Sensortechniek helpt zeugenhouder productiviteit, gezondheid en welzijn te verbeteren

Wanneer de gezondheid in gevaar komt, zullen dieren hun gedrag veranderen. Biggen verminderen hun activiteit en zeugen hebben bijvoorbeeld een lagere voeropname. Deze gedragsveranderingen treden volgens de onderzoekers van Iowa State University meestal een aantal dagen eerder op dan gezien kan worden via de productieresultaten of periodieke observaties door de zeugenhouders.

Door sensortechnologie te integreren in de kraamhokken kunnen gedragsveranderingen, die een aanwijzing geven voor de gezondheid en welzijn van de dieren, vroegtijdig herkend worden. De zeugenhouder wordt vervolgens door de computer geattendeerd op het risicodier, waardoor directe interventie mogelijk is.

Techniek van spelcomputers

De Iowa State University ontwikkelde recentelijk twee nieuwe technieken om de zeugenhouder te helpen in de monitoring van kraamhokken. De technieken zijn vooralsnog ontwikkeld voor onderzoek in een testomgeving, maar hebben de potentie om in de praktijk gebruikt te worden. Er worden namelijk ook beschikbare technieken toegepast, die aanpast zijn voor gebruik bij zeugen en in kraamhokken.

Zo hebben de Amerikaanse onderzoekers bij de eerste ontwikkelde techniek een Microsoft Kinect V2 boven de kraamstal gemonteerd. Deze sensor wordt ook voor spelcomputers gebruikt. Via de sensor kunnen digitale 3D-beelden van de dieren gemaakt worden. Gedurende de gehele vijf weken van de kraam- en lactatiecyclus werden er elke vijf seconden beelden gemaakt. Gespecialiseerde computer algoritmen werden ontwikkeld om de informatie die in de beelden werd vastgelegd, te interpreteren en de houding van de zeug te identificeren als zittend, staand, knielend of liggend. Bij het vaststellen dat een zeug lag, werd de focus onder meer op de uier gelegd. Als de zeug een andere houding aannam, werd dit als eet-, drink- of ander gedrag geïnterpreteerd.

Deze informatie vergeleken de onderzoekers met de menselijke waarnemers om de nauwkeurigheid van de interpretaties te bepalen. Het systeem bleek uiteindelijk een nauwkeurigheid van meer dan 99 procent te realiseren op de houding van de zeug en meer dan 95 procent nauwkeurigheid voor gedrag.

Monitoren van gedrag

Het systeem kan volgens de onderzoekers worden gebruikt om bijvoorbeeld de effecten van veranderende kenmerken van de kraamomgeving op het gedrag van zeugen en biggen te evalueren. Ook kunnen zeugenhouders nu nauwkeurig monitoren hoeveel tijd een individuele zeug doorbrengt met liggen of de zeug eet en drinkt.

Naast toepassingen in de praktijk is het systeem ook geschikt voor veterinaire onderzoekers, die het effect willen monitoren van bijvoorbeeld ander voer, stalsystemen of managementmethoden of kijken welke aanpassingen tot een beter gedrag, gezondheid en welzijn van big en zeug leiden.

Waarschuwing bij werpen

De tweede techniek, die de Amerikanen ontwikkelden, is gebaseerd op drie 3D-sensoren. Deze drie sensoren worden ook boven de zeug op de kraamstal geïnstalleerd, maar gelijkmatig verdeeld over de lengte van de box. Hoewel deze techniek niet in staat is om het eetgedrag van een zeug te monitoren, heeft dit het voordeel dat het de houding van de zeug in real-time kan bepalen zonder veel rekenkracht van de computer. Dit systeem bleek 90 procent nauwkeurig en uitstekend geschikt voor zeugenhouders om het begin van het werpen en gevaarlijk gedrag tijdens de lactatie te detecteren. Beide technieken zijn volgens de Amerikaanse onderzoekers veelbelovend en zullen de zeugenhouder helpen om het dierenwelzijn en producitiviteit naar een hoger plan te tillen.