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Automatische Unterscheidung von Verhaltensmustern bei Schweinen auf der Basis von Anomalieerkennung durch ein neuronales Konvolutionsnetzwerk

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dc.contributor.authorWutke, Martin
dc.contributor.authorGültas, Mehmet
dc.contributor.authorTraulsen, Imke
dc.contributor.authorSchmitt, Armin O.
dc.contributor.editorGandorfer, Markus
dc.contributor.editorMeyer-Aurich, Andreas
dc.contributor.editorBernhardt, Heinz
dc.contributor.editorMaidl, Franz Xaver
dc.contributor.editorFröhlich, Georg
dc.contributor.editorFloto, Helga
dc.date.accessioned2020-03-04T13:06:47Z
dc.date.available2020-03-04T13:06:47Z
dc.date.issued2020
dc.description.abstractDie automatisierte Erfassung und Klassifizierung spezifischer Verhaltensmuster von Hausschweinen ermöglicht die Untersuchung unterschiedlicher Einflussfaktoren in den Haltungsbedingungen. Vor allem die Analyse von Videoaufnahmen von Tieren stellt bestehende Ansätze vor Herausforderungen, da die beobachtbaren Verhaltensmuster keiner bestimmbaren Verteilung zu folgen scheinen. Die präsentierte Methode verwendet einen Machine-Learning-Algorithmus, um das Aktivitätsniveau verschiedener Schweinegruppen auf Basis von Videoaufnahmen zu bestimmen. In einem ersten Schritt wird ein neuronales Netzwerk darauf trainiert, Anomalien in Form von unerwarteten Aktivitäten in den Videodateien zu detektieren. Anhand der erzielten Ergebnisse wird in einem zweiten Schritt ein Klassifizierungsalgorithmus entwickelt, wodurch ein standardisierter Vergleich unterschiedlicher Videosequenzen ermöglicht wird.de
dc.identifier.isbn978-3-88579-693-0
dc.identifier.pissn1617-5468
dc.identifier.urihttps://dl.gi.de/handle/20.500.12116/31922
dc.language.isode
dc.publisherGesellschaft für Informatik e.V.
dc.relation.ispartof40. GIL-Jahrestagung, Digitalisierung für Mensch, Umwelt und Tier
dc.relation.ispartofseriesLecture Notes in Informatics (LNI) - Proceedings, Volume P-299
dc.subjectVerhaltensbestimmung
dc.subjectMaschinelles Lernen
dc.subjectVideoanalyse
dc.titleAutomatische Unterscheidung von Verhaltensmustern bei Schweinen auf der Basis von Anomalieerkennung durch ein neuronales Konvolutionsnetzwerkde
dc.typeText/Conference Paper
gi.citation.endPage354
gi.citation.publisherPlaceBonn
gi.citation.startPage349
gi.conference.date17.-18. Februar 2020
gi.conference.locationWeihenstephan, Freising

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