Мировая животноводческая отрасль развивается в направлении стандартизации, крупных масштабов и интеллектуальных технологий, а когда речь заходит о КРС, мониторинг хромоты определен как приоритетное направление

Хромота крупного рогатого скота - распространенная проблема в животноводстве со множеством негативных последствий.

Болезненные нарушения в опорно-двигательной системе приводят к тому, что животное изменяет походку и осанку для минимизации боли. Основные причины хромоты включают поражения копыт, конечностей или двигательную недостаточность. Хромота у крупного рогатого скота ограничивает передвижение и приводит к снижению удоя, фертильности и более высокому уровню выбраковки.

Как следствие, это третья по значимости проблема со здоровьем КРС после репродуктивных проблем и мастита в молочной промышленности. Таким образом, точное и своевременное обнаружение хромоты имеет большое значение – проблема обычно обнаруживается в пределах от 10% до 30% стада.

В последнее время растущая доступность датчиков и технологий машинного обучения делает возможным автоматизированный мониторинг и распознавание поведения животных.

Датчики подразделяются на контактные и бесконтактные. С одной стороны, на животное устанавливаются бирки, ошейники, глобальная система позиционирования (GPS), акселерометр, шагомеры, магнитометр и т.д.

С другой стороны, бесконтактные датчики, такие как камера и LiDAR, являются дешевыми, простыми, не вызывающими стресса и неинвазивными методами. Более того, бесконтактные датчики легко адаптировать к различным животным как в помещении, так и на улице.

Следует отметить, что автоматическая система мониторинга должна обеспечивать возможность видеозаписи в нормальной среде животных, не влияя на их поведение.

Подходы к автоматическому обнаружению хромоты можно разделить на три класса: кинетические (измерение сил, участвующих в движении), кинематические (измерение траекторий конечностей в пространстве и времени и связанных с ними конкретных переменных положения) и косвенные методы (измерение поведенческих или производственных переменных).

Кинетические

Хромота КРС может быть обнаружена путем анализа движения скота и причин движения, таких как сила или поступательный и вращательный момент. Это известно как кинетическая структура.

В кинетических подходах сила давления копыт или распределение веса при ходьбе или стоянии на силовой платформе, соответственно, часто используются для оценки показателей.

Следует отметить, что в ранних работах по кинетическим подходам для учитывались только вертикальные силы реакции опоры. В последние годы силы реакции опоры в трех измерениях были измерены и использованы для обнаружения хромоты.

В реальных практических экспериментах на точность определения хромоты в кинетических подходах влияет положение копыт крупного рогатого скота на весах во время измерения.

Кинематические

В отличие от кинетических, кинематические подходы фокусируются на переменных (то есть на том, как скот перемещается в пространстве и во времени). Другими словами, кинематические подходы изучают только само движение, не учитывая его причину.

В кинематических подходах можно использовать различные методы для получения переменных движения, таких как размер шага, длина шага, высота и кривизна спины. Также вычисления производятся на основе схемы расположения копыт.

Обработка и анализ изображений / видео также использовались для обнаружения хромоты крупного рогатого скота, когда записанные видео животных преобразуются в последовательности изображений для извлечения кинематики.

Например, копыта, суставы конечностей и холка отслеживались с помощью прикрепленных отражающих маркеров или акселерометров, прикрепленных к конечностям, а кинематические параметры походки (например, продолжительность и скорость шага, продолжительность стояния, продолжительность движения) включались в расчеты.

Косвенные

Некоторые переменные, не связанные напрямую с хромотой или движением, также помогут выявить проблемы. Эти подходы используют датчики для измерения поведенческих (например, времени лежания, стояния и ходьбы) и производственных переменных (например, количество удоев).

Акселерометры хорошо документирует время, которое животные проводят лежа или стоя, для выводов о здоровье животного.

Кроме того, 2D-камеры и 3D-датчики позволяют выявить визуальные особенности (такие как неравномерная походка и дуга спины) для построения модели обнаружения хромоты с точностью до 90%. Минус - обработка трехмерной информации сложна и требует много времени из-за большого объема данных.

Помимо традиционных 2D и 3D камер, тепловизионные инфракрасные камеры тестировались для проверки температуры копыт на предмет хромоты. Это основано на том факте, что поражения копыт и инфекция нагревают копыто из-за увеличения кровотока.

На самом деле изменение поведения - хороший индикатор предупреждения о болезнях. Например, данные о потреблении корма, времени кормления и количестве ежедневных посещений кормушек дают возможность увидеть негативные тенденции в краткосрочном периоде времени и вовремя принять меры.

Доступность проверенных технологий делает автоматизированный мониторинг хромоты КРС вполне осуществимым. Тем не менее, большинство таких систем все еще находятся на стадии исследований и не были коммерциализированы и внедрены в полевых условиях, где 30% рабочего времени животноводов по-прежнему занимает личное наблюдение за коровами.

По статье группы авторов из Сиднейского университета, Австралия, и Китайского сельскохозяйственного университета (Юнлян Цяо, Он Конг, Кэмерон Кларк, Сабрина Ломакс, Диобайледж Сю, Стюарт Эйфферт, Салах Суккарие), опубликованной в журнале Animals 2021 на портале www.mdpi.com.

Фото: pixabay.com.