall-Zwilling: Der Digitale Stall-Zwilling bietet eine virtuelle Darstellung von Tierställen. Dies kann z. B. für die Veranschaulichung von Stalldesigns oder zur Simulation eines realen Stalls anhand der Einspeisung von Echtzeitdaten dienen.

Durch unsere Lösungen erhalten wir detaillierte Einblicke in das Verhalten, die Gesundheit und die Ernährung von Tieren. Durch die Automatisierung von Überwachungs- und Analyseprozessen unterstützen wir Tierhalter dabei, bessere Managemententscheidungen zu treffen, Tiergesundheit und -wohl zu verbessern und die Effizienz ihrer Betriebe zu steigern.

Zusammen mit dem FBN Dummerstorf sollen digitale Konzepte für den Stall praxisnah entwickelt werden. In der Praxis werden aufgrund der hohen Komplexität von multisensorischen Systemen selten umfangreiche und systematische Messungen und Bewertungen der Tierwohl-Parameter im Herdenmanagement vorgenommen. Es erfolgt vielfach eine Reduzierung des Aufwandes auf den Einsatz von Leitfähigkeitsmesssensoren.

Für eine kontinuierliche Erfassung von Tierwohl-Parametern in unterschiedlichen Umgebungen (Stall, Weide) ist ein hoher technischer Planungs- und Konfigurationsaufwand erforderlich. Am Beispiel des Kuh-Tierwohls wird darum eine Sensor- und Datenplattform nach dem Plug&Play-Prinzip für die Praxis entwickelt, um so die Lücke zwischen verfügbaren Lösungen und der Anwendung in der Praxis zu schließen.