Automatische Vermessung der Körperkondition von Milchkühen mit 3D Bildanalyse

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1 Automatische Vermessung der Körperkondition von Milchkühen mit 3D Bildanalyse Steffen Pache, Richard Hölscher, Ilka Steinhöfel, Ralf Fischer 14. Dummerstorfer Seminar Futter und Fütterung in Karow Dezember 2013 Pache u.a.

2 Einleitung Körperkondition der Milchkuh wichtiger Indikator für die vorausschauende Herdenführung. Physiologisch mobilisiert die Milchkuh Körperfettreserven Ausgleich des Energiedefizit zwischen Milchsynthese und Futteraufnahme. Überschreitung physiologische Grenzen Stoffwechselstörungen mit Auswirkungen auf Gesundheit, Fruchtbarkeit und Leistungsfähigkeit Negative / positive Fettmobilisation Körperkondition der Milchkuh in der Laktation (Staufenbiel & Rossow 1994) Dezember 2013 Pache u.a.

3 Einleitung Verfahren zur Beurteilung der Körperkondition Body Condition Score (BCS) Nach EDMONSON et al. (1989) Visuell / subjektive Noten von 1 bis 5 Fettauflage an acht markanten Körperpartien Rückenfettdicke (RFD) Nach STAUFENBIEL (1997) objektiv in mm Sonographische Messung der größten subkutanen Fettauflage an Becken Dezember 2013 Pache u.a. (SCHRÖDER und STAUFENBIEL, 2003)

4 Zielstellung Erprobung verschiedener Verfahren zur automatischen Körpervermessung von Milchkühen mittels dreidimensionaler (3D) Bildverarbeitung Entwicklung eines für die Herdenüberwachung in Großbetrieben geeignetes, robustes Sensorsystem Automatische Analyse des Erscheinungsbildes der Kuh aus einer 3D- Videosequenz beim Betreten / Verlassen des Melkstandes Schätzung der Körperkondition aus einer Vielzahl markanter Körperpunkte nach EDMONSON et al. (1989) 3D-BCS Evaluierung der geschätzten Körperkondition visuellem BCS und RFD Dezember 2013 Pache u.a.

5 Gerätetechnische Entwicklung Stand der Technik Erprobung verschiedener 3D-Bildgebungsverfahren unter Beachtung der aktuellen Entwicklungen (SALAU et al. 2011, BAUER et al. 2012) Stereokamera TOF- (time of flight) Kamera Laser- / Rasterbeleuchtung mit TOF-Kamera Dezember 2013 Pache u.a.

6 Gerätetechnische Entwicklung Konstruktion einer Tierschleuse mit RFID und Steuerung Dezember 2013 Pache u.a.

7 Gerätetechnische Entwicklung TOF-Kamera unter praktischem Einsatz Körperbewegungen des Tieres Abgrenzung zur Umgebung Geringe Tiefenauflösung Reproduzierbarkeit und Trennschärfe 3D-BCS = 4,0 3D-BCS = 3,5 3D-BCS = 2, Dezember 2013 Pache u.a.

8 Gerätetechnische Entwicklung Erprobung neues IR-Sensorsystem Sensor besteht aus IR-Projektor (P) und IR-Kamera (K) P sendet strukturierte Lichtmatrix bei λ = 830 nm Punktwolke wird von K mit 640 x 480 Px / 30 Hz aufgenommen K berechnet durch Triangulation zu jedem Punkt eine Raumtiefe max. Auflösung bei 1,4 mm horizontal / 1.3 mm vertikal (Abhängig von der Abtastdistanz) Dezember 2013 Pache u.a.

9 Gerätetechnische Entwicklung Erprobung neues IR-Sensorsystem Im LVG Köllitsch und in zwei sächsische MVA mit je Kühen Sensor in 2,50 m Höhe über 90 cm breiten Treibgang mit Verzögerungstor RFID-Antennen Durchlaufwaage Dezember 2013 Pache u.a.

10 Gerätetechnische Entwicklung Erprobung neues IR-Sensorsystem Blickfeld der K ca mm Länge und mm Breite Sensor registriert ein Objekt / RFID wird gelesen Aus der Punktwolke werden Rückenlinie, Hüfthöcker, Schwanzansatz detektiert Ein gültiges 3D-Modell wird erstellt, in einem realen, millimetergenauen Koordinatensystem Dezember 2013 Pache u.a.

