Tierhalter stehen vor der ständigen Herausforderung, das Verhalten der Tiere auf Anzeichen von Krankheit oder Verletzung zu überwachen.
Um dieses Problem zu lösen, hat ein interdisziplinäres Team der Universität von Nebraska Präzisionstechnologien entwickelt, mit denen Hersteller Tiere ständig überwachen und die Daten zur Verbesserung ihrer Qualität verwenden können. Die Gruppe umfasst Elektrotechniker und Informatiker aus Nebraska sowie Zoologen, die ein technologisches System unter Verwendung von Videoaufnahmen von Schweinen entwickelt haben.
Das System verarbeitet Videomaterial, das rund um die Uhr von Tierfarmen empfangen wird, und verwendet die Datenanalysemethode „Maschinelles Lernen“, bei der statistische Algorithmen verwendet werden, um Computersysteme ohne explizite Programmierung zu verbessern. Es identifiziert einzelne Schweine und liefert Daten zu ihren täglichen Aktivitäten wie Futter, Trinken und Bewegung.
Basierend auf diesen Daten kann das System auch abschätzen, wie viel jedes Schwein wiegt und wie schnell es wächst. "Unser System bietet ein Modell für typisches Verhalten", sagte Eric Psota, Associate Professor, Professor für Elektro- und Computertechnik. „Wenn ein Tier von diesem Muster abweicht, kann dies ein Zeichen dafür sein, dass etwas nicht stimmt. Dies macht es einfacher, Probleme zu erkennen, bevor sie zu groß werden, um sie zu beheben. “
Das Team erstellte sein System mithilfe von Deep-Learning-Netzwerken, einer Form des maschinellen Lernens mit Millionen von Faktoren und Parametern. Um Schweine auf allen Seiten zu identifizieren, verarbeiten Netzwerke große und kleine Bilder, drehen sie und transformieren sie auf andere Weise.
Das Team verwendet Ohrmarken, um die Identifizierung zu erleichtern, versucht jedoch, sich auf einzigartige physikalische Eigenschaften wie die Form des Ohrs zu stützen und gleichzeitig die zusätzlichen Etikettierungsarbeiten des Herstellers beizubehalten. Obwohl das System zur Identifizierung von Schweinen entwickelt wurde, können seine Algorithmen für andere Tierarten wie Rinder, Pferde, Ziegen und Schafe verwendet werden.
