CowTalk: Automatic classification of cow vocalisations for monitoring their well-being (Q3217188)
Jump to navigation
Jump to search
Project Q3217188 in Spain
| Language | Label | Description | Also known as |
|---|---|---|---|
| English | CowTalk: Automatic classification of cow vocalisations for monitoring their well-being |
Project Q3217188 in Spain |
Statements
10,000.0 Euro
0 references
20,000.0 Euro
0 references
50.0 percent
0 references
1 January 2020
0 references
30 September 2020
0 references
UNIVERSIDAD RAMON LLULL
0 references
El ganado lácteo es uno de los sistemas ganaderos con más actividad en producción en Europa [1]. Durante las últimas décadas, el bienestar animal se ha convertido en una preocupación fundamental para esta industria. Los estudios demuestran que el bienestar de las vacas puede afectar negativamente a su crecimiento y su potencial reproductivo, así como la cantidad y la calidad de la leche que producen [2]. Además, la sociedad se ha vuelto cada vez más consciente del bienestar animal, exigiendo transparencia y un mejor tratamiento de los animales de granja [3]._x000D_ Sin embargo, la evaluación del bienestar animal se basa normalmente en grabaciones puntuales de indicadores ambientales y basados en animales. Las herramientas disponibles para este propósito son costosas, requieren mucho tiempo y, a veces, incluso son invasivas [4]._x000D_ Este proyecto reúne un equipo multidisciplinario para evaluar la aceptación técnica y de mercado de una tecnología ganadera de precisión (Precision Livestock Technology - PFL) para detectar automáticamente problemas de bienestar como el estrés y el dolor en el ganado vacuno de leche, que se ha observado que son los principales efectos negativos que reducen el bienestar. Esta solución de monitorización no invasiva basada en un sensor funcionando 24x7 que utiliza una tecnología de reconocimiento de sonido para analizar la vocalización de la vaca, aportando beneficios a los productores --- como sistema de alerta temprana de posibles problemas, que les pueda permitir tomar medidas correctivas y oportunas --- y también a los consumidores, cada día más concienciados por el bienestar de los animales productores de alimentos._x000D_ Este proyecto aprovecha el trabajo y los conocimientos de los proyectos financiados de nuestros miembros:_x000D_ 1. En el marco del proyecto LIFE + DYNAMAP (LIFE13 ENV / IT / 001.254) se distingue automáticamente entre el ruido de tráfico y el resto de eventos anómalos para la generación en tiempo real del mapa de ruido de tráfico. Esta experiencia será el punto de partida para el análisis de las vocalizaciones y su posible distinción automática. La Dra. Alsina es líder técnica de WP técnicos que hacen referencia a la algorítmica de procesamiento de señal y de inteligencia artificial para el trabajo con la ANED, que es el Anomalous Noise Event Detector._x000D_ 2. El el marco del proyecto SmartSense (TECSPR16-1-0066) se diseñó e implementó la plataforma homónima para acelerar el desarrollo de pruebas de concepto en tecnología de reconocimiento de diferentes tipos de sonido. Esta plataforma se utilizará para desarrollar nuestra solución. El Dr. Duboc es la titular._x000D_ 3. El proyecto ClearFarm (862.919 - H2020-SFS-2018-2020 / H2020-SFS-2019-1) ofrecerá una plataforma para entender las necesidades de los agricultores y los consumidores en términos de bienestar animal y, por tanto, una visión directa de las necesidades del mercado. Nos pondremos en contacto con los socios de este proyecto para evaluar la aceptación y la aceptabilidad del mercado de una solución PLF mediante nuestra tecnología. El Dr. Llonch es el coordinador científico._x000D_ [1] http://tiny.cc/9yu07y_x000D_ [2] doi: 10.3389/fvets.2018.00305_x000D_ [3] doi:10.2875/884639_x000D_ [4] doi:10.7120/09627286.21.3.339 (Spanish)
0 references
Dairy cattle is one of the livestock systems with the highest production shares in Europe [1]. Over the last decades, animal welfare has become a fundamental concern for this industry. Studies show that the welfare of cows may adversely affect their growth and reproductive potential, as well as the quantity and the quality of the milk they produce [2]. Furthermore, society has become increasingly aware of animal welfare, demanding transparency and better treatment of farmed animals [3]. _x000D_ However, the assessment of animal welfare normally relies on momentary recordings of environmental and animal-based indicators. Tools available for this purpose are costly, time consuming and sometimes invasive [4]. _x000D_ This project brings together a multidisciplinary team to evaluate the technical and market acceptance of a precision livestock technology (PFL) for automatically detecting welfare