Bildbasierte Erkennung: Tierwohlindikatoren Mastgeflügel

Bildbasierte Erkennung äußerer Gesundheitsindikatoren bei Mastgeflügel: Datenbank-Validierung für KI-Trainingsdatensätze 1. Ausgangssituation und Motivation In der Geflügelproduktion spielt die frühzeitige Erkennung von Gesundheitsproblemen eine zentrale Rolle für Tierwohl, Produktqualität und ökonomische Stabilität. Bisher erfolgt die Beurteilung von Gesundheitsindikatoren – wie Federkleid, Kammzustand oder Fußballenläsionen – überwiegend manuell durch Fachpersonal. Diese Beurteilungen sind jedoch sehr zeitaufwändig und nur begrenzt skalierbar. Die Firma Novutrack GmbH beschäftigt sich daher seit Jahren intensiv mit der Möglichkeit, diese Indikatoren mittels künstlicher Intelligenz (KI) automatisch zu erfassen und zu bewerten. Der Einzug von KI in die Tierhaltung hat großes Potential Prozesse in Bezug auf Tiergesundheit, Management und Tierwohl zu optimieren (z.B. Bhuiyan et al., 2023; Bist et al., 2024). Um jedoch mittels KI-Tools eine automatische Erkennung zu gewährleisten, werden große Mengen an Trainingsdaten benötigt. Diese Daten müssen von wissenschaftlich qualifiziertem und entsprechend geschultem Personal vorab annotiert werden. Die Vetmeduni Wien, im Speziellen das Institut für Tierhaltung und Tierschutzwissenschaften, verfügt hierzu über die besten Voraussetzungen, um als Forschungspartner aufzutreten. In Kooperation mit angehenden Veterinärmedizinerinnen können entsprechende tierbezogene Parameter nach wissenschaftlich fundierten Bewertungssystem beurteilt und annotiert werden. 2. Zielsetzung des Projekts Ziel ist die Validierung und Annotierung eines Bilddatensatzes zur automatisierten Erkennung äußerlich sichtbarer Gesundheitsindikatoren bei Mastgeflügel. Konkret sollen vorhandene Bilddaten gesichtet und annotiert werden. Die Annotationen erfolgen durch veterinärmedizinisch geschultes Fachpersonal und Kriterien für visuell erfassbare Merkmale (Federkleid, Fußballen, Kammzustand, Kloakenzustand, Augen- und Nasenöffnungen), werden vorab nach vorhandenen fundierten Beurteilungsschemata definiert. Abschließend erfolgt eine technische Validierung der annotierten Datensätze als Trainingsgrundlage für KI-Modelle. 3. Innovationsgehalt und Nutzen Das Projekt schafft die Grundlage für eine objektive, bildbasierte Tierwohl-Diagnostik in der Geflügelhaltung. Innovationspunkte sind die Kombination von Veterinär-Expertise und KI-Technologie, der Aufbau eines qualitätsgesicherten, annotierten Bilddatensatzes – bisher in Österreich kaum verfügbar – sowie die Möglichkeit, die Methode zukünftig auf andere Tierarten zu übertragen. Dies fördert Tierwohl, Forschung und betriebliche Effizienz gleichermaßen. Weiters ermöglicht es angehenden VeterinärmedizinerInnen direkten Kontakt zur Praxis und erlaubt die Arbeit und Kooperation mit Partnern der Geflügelbranche.

FFG Innovationsscheck 2024

• 12 NACHHALTIGER KONSUM UND PRODUKTION