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Hier finden Sie wissenschaftliche Publikationen aus den Fraunhofer-Instituten. Früherkennung von Schwanzbeißen bei Schweinen auf der Basis von Deep Learning
Entwicklungskonzept eins praxistauglichen Frühwarnsystems
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Wißkirchen, Peter; Warns, Friederike K.; Dahlhoff, Katharina; Goretzky, Carina; Brune, Timo; Bitti, Foaud; Mathis, Harald; Asten, Astrid van | Meyer-Aurich, A. ; Gesellschaft für Informatik -GI-, Bonn; Gesellschaft für Informatik in der Land-, Forst- und Ernährungswirtschaft -GIL-:
Informatik in der Land-, Forst- und Ernährungswirtschaft : Fokus: Informations- und Kommunikationstechnologien in kritischen Zeiten; Referate der 41. GIL-Jahrestagung, 08.-09. März 2021, Leibniz-Institut für Agrartechnik und Bioökonomie e.V., Potsdam
Bonn: GI, 2021 (GI-Edition - Lecture Notes in Informatics (LNI). Proceedings P-309)
ISBN: 978-3-88579-703-6
S.343-348 |
| Gesellschaft für Informatik in der Land-, Forst- und Ernährungswirtschaft (GIL Jahrestagung) <41, 2021, Online> |
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| Deutsch |
| Konferenzbeitrag, Elektronische Publikation |
| Fraunhofer FIT () |
| Schwein; Schwanzbeißen; Künstliche Intelligenz; deep learning; decision support system |
Abstract
Schwanzbeißen (Caudophagie) bei Schweinen stellt ein schwerwiegendes und zugleich komplexes Problem in der landwirtschaftlichen Nutztierhaltung dar. Ziel des Projektvorhabens KISS (Künstliche Intelligenz gegen Schwanzbeißen bei Schweinen) ist die Konzeption und prototypische Entwicklung eines Decision Support Systems zur Analyse des Verhaltens einer Schweinegruppe, welches im Sinne eines Frühwarnsystems Hinweise auf verändertes Verhalten gibt. Zur automatischen Analyse bekannter Frühindikatoren dienen Verfahren des Deep Learning, deren Tragfähigkeit auch unter dem Aspekt praktikabler, kostengünstiger Lösung dargestellt wird.