DigiMon_Birth

Allgemeine Projektinformationen

Titel (deutsch)

DaFNE Digital: Einsatz von Computer Vision zum Geburtsmonitoring von Rindern und Schweinen in Echtzeit

Titel (englisch)

DaFNE Digital: Real-time video analysis for monitoring calving and farrowing on farm

Abstract (deutsch)

 -

Abstract (englisch)

Dystocia and stillbirth are two of the most important problems in dairy and pig herds. In recent decades, perinatal mortality of calves and piglets has increased worldwide and varies between 2% and 10% in both species. In addition to the economic losses due to neonatal mortality, there is an additional economic loss due to additional labor, veterinary and treatment costs for the dam following dystocia and stillbirth. Furthermore, consumer attitudes towards animal husbandry have shifted from food safety to ethical aspects and animal welfare, and dystocia and neonatal mortality also pose ethical problems for farmers in addition to the before mentioned economic losses. By improving parturition management, especially by close monitoring of animals during parturition, a reduction of the stillbirth rate by about 60% could be achieved under practical conditions. So far, calving and farrowing prediction is predominantly based on subjective animal observation, which is time and labor intensive and often has to be done during evening and night hours.

The project aims to develop a non-invasive, valid and cost-effective tool for sensor-based parturition monitoring of cattle and pigs to support farmers in their daily work. Calving and farrowing prediction will be based on existing computer vision models for object detection and tracking.

The “1st-stage” (long-term) alarm developed in the study, which announces parturition within the next hours, offers the possibility to optimally prepare the animals for birth. Implementation of the system into pig farms could help to achieve a compromise between the needs of the farmer, the sow and her piglets, e.g. by temporary crating of the sow, which can be kept as short as possible. The “2nd-stage” (short-term) alarm announces the imminent parturition, so that the farmers are informed and additional surveillance of the animal can take place. In addition, the study will identify specific patterns for the detection of dystocia. Early detection of dystocia and appropriate intervention by the farmer and/or veterinarian can prevent excessive maternal suffering and unnecessary neonatal mortality.

Considering the above, the technology is expected to contribute to the efficient use of labor resources and reduce unnecessary animal surveillance, avoid animal and human stress before and during birth, and reduce unnecessary neonatal mortality. This can increase animal welfare, labor efficiency and also farm economics.

Schlagwörter (deutsch)

Rind,Schwein,Geburt,Überwachung,Vorhersage,Schwergeburt,Digitalisierung,Precision Livestock Farming,Computer Vision

Schlagwörter (englisch)

Cattle,pig,birth,monitoring,prediction,digitisation,precision livestock farming,computer vision

Projektleitung

Michael Iwersen

Forschungseinrichtung

VetMed

Finanzierungspartner

Bundesministerium für Landwirtschaft, Regionen und Tourismus

Projektnummer

101703

Projektlaufzeit

-

Projektziele

Durch ein verbessertes Geburtsmanagement, insbesondere durch die engmaschige Überwachung von Tieren während der Geburt, konnte unter Praxisbedingungen eine Verminderung der Totgeburtenrate um ca. 60% erreicht werden (Kausch, 2009). Im Rahmen des Projektes soll ein nicht-invasives, valides und kostengünstiges Hilfsmittel zur sensorbasierten Geburtsüberwachung von Rindern und Schweinen entwickelt werden, das die LandwirtInnen in der Tierbeobachtung unterstützt.

Die Identifikation von Tieren, die innerhalb der nächsten Stunden und unmittelbar zur Geburt anstehen bzw. das Erkennen möglicher Geburtsschwierigkeiten während der Geburt, erfolgt auf der Basis von Videoüberwachung in Kombination mit maschinellem Sehen (Computer-Vision) in Echtzeit. Entsprechende Alarmmeldungen („langfristiger“ und „akuter“ Geburtsalarm, „Schwergeburt“) können auf einem Handy, Tablet oder Stand-PC der LandwirtInnen ausgegeben werden.

Der langfristige („1st-stage“) Geburtsalarm erlaubt es, die Tiere optimal auf die Geburt vorzubereiten. Die Muttertiere können damit zeitnah in den Abkalbe- bzw. in den Abferkelbereich verbracht werden und die Zeit der Bewegungseinschränkung, von z.B. in Kastenständen gehaltenen Sauen, kann kurz gehalten werden.

Der kurzfristige („2nd-stage“) Alarm kündigt die unmittelbar bevorstehende Geburt an, so dass die LandwirtInnen informiert sind und eine zusätzliche visuelle Kontrolle des Tieres erfolgen kann. Weiterhin sollen im Rahmen der Studie spezifische Muster zur Erkennung von Schwergeburten identifiziert werden. Durch das in diesem Fall begründete und frühzeitige Eingreifen der LandwirtInnen und/oder TierärztInnen in die Geburt, kann ein übermäßiges Leiden des Muttertieres sowie unnötige Jungtierverluste vermieden werden.

