Dissertation/Thesis Abstract

Entwicklung eines Bildverarbeitungssystems zur Überwachung des Locomotion Scoring in Milchviehbetrieben
by Dieckmann, Sarah, Ph.D., Humboldt Universitaet zu Berlin (Germany), 2019, 109; 27732196
Abstract (Summary)

Ein System zur automatischen Erfassung der Klauengesundheit von Milchkühen kann durch möglichst frühzeitige präventive und kurative Eingriffe sowohl das Tierwohl steigern als auch ökonomische Verluste minimieren. Ziel war die Entwicklung eines automatischen Systems, dass mittels 3D Sensordaten die Rückenkrümmung einer Kuh erfassen kann und einen entsprechenden Locomotion Score ausgibt.

In dieser Studie wurden von August bis Dezember 2016 auf einem Milchviehbetrieb mit Boxenlaufstallhaltung 200 Kühe der Rasse Deutsche Holstein automatisch von einem System nach Verlassen des Melkstandes erfasst. Das System bestand aus zwei RFID-Antennen zur Tiererkennung, einem 3D Sensor zur Lahmheitsbeurteilung und zwei 2D Kameras zur visuellen Bonitur und Validierung. Anhand der 2D Videos wurde nach der Methode von SPRECHER et al. (1997) für 1489 Datensätze ein Locomotion Scores vergeben.

Im 2,5D-Tiefenbild wurden zunächst die Hüfthöcker als höchste, äußerste Punkte im Bild identifiziert. Ausgehend von einer Verbindungslinie zwischen den Hüfthöckern, wurde die Wirbelsäule als Polylinie der höchsten Punkte in Richtung Bildanfang ermittelt. Im 3D-Raum wurde dann an die gefundene Rückenlinie ein Kreis approximiert, dessen Radius umgekehrt proportional zur Krümmung des Kuhrückens ist.

Der Vergleich der visuell vergebenen und der automatisch gemessenen Scores ergab für das Modell mit fünf Stufen eine Übereinstimmung von 59 % und für das Modell mit drei Stufen 65 %. Die Korrelation nach Spearman (rs = 0,73) zeigte einen deutlichen Zusammenhang zwischen den berechneten und den visuellen Scores. Mit einer Genauigkeit von 82 % wurden 96 % der lahmen Kühe auch als lahm erkannt. Die größte Übereinstimmung wurde für den Locomotion Score 2 erreicht (80 %).

In dieser Arbeit wurde ein automatisches System entwickelt, welches durch die Berechnung der Krümmung der Rückenlinie insbesondere beginnende Lahmheiten sehr gut erkennen kann.

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Advisor: Römer , Anke , Karge , Jörn , Kanswohl , Norbert
Commitee:
School: Humboldt Universitaet zu Berlin (Germany)
School Location: Germany
Source: DAI-C 81/7(E), Dissertation Abstracts International
Source Type: DISSERTATION
Subjects: Animal sciences
Keywords: Dairy cows, Animal welfare, Spine curve
Publication Number: 27732196
ISBN: 9781392720073
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