A blueprint for developing and applying precision livestock farming tools: A key output of the EU-PLF project

Guarino, Marcella; Norton, Tomás; Berckmans, D.; Vranken, Erik; Berckmans, Daniël

doi:10.2527/af.2017.0103

Cited by 36 publications

(24 citation statements)

References 3 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Because the computer “learns” from these example sets of existing data, a system can become highly adept at processing and analyzing large data sets to track variables and produce estimates at a rate that would not be possible for humans or traditional statistical methods [21]. Taken together, data from remote monitoring sensors is combined with individual animal identification, referenced observations and production data, and then integrated in algorithms to provide credible information and alerts regarding pig welfare, health and productivity [22,23,24,25].…”

Section: Precision Livestock Farming: An Overviewmentioning

confidence: 99%

Precision Livestock Farming in Swine Welfare: A Review for Swine Practitioners

Benjamin

Yik

2019

Animals

154

132

View full text Add to dashboard Cite

The burgeoning research and applications of technological advances are launching the development of precision livestock farming. Through sensors (cameras, microphones and accelerometers), images, sounds and movements are combined with algorithms to non-invasively monitor animals to detect their welfare and predict productivity. In turn, this remote monitoring of livestock can provide quantitative and early alerts to situations of poor welfare requiring the stockperson’s attention. While swine practitioners’ skills include translation of pig data entry into pig health and well-being indices, many do not yet have enough familiarity to advise their clients on the adoption of precision livestock farming practices. This review, intended for swine veterinarians and specialists, (1) includes an introduction to algorithms and machine learning, (2) summarizes current literature on relevant sensors and sensor network systems, and drawing from industry pig welfare audit criteria, (3) explains how these applications can be used to improve swine welfare and meet current pork production stakeholder expectations. Swine practitioners, by virtue of their animal and client advocacy roles, interpretation of benchmarking data, and stewardship in regulatory and traceability programs, can play a broader role as advisors in the transfer of precision livestock farming technology, and its implications to their clients.

show abstract

Section: Precision Livestock Farming: An Overviewmentioning

confidence: 99%

Precision Livestock Farming in Swine Welfare: A Review for Swine Practitioners

Benjamin

Yik

2019

Animals

154

132

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Выше нами была упомянута британская технология логистики живой птицы. Стоит в этом контексте также отметить, что данная технология может быть использована для автоматизации отлова бройлеров и последующей их обработки для убоя [7,9]. В данном случае используются гуманные способы подготовки птицы к убою (без лишнего травматизма и стресса для животных), которые позволяют отказаться от неквалифицированного труда.…”

Section: рис 1 сравнительная динамика темпов прироста производства unclassified

Modern approaches to the innovation process in the agro-industrial complex

Dudin¹

2018

MEP

View full text Add to dashboard Cite

Предмет/тема. Тема данной статьи-ключевые аспекты инновационно ориентированного развития российского агропромышленного комплекса. Предмет исследования-технологии и процессы управления инновационно прорывным развитием агропромышленных предприятий. Цели/задачи. Цель исследования заключается в определении приоритетных технологических решений, которые смогут обеспечить устранение накопленных проблем в сфере животноводства. Основные задачи состояли в анализе тенденций и закономерностей развития российского агропромышленного комплекса, в исследовании зарубежного опыта внедрения инноваций, в определении потенциальной возможности использования зарубежных инновационных решений в условиях российского сельского хозяйства. Методология. Данная статья основана на совокупности методов исследования: аналитических, статистических, сравнительных, в том числе был использован контент-анализ российских и зарубежных источников по теме работы. Результаты. Полученные данные свидетельствуют о том, что российский агропромышленный комплекс обладает значительным, но неиспользуемым производственным потенциалом. Для полного освоения накопленного потенциала необходимы инновационные решения, ориентированные на средне-и долгосрочную перспективу. Выводы/значимость. В российском агропромышленном комплексе накоплен ряд проблем, которые не позволяют реализовать инновационно прорывной сценарий развития, но основной сдерживающий фактор-это неготовность сельскохозяйственного предпринимательства к долгосрочным инвестициям в наукоемкие технологии. Поэтому основной вывод состоит в том, что необходимо создание специализированных обучающих центров по развитию профильных предпринимательских компетенций для сферы сельского хозяйства и агропромышленного производства. Применение. Полученные выводы и результаты исследования могут быть использованы при разработке региональных и локальных программ стимулирования предпринимательской активности в сфере сельского хозяйства и агропромышленного производства. Статья подготовлена ИПР РАН по теме государственного задания "Мониторинг и прогнозирование стратегического развития АПК".

show abstract

“…However, with the rise of the Internet of Things, the expectation is that sensor technologies will be used on a larger scale in the near future, resulting in much higher volumes of data than traditionally used. Sensor technologies are increasingly being adopted to monitor, for example, animal health and welfare in cattle (Smith et al, 2006;Matthews et al, 2016), pigs (Guarino et al, 2017) and poultry (Nääs et al, 2010). Ongoing technological innovations and their implementation within the animal sciences domain increase the generation of both unstructured non-relational data (i.e.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Storing, combining and analysing turkey experimental data in the Big Data era

Schokker

Athanasiadis

Visser

et al. 2020

Animal

View full text Add to dashboard Cite

With the increasing availability of large amounts of data in the livestock domain, we face the challenge to store, combine and analyse these data efficiently. With this study, we explored the use of a data lake for storing and analysing data to improve scalability and interoperability. Data originated from a 2-day animal experiment in which the gait score of approximately 200 turkeys was determined through visual inspection by an expert. Additionally, inertial measurement units (IMUs), a 3D-video camera and a force plate (FP) were installed to explore the effectiveness of these sensors in automating the visual gait scoring. We deployed a data lake using the IMU and FP data of a single day of that animal experiment. This encompasses data from 84 turkeys for which we preprocessed by performing an ‘extract, transform and load’ (ETL-) procedure. To test scalability of the ETL-procedure, we simulated increasing volumes of the available data from this animal experiment and computed the ‘wall time’ (elapsed real time) for converting FP data into comma-separated files and storing these files. With a simulated data set of 30 000 turkeys, the wall time reduced from 1 h to less than 15 min, when 12 cores were used compared to 1 core. This demonstrated the ETL-procedure to be scalable. Subsequently, a machine learning (ML) pipeline was developed to test the potential of a data lake to automatically distinguish between two classses, that is, very bad gait scores v. other scores. In conclusion, we have set up a dedicated customized data lake, loaded data and developed a prediction model via the creation of an ML pipeline. A data lake appears to be a useful tool to face the challenge of storing, combining and analysing increasing volumes of data of varying nature in an effective manner.

show abstract

A blueprint for developing and applying precision livestock farming tools: A key output of the EU-PLF project

Cited by 36 publications

References 3 publications

Precision Livestock Farming in Swine Welfare: A Review for Swine Practitioners

Precision Livestock Farming in Swine Welfare: A Review for Swine Practitioners

Modern approaches to the innovation process in the agro-industrial complex

Storing, combining and analysing turkey experimental data in the Big Data era

Contact Info

Product

Resources

About