Am von Julia Hufelschulte

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Monitoring 

Kameras im Stall: Dieser Bereich wird videoüberwacht

Ein Machine-Learning-System überwacht mit Kameras rund um die Uhr das Verhalten von Schweinen und Hähnchen und kann damit dem Landwirt Hinweise geben, wann was im Stall schiefläuft: Das ist die Idee von „VetVise“. 

Das Auge des Herrn mästet das Vieh. Heißt so viel wie: Wer seine Tiere gut beobachtet und zur gegebenen Zeit handelt, erzielt die besseren Leistungen im Stall. Daran will auch das Start-up „VetVise“ im Grundsatz nichts ändern. Sein Ziel ist es, viele weitere Augen ins Spiel und in den Stall zu bringen – mit Kameras und Machine-Learning.  
Vetvise, das sind die Gründer Norman Caspari, Johannes Schmidt-Mosig und Jakob Wendt. Damit haben sich ein Physiker, ein Tiermediziner und ein Entwickler zusammengetan. Ihre Technik ermittelt unter anderem, ob die Futteranlage kaputt, die Tiere krank oder die Lichtverhältnisse unpassend sind. 

Magie liegt auf dem PC

Die nötige Ausstattung dafür ist bewusst simpel. „Im Stall brauchen wir Kameras, Kabel und einen Internetanschluss, damit ist das System effektiv online", erklärt Norman Caspari. Den Prozess hat das vielseitig aufgestellte Team so entwickelt, das die Aufnahmen handelsüblicher 2D-Überwachungskameras ausreichen – ohne Schnickschnack. „Die Magie findet auf dem PC statt“, sagt Johannes Schmidt-Mosig. Auch damit hat sich das Team an die häufigen Begebenheiten auf dem Land eingerichtet: Eine LTE-Internetverbindung reicht für alle Prozesse raus und ist nicht zwangsläufig durchgehend nötig. Der PC liegt beim Landwirt. „Das Vertrauen in Clouddienstleister ist häufig noch gering. Wenn die Anwender Sorge um ihre Daten haben, können sie den PC theoretisch abends in den Safe schließen“, ergänzt er. 

Die herkömlichen Kameras werden an mehreren Stellen im Geflügelstall verteilt.  (Bildquelle: VetVise)

Tier-Tracking  

Das entwickelte Assistenzsystem kann durch die Kameras verschiedene Verhaltensweisen von Schweinen und Masthähnchen ermitteln. Dazu hat das Team „in Handarbeit“ zunächst Videoaufnahmen ausgewertet. Das heißt, sie mussten zum Beispiel jedes einzelne Tier auf dem Bild kennzeichnen und dem Machine-Learning-Netz bzw. der KI „beibringen“, das zu erkennen. Als Ergebnis von rund 100.000 eingelernten Bildern kann das VetVise-System mittlerweile Aktivität und Geschwindigkeit, Flächennutzung und das Wachstum der Tiere ermitteln. Für die Praxis...


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