Der Einsatz der sensorbasierten Technologie zielt insgesamt darauf ab, die LandwirtInnen im Geburtsmanagement, insbesondere in der Geburtsüberwachung und Entscheidungsfindung zur Leistung von Geburtshilfe zu unterstützen. Damit soll die Technologie einen Beitrag dazu leisten, Arbeitsressourcen effizient einzusetzen und übermäßige Tierkontrollen zu verringern, den Stress von Tier und Mensch vor und während der Geburt zu vermindern und unnötige Jungtierverluste zu vermeiden. Damit können Tierwohl, Arbeitseffizienz und auch die Betriebsökonomie gesteigert und gleichzeitig die gesellschaftlich gestiegenen Ansprüche hinsichtlich der Tierhaltung berücksichtigt werden.

Neben der Entwicklung des sensorbasierten Systems zur Geburtsvorhersage werden die in der Studie generierten Daten zur Entwicklung eines „digitalen Zwillings“ im Rahmen eines Kooperationsprojektes der Technischen Universität Wien, der Universität für Bodenkultur und der Vetmeduni Vienna genutzt. Ein digitaler Zwilling ist ein virtuelles Modell eines Prozesses (z.B. des Geburtsverlaufs), der die reale und virtuelle Welt verbindet. Die Kopplung beider Welten ermöglicht die Überwachung von Systemen bzw. die Simulation von Ereignissen zum weiteren Erkenntnisgewinn. In den Agrarwissenschaften und der Tiermedizin gibt es bisher nur wenige Forschungsaktivitäten in diesem Bereich.

Das Einpflegen der in der Studie erhobenen Daten (z.B. Geburtszeitpunkt, Geburtsverlauf, Geburtsdauer) in die zentrale Datenbank (Influx-DB) der VetFarm, erlaubt detailliertere Analysen unter Berücksichtigung einer Vielzahl von auf die Geburt wirkenden Faktoren, wie z.B. Stallklima, Stoffwechselgesundheit und Fütterung. Die Berücksichtigung gleichzeitig wirkender Faktoren spiegelt die Komplexität eines landwirtschaftlichen Betriebes wider und kann zukünftig zu verbesserten Vorhersagemodellen für die Tiergesundheit und das Tierwohl beitragen.

Die Videoaufzeichnungen sowie das im Projekt gewonnene Wissen zum maschinellen Sehen stehen für zukünftige Forschungsaktivitäten, z.B. zur Beurteilung der Vitalität bzw. zur Kolostrumaufnahme der Ferkel und Kälber zur Verfügung.

Praxisrelevanz

Der Einsatz von Sensortechnologien in der Nutztierhaltung (Precision Livestock Farming, PLF) nimmt stetig zu. Die Verwendung von Kameras in Kombination mit automatisierter Bild- und Videoanalyse zählt zu den vielfältigsten und innovativsten Technologien im Bereich des PLF, da z.B. mit einer Kamera mehrere Schlüsselindikatoren in Bezug auf Tiergesundheit, Wohlbefinden und Produktionsparameter erfasst werden können. Weiterhin ist ein Monitoring von Einzeltieren aber auch von Tiergruppen mit einem Kamerasystem möglich. Die jüngsten Fortschritte in der Kameratechnologie und in den Methoden zur Bildanalyse haben zu vielversprechenden Entwicklungen geführt, wie z.B. die Erkennung von Körperteilen eines Schweins und die Positionsbestimmung von Tieren in Echtzeit. Diese Fortschritte zeigen deutlich das Potenzial für eine breitere Anwendung der Bild- und Videoanalyse für zukünftige Anwendungen in der Nutztierhaltung.

Die Entwicklung der sensorbasierten Technologie zielt insgesamt darauf ab, die LandwirtInnen und TierärztInnen im Geburtsmanagement, insbesondere in der Geburtsüberwachung und Entscheidungsfindung zur Leistung von Geburtshilfe zu unterstützen. Damit soll die Technologie einen Beitrag dazu leisten, Arbeitsressourcen effizient einzusetzen und übermäßige Tierkontrollen zu verringern, den Stress von Tier und Mensch vor und während der Geburt zu vermindern und unnötige Jungtierverluste zu vermeiden. Damit können Tierwohl, Arbeitseffizienz und auch die Betriebsökonomie gesteigert und gleichzeitig die gesellschaftlich gestiegenen Ansprüche hinsichtlich der Tierhaltung berücksichtigt werden.