Dies ist ein wichtiger Meilenstein zur Automatisierung der Gangbewertung durch Sensoren. Die Fortbewegung ist offensichtlich ein wichtiger Indikator für den Tierschutz. Mit Gangbewertungen basierend auf Sensordaten, Zuchtprogramme sind in der Lage, Tiere mit der besten Fortbewegung besser auszuwählen. Dadurch wird das Tierwohl verbessert.

Gangwerte werden von geschulten Experten ermittelt. Sie untersuchen die Tiere einzeln, was mühsam und zeitaufwendig ist. Sensoren haben das Potenzial, eine Reihe von Merkmalen automatisch zu registrieren, die den Gangwerten der Experten zugrunde liegen. Sensoren haben den Vorteil, dass sie wiederholt messen können und so den Werten von Tag zu Tag folgen.

Schritterkennung

In dieser Studie des Breed4Food-Konsortiums Puten von Hendrix Genetics wurden mit fortschrittlichen Beschleunigungsmessern ausgestattet. Die Sensoren liefern Informationen über die Geschwindigkeit und Orientierung des Truthahns. Mit „Machine Learning“ konnten die Forscher die Start- und Endzeiten eines Schrittes bestimmen. Dieses Schritterkennungsmodell ermöglicht eine schnelle und genaue Schritterkennung in großen Datensätzen. Forscher wollen nun die Eigenschaften jedes Schritts bestimmen, um die Laufergebnisse des Truthahns vorherzusagen.

Veröffentlichung

Diese Ergebnisse werden (Open Access) in einer Sonderausgabe von Frontiers Genetics:High-Throughput Phenotyping in the Genomic Improvement of Livestock veröffentlicht. Die Veröffentlichung von Bouwman et al. trägt den Titel:Automated Step Detection in Inertial Measurement Unit Data From Turkeys. Diese Arbeit wurde innerhalb von Breed4Food in enger Zusammenarbeit mit Hendrix Genetics (Boxmeer) und PDEng-Studenten der Jheronimus Academy of Data Science (Den Bosch) durchgeführt.