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Auflistung nach Autor:in "Neeland, Heiko"

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  • Konferenzbeitrag
    Beurteilung von Use Cases zur Tierortung nach dem Grad des Informationsgehalts
    (43. GIL-Jahrestagung, Resiliente Agri-Food-Systeme, 2023) Lamoth, Marie; Neeland, Heiko; Umstätter, Christina
    In der Nutztierhaltung ist das rechtzeitige Erkennen von kranken Tieren von großer Bedeutung. Um dies zu unterstützen, werden automatisierte Assistenzsysteme entwickelt. Die Tierortung kann eine Technik sein, um Verhaltensabweichungen zu detektieren. Für ein solches Erkennungssystem ist es wichtig zu definieren, worüber es Auskunft geben soll. Stachowicz und Umstätter [SU21] unterscheiden drei Nachweisebenen nach dem Grad ihres Informationsgehalts. Die ersten beiden Ebenen beinhalten umwelt- oder tierbezogene Aspekte und die dritte Ebene spezifische krankheitsbezogene Indikatoren. In dieser Studie wurden auf Tierortung beruhende Use Cases für Assistenzsysteme hinsichtlich der Nachweisebene bewertet. Dafür wurde der jeweilige Indikator betrachtet und in dem Entscheidungsbaum der passenden Stufe verortet. Bei allen untersuchten Use Cases fallen die Indikatoren in die Ebene 1. Das heißt, die unspezifischen Daten der Tierortung können genutzt werden, um generelle Probleme des Wohlbefindens automatisch zu identifizieren. Eine Erkennung oder Vorhersage von spezifischen Erkrankungen ist hingegen mit diesen technischen Systemen nicht möglich.
  • Konferenzbeitrag
    CattleHub – Assistenzsysteme für eine intelligente Rinderhaltung
    (41. GIL-Jahrestagung, Informations- und Kommunikationstechnologie in kritischen Zeiten, 2021) Ahmann, Johanna; Asseburg, Kathrin; Höse, Kristina; Kluth, Natalia; Neeland, Heiko; Plettemeier, Dirk; Wagner, Martin; Büscher, Wolfgang
    Als eines von 14 digitalen Experimentierfeldern, die 2019 in Deutschland eingerichtet wurden, befasst sich CattleHub mit Assistenzsystemen für eine intelligente Rinderhaltung. Das Experimentierfeld teilt sich in sieben Experimentierbereiche mit unterschiedlichen Schwerpunkten auf. Das übergeordnete Ziel des Experimentierfeldes ist der Wissenstransfer, durch den Landwirte und deren Tiere profitieren. Durch einen Bewertungsrahmen und eine Umfrage soll zunächst der Status quo der Digitalisierung in der deutschen Rinderhaltung erhoben werden. Mit dem eigenen Referenzsystem OpenCattleHub sollen die verschiedenen auf dem Markt befindlichen digitalen Systeme validiert und bewertet werden. Dafür wird der direkte Kontakt zu den Landwirten gesucht.
  • Konferenzbeitrag
    Evaluierung eines Funktionsmusters für ein Tracking-Referenzsystem in der Rinderhaltung
    (43. GIL-Jahrestagung, Resiliente Agri-Food-Systeme, 2023) Sporkmann, Katrin; Neeland, Heiko; Engels, Christiane; Trilling, Maria; Wegener, Marten; Pache, Steffen; Büscher, Wolfgang
    Im Rahmen des Experimentierfelds CattleHub wird eine Spezifikation für ein Tracking-Referenzsystem entwickelt, welches Vergleichsuntersuchungen von kommerziellen Trackingsystemen für Milchkühe ermöglicht und mit dem weitere neue Anwendungsfälle für die Praxis erschlossen werden sollen. Für eine erste Untersuchung im Stall ohne Tierpräsenz wurden statische und dynamische Messreihen mit dem Funktionsmuster eines solchen Systems durchgeführt. Die statischen Messreihen erzielten eine mittlere Positionsgenauigkeit von 50,7 cm mit einer Präzision von 4,6 cm und einem Offset von 50,5 cm. Die Positionsgenauigkeit des bewerteten Systems wurde hauptsächlich von einem hohen Offset für die y-Koordinate bestimmt. Die dynamischen Messreihen zeigten eine durchschnittliche Standardabweichung von 8,8 cm vom Mittelwert für die Strecken in y-Richtung und von 14,4 cm für die Strecken in x-Richtung. Die Bewegungsverläufe konnten durch das System zeitlich gut abgebildet werden. Die nächsten Erprobungsschritte des Referenzsystems erfolgen mit Prototypen am Tier.
  • Konferenzbeitrag
    Wissenstransfer im Experimentierfeld CattleHub
    (42. GIL-Jahrestagung, Künstliche Intelligenz in der Agrar- und Ernährungswirtschaft, 2022) Trilling, Maria; Ahmann, Johanna; Engels, Christiane; Heyde, Dorothée; Reichel, Christiane; Kluth, Natalia; Neeland, Heiko; Plettemeier, Dirk; Büscher, Wolfgang
    Der Wissenstransfer stellt im Experimentierfeld CattleHub das übergeordnete Ziel dar. Die Ergebnisse aus den Teilprojekten werden aktiv an rinderhaltende Landwirt:innen weiter-gegeben, um sie dadurch bei der Auswahl und Etablierung neuer Assistenzsysteme zu unterstützen. Die Einschränkungen während der Corona-Pandemie erschwerten die Durchführung von Präsenzveranstaltungen. Stattdessen wurden Online-Veranstaltungen angeboten und verstärkt soziale Medien zum Wissenstransfer genutzt. Diese Chance zur Erprobung neuer Formate und Medien im Wissens-transfer wird in der verbleibenden Projektlaufzeit fortgesetzt und das Angebot soweit möglich mit Präsenzveranstaltungen ergänzt.