11 Gerätetechnische Entwicklung Schätzung des 3D-BCS Algorithmen zur Triangulation der Raumkoordinaten von >50 markanten Körperpunkten Rohdaten für Körperkondition des Tieres 3D-BCS wird an Hand der relativen räumlichen Ausformung des Beckens für jedes gültige 3D- Modell geschätzt (30 Hz) Rohdaten und 3D-BCS werden in einer SQL- Datenbank gespeichert Funktionsweise am Überwachungsmonitor in Echtzeit Ausgabemonitor für 3D-BCS und Tiernummer Dezember 2013 Pache u.a.

12 Gerätetechnische Entwicklung Funktionsweise mit Verzögerungstor Doppelklick zum Videostart Funktionsweise ohne Verzögerungstor Schätzung on the fly Doppelklick zum Videostart Dezember 2013 Pache u.a.

13 Material und Methode Validierung über 4 Monate an der Milchviehherde in Köllitsch 129 HF-Kühe mit monatlichen BCS und RFD-Werten von einer geschulten Person Zusätzlich alle Leistungsinformationen aus dem Herdenmanagementprogramm Dezember 2013 Pache u.a.

14 Ergebnisse Tabelle 1: Statistische Maßzahlen der Merkmale der Körperkondition Merkmal Anzahl Mittelwert Standardabweichung Median Minimum Maximum 3D-BCS ,4919 0,3718 3,5407 1,0447 4,5530 BCS nach [2] 438 3,4091 0,5437 3,50 1,25 4,50 RFD nach [3] in mm ,755 6, , Gewicht in kg ,76 79, Dezember 2013 Pache u.a.

15 Ergebnisse Dezember 2013 Pache u.a. BCS nach Edmonson

16 Ergebnisse Dezember 2013 Pache u.a. BCS nach Edmonson

17 Ergebnisse Tabelle 2: Signifikante Korrelationen zwischen den Merkmalen der Körperkondition Anzahl BCS nach [2] RDF nach [3] Gewicht alle 3D-BCS - Rohwerte 635 0,678 0,502 0,250 - Noten 635 0,672 0,497 0,248 MG 3D-BCS - Rohwerte 286 0,703 0,533 0,282 - Noten 286 0,703 0,525 0, Dezember 2013 Pache u.a.

18 Ergebnisse Wiederholbarkeit der 3D-BCS-Noten vom Morgengemelk und vom Abendgemelk r = 0,78 bis 0,98 in Abhängigkeit des Laufverhaltens Dezember 2013 Pache u.a.

19 Ergebnisse Korrelation der 3D-BCS-Noten mit visuellem BCS in den ersten 60 Melktagen r = -0,303 bzw. -0,278 alle Noten bzw. nur Morgengemelk Korrelation zwischen den 150. und 300. Melktagen r = +0,211 bzw. +0,167 alle Noten bzw. nur Morgengemelk Dezember 2013 Pache u.a.

20 Schlussfolgerungen und Ausblick IR-Tiefensensor gute und plausible Übereinstimmung der 3D-BCS-Schätzwerte mit den BCS-Noten und RFD-Messwerten Verfahren an einer Lernstichprobe validiert Sensorsystem analysiert das tägliche Erscheinungsbild automatisch aus einer 3D-Videosequenz millimetergenau Sensorsystem liefert reproduzierbare 3D-BCS-Noten nach [2] in Echtzeit. Sensorsystem ermöglicht ohne zusätzlichen Arbeitsaufwand eine objektivere Beurteilung der Kühe als durch den Menschen Dezember 2013 Pache u.a.

21 Schlussfolgerungen und Ausblick Algorithmen eignen sich zur Darstellung der Fettmobilisationsdynamik in der gesamten Laktation. Sensorsystem dokumentiert kontinuierlich die körperliche Verfassung und den Gesundheitszustandes jeder einzelnen Kuh. Automatisierung eines Schlüsselmerkmals zur Herdenführung, Fütterung und Gesundheitsüberwachung kontinuierlich und ohne Bindung von Personal. In den nächsten Schritten sind weitere, benutzerfreundliche Auswertungstools zur praktischen Überwachung der 3D-BCS-Noten zu programmieren. Die 3D-Schätzwerte aus den großen MVA hinsichtlich Plausibilität und Schätz-genauigkeit zu untersucht sowie mit den Produktionsmerkmalen zu interpretiert Dezember 2013 Pache u.a.

22 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit! Gefördert durch das Bundesministerium für Ernährung, Landwirtschaft und Verbraucherschutz aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages über die Bundesanstalt für Landwirtschaft und Ernährung (BLE) im Rahmen des Programms zur Innovationsförderung Dezember 2013 Pache u.a.