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Auflistung nach Schlagwort "Schweine"

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  • Konferenzbeitrag
    Entwicklung eines digitalen Tierwohl-Indikator-basierten Beratungstools für die Mastschweinehaltung-PigsAndMore
    (41. GIL-Jahrestagung, Informations- und Kommunikationstechnologie in kritischen Zeiten, 2021) Dahlhoff, Katharina; van Asten, Astrid; von Jasmund, Naemi; Schmidt, Lisa-Marie; Austermann, Felix; Büscher, Wolfgang
    Die Aspekte einer tier- und umweltgerechten Schweinehaltung stehen seit vielen Jahren im Fokus gesellschaftlicher und politischer Diskussionen. Dennoch fehlen häufig belastbare Me-thoden, die geeignet sind, die Situation vor Ort im Beratungsfall objektiv zu beschreiben und zu bewerten. Ziel des Forschungsprojektes „PigsAndMore“ war es, ein Decision-Support-System zu entwickeln, das eine systematische und objektive Beurteilung der Tierwohl-Situation in Schweinemastbetrieben ermöglicht. Die betriebsspezifische Analyse setzt sich dabei aus einer vorgeschalteten Screening-Phase, der Erfassung haltungs-, fütterungs- und management-bezogener Betriebsdaten sowie einer Einzeltierbonitur durch geschulte Berater zusammen. Für die Bewertung des Betriebs werden die erhobenen Daten im Rahmen des digitalen Assistenz-systems gebündelt und analysiert. Definierte Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge sowie Ziel- und Grenzwerte ermöglichen es, Schwachstellen in Haltung und Management aufzuzeigen. Durch die abschließende Ableitung konkreter Handlungsempfehlungen wird der Betrieb bei der Verbesserung der Tierwohlsituation unterstützt.
  • Konferenzbeitrag
    Entwicklung eines vielfältigen und anspruchsvollen Benchmark-Datensatzes für die Detektion von Schweinen in Bildern
    (44. GIL - Jahrestagung, Biodiversität fördern durch digitale Landwirtschaft, 2024) Henrich, Jonathan; Post, Christian; Kneib, Thomas; Yahyapour, Ramin; Bingert, Sven; Traulsen, Imke
    Die Lokalisation von Schweinen in Videobildern mittels Objektdetektion spielt eine Schlüsselrolle bei der Gestaltung digitaler Überwachungssysteme in der Schweinehaltung. Um leistungsstarke Schweinedetektionsmodelle zu trainieren und systematisch miteinander zu vergleichen, bedarf es diverser und für Detektionsmodelle anspruchsvoller annotierter Datensätze. Aktuell sind solche Ressourcen nur begrenzt verfügbar. Dem soll im Rahmen dieser Arbeit nachgegangen werden, indem die Grundlage für einen anspruchsvollen Benchmark-Datensatz für die Schweinedetektion geschaffen wird. Anspruchsvolle Bilder, d. h. anfällig für fehlerhafte Detektionen, wurden mithilfe eines interaktiven prädiktionsbasierten Ansatzes identifiziert. Die experimentellen Ergebnisse legen nahe, dass sich diese gezielte Auswahl von anspruchsvollen Bildern positiv auf die Leistung von trainierten Schweinedetektionsmodellen auswirkt.
  • Konferenzbeitrag
    Früherkennung von Schwanzbeißen bei Schweinen auf der Basis von Deep Learning
    (41. GIL-Jahrestagung, Informations- und Kommunikationstechnologie in kritischen Zeiten, 2021) Wißkirchen, Peter; Warns, Friederike K.; Dahlhoff, Katharina; Goretzky, Carina; Brune, Timo; Bitti, Fouad; Mathis, Harald; van Asten, Astrid
    Schwanzbeißen (Caudophagie) bei Schweinen stellt ein schwerwiegendes und zugleich komplexes Problem in der landwirtschaftlichen Nutztierhaltung dar. Ziel des Projektvorhabens KISS (Künstliche Intelligenz gegen Schwanzbeißen bei Schweinen) ist die Konzeption und prototypische Entwicklung eines Decision Support Systems zur Analyse des Verhaltens einer Schweinegruppe, welches im Sinne eines Frühwarnsystems Hinweise auf verändertes Verhalten gibt. Zur automatischen Analyse bekannter Frühindikatoren dienen Verfahren des Deep Learning, deren Tragfähigkeit auch unter dem Aspekt praktikabler, kostengünstiger Lösung dargestellt wird.