In der Milchviehhaltung in Deutschland sind große Herden mit über 1.000 Tieren inzwischen eine gängige Betriebsgröße. Eine rein visuelle Beobachtung der Tiere zur Erkennung von Tiergesundheit und Reproduktionsstadien mit anschließender händischer Dokumentation sind hier nicht mehr lückenlos möglich. Ziel unseres Vorhabens war daher die Entwicklung eines automatisierten, flexiblen, KI-basierten Systems zum Tierwohl-Monitoring von Milchkühen. Dieses aus mehreren Hard- und Software-Komponenten bestehende innovative System stellt ein umfassendes und kontinuierliches Management-Tool zur Erkennung von Tierwohl, Tiergesundheit, Brunst und Kalbung für eine moderne, wirtschaftliche und tiergerechte Milchviehhaltung dar. Das Gesamtvorhaben gliederte sich in zwei Teilprojekte: „KITi-Sens“ mit dem Schwerpunkt der Entwicklung von Sensorik und Algorithmen (IASP) sowie „KITi-Soft“ mit dem Fokus Bilderkennung und Datenaufbereitung (Projektpartner GFaI).
Unser Teilprojekt KITi-Sens hatte die Weiterentwicklung von Mechanik, Hard- und Firmware der elektronischen Ohrmarke smardtag ®, die Erfassung physiologischer Parameter am Tier und deren Analyse mithilfe von Referenzparametern im Fokus. Das aus dem vorangegangenen FuE-Projekt TierwohlAmpel vorliegende Funktionsmuster der smardtag® wurde hinsichtlich Größe und Gewicht auf nunmehr 45 g reduziert. Dabei wurde zudem die Tier-Kontaktierung weg von dem früheren Zwei-Stift- hin zu einem Ein-Stift-Funktionsmuster weiterentwickelt. Die Hard- und Firmware-Weiterentwicklung hatte eine deutliche Verlängerung der Energielaufzeit zum Ziel. Diese wurde durch eine intelligente Datenvorverarbeitung auf den smardtag®-Controllern mit anschließendem Senden der Zwischenergebnisse anstelle der umfangreichen Rohdaten ermöglicht. Das Zwischenergebnis stellt dabei die Ausgabe der chronobiologischen Regulationsdiagnostik dar. Über Gateways im Milchviehstall gelangen diese Daten auf einen Zentralserver des Projektkonsortiums, wo sie weiterverarbeitet werden und mittels der folgenden Analysesoftware zu einem Gesamtergebnis führen.
KITi-Soft hatte die Entwicklung zweier Analysemethoden für einen routinemäßigen Tierwohl-Check des Einzeltieres zum Ziel. Methode 1 sah eine KI-basierte Datenanalyse der smardtag®-Zwischenergebnisse (Regulationsdiagnostik) zur Erkennung von Tiergesundheit, Brunst und Kalbung vor (KITi-Software). Methode 2 widmete sich der Bildanalyse und stellte eine KI-basierte Tiererkennung mit Einzeltier-Tracking in Stall sowie einer anschließenden Bewertung des Tierverhaltens dar (Detect-Software). Dabei wurden verschiedene Körperhaltungen der Rinder differenziert und so eine qualitative Bewertung des Ruheverhaltens ermöglicht. Aus der Summe der beschriebenen Projektschwerpunkte Sensorik, Bilderkennung und Analytik ergibt sich der Mehrwert des Monitoring-Systems. Es ist tierindividuell, automatisiert und benutzerfreundlich. An die vielversprechenden Ergebnisse anknüpfend, liegt der Fokus nach Projektabschluss auf dem Transfer der Analytik auf angrenzende Sensorsysteme. So werden die regulationsdiagnostische Datenvorverarbeitung aus dem Teilprojekt KITi-Sens und die Erkennungssoftware aus dem Teilprojekt KITi-Soft künftig auf ein innovatives Halsbandsystem angewendet und damit das Anwenderszenario erweitert.
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Gesellschaft zur Förderung angewandter Informatik e.V. (GFaI), Berlin
ESYS GmbH
Dr. Nanna Pflugfelder
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