Atemfrequenzbestimmung zur Früherkennung tierindividueller Zustandsveränderungen bei Rindern

Ausgangslage und Zielsetzung

In der Rinderhaltung ist ein vertieftes Verständnis tierindividueller Zustände und Verhaltensmuster entscheidend für Tiergesundheit, Reproduktionserfolg und Wirtschaftlichkeit. Frühzeitige Hinweise auf Erkrankungen, bevorstehende Abkalbungen, Überhitzung oder metabolische Auffälligkeiten bleiben im Stallalltag jedoch häufig unerkannt oder werden erst spät wahrgenommen.

Zentrale Parameter wie Stress, Schmerz, Aktivitätsveränderungen oder wachstumsbezogene Kennzahlen werden bislang überwiegend manuell erhoben und dokumentiert. Dies ist personalintensiv und erlaubt keine durchgängige, objektive Überwachung.

Ziel des Projekts ist die Entwicklung eines kamerabasierten Systems zur automatisierten Erkennung gesundheits- und reproduktionsrelevanter Ereignisse sowie zur kontinuierlichen Zustandsbewertung von Rindern.

Technologischer Ansatz

Das Projekt basiert auf RGB-Kameramonitoring in Stallumgebungen, kombiniert mit KI-gestützter Bildanalyse.

Zum Einsatz kommen:

• Computer-Vision-Verfahren wie Segmentierung und Objektdetektion zur Identifikation einzelner Tiere und relevanter Interaktionsbereiche,
• KI-Modelle zur Analyse von Bewegungsmustern, Körperhaltung und Verhaltensänderungen,
• Ableitung objektiver Parameter zur Früherkennung von Erkrankungen, Abkalbeereignissen, Hitzestress oder metabolischen Anomalien,
• Prognosemodelle, unter anderem zur Vorhersage von Lungenerkrankungen bei Kälbern,
• Alert- und Eskalationsmechanismen bei detektierten Auffälligkeiten,
• Möglichkeiten zur Fernüberwachung und gezielten Intervention.

Die Lösung ist auf eine robuste Anwendung unter Praxisbedingungen und eine kontinuierliche Datenerhebung ausgelegt.

Nutzen, Anwendung und Verwertung

Das System unterstützt automatisierte Managementprozesse in der Rinderhaltung durch:

• frühzeitige Erkennung von Erkrankungen und physiologischen Belastungen,
• rechtzeitige Identifikation bevorstehender Abkalbungen,
• datenbasierte Prognosen und Verlaufsanalysen,
• Verbesserung des Tierwohls durch frühzeitiges Eingreifen,
• Reduktion des Dokumentationsaufwands,
• Optimierung der Arbeitsbedingungen durch Fernzugriffsmöglichkeiten.

Die Lösung ist als Erweiterung bestehender Management- und Erfassungssysteme konzipiert und adressiert landwirtschaftliche Betriebe sowie Anbieter digitaler Stalltechnologien.

Praxisumfeld

Die Entwicklung und Validierung erfolgen gemeinsam mit den Konsortialpartnern im Rahmen des Verbundprojekts KI-TIERWOHL.