problems such as stress and pain in dairy cattle, both proven to be the major negative effect states reducing welfare. This sensor-based non-invasive 24x7 monitoring solution uses sound analysis and recognition technology to monitor cow¿s vocalization, bringing benefits to both producers --- as an early warning system of potential problems, allowing them to take corrective and timely measures --- and consumers, likely concerned about the welfare food producing animals. _x000D_ This project leverages the work of funded projects from our team members: _x000D_ 1. LIFE+ DYNAMAP (LIFE13 ENV/IT/001254) automatically distinguishes between traffic and non-traffic noise for the real-time generation of traffic noise map. Learnings from this experience will inform the choice and fine tuning of algorithms for analysing the vocalization of cows. Dr. Alsina is a WP technical leader._x000D_ 2. SmartSense (TECSPR16-1-0066) developed the SmartSense platform for the rapid development of proofs-of-concept in sound recognition technology. This platform will be used to develop our solution. Dr. Duboc is the PI._x000D_ 3. ClearFarm (862919 ¿ H2020-SFS-2018-2020/H2020-SFS-2019-1) will offer a platform to understand the needs of farmers and consumers in terms of animal welfare, and thus a direct view of the market needs. We will contact the partners from this project to assess the market acceptance and acceptability of a PLF solution using our technology. Dr. Llonch is the scientific coordinator._x000D_ [1] http://tiny.cc/9yu07y_x000D_ [2] doi: 10.3389/fvets.2018.00305_x000D_ [3] doi:10.2875/884639_x000D_ [4] doi:10.7120/09627286.21.3.339 (English)
0.7880581436626076
0 references
Les produits laitiers sont l’un des systèmes agricoles les plus actifs d’Europe [1]. Au cours des dernières décennies, le bien-être des animaux est devenu une préoccupation majeure pour cette industrie. Des études montrent que le bien-être des vaches peut avoir une incidence négative sur leur croissance et leur potentiel de reproduction, ainsi que sur la quantité et la qualité du lait qu’elles produisent [2]. En outre, la société est devenue de plus en plus consciente du bien-être des animaux, exigeant la transparence et un meilleur traitement des animaux d’élevage [3]._x000D_ Toutefois, l’évaluation du bien-être animal repose normalement sur des enregistrements ponctuels d’indicateurs environnementaux et animaux. Les outils disponibles à cet effet sont coûteux, longs et parfois même envahissants [4]._x000D_ Ce projet réunit une équipe multidisciplinaire chargée d’évaluer l’acceptation technique et commerciale de la technologie d’élevage de précision (PFL) afin de détecter automatiquement les problèmes de bien-être tels que le stress et la douleur chez les bovins laitiers, qui sont les principaux effets négatifs qui réduisent le bien-être. Cette solution de surveillance non invasive basée sur un capteur d’exploitation 24x7 qui utilise la technologie de reconnaissance sonore pour analyser la vocalisation de la vache, apportant des avantages aux producteurs — en tant que système d’alerte précoce des problèmes possibles, qui peut leur permettre de prendre des mesures correctives et opportunes — ainsi qu’aux consommateurs, de plus en plus conscients du bien-être des animaux producteurs d’aliments._x000D_ Ce projet tire parti du travail et de la connaissance des projets financés par nos membres:_x000D_ 1. Le projet LIFE + DynaMap (LIFE13 ENV/IT/001.254) établit automatiquement une distinction entre le bruit du trafic et d’autres événements anormaux pour la production en temps réel de cartes du bruit du trafic. Cette expérience sera le point de départ de l’analyse des vocalisations et de leur possible distinction automatique. Dr. Dr. Alsina est un leader technique des techniciens WP qui se réfèrent au traitement du signal algorithmique et à l’intelligence artificielle pour travailler avec l’ANED, qui est le détecteur d’événements de bruit anormale._x000D_ 2. Le cadre de projet SmartSense (TECSPR16-1-0066) a été conçu et mis en œuvre la plate-forme homonyme pour accélérer le développement de la preuve de concept dans la reconnaissance technologique de différents types de sons. Cette plateforme sera utilisée pour développer notre solution. Dr. Duboc est le titre._x000D_ 3. Le projet ClearFarm (862.919 — H2020-SFS-2018-2020/H2020-SFS-2019-1) fournira une plate-forme pour comprendre les besoins des agriculteurs et des consommateurs en termes de bien-être animal et donc une vision directe des besoins du marché. Nous contacterons les partenaires de ce projet pour évaluer l’acceptation et l’acceptabilité sur le marché d’une solution PLF utilisant notre technologie. M. Llonch est coordinateur scientifique._x000D_ [1] http://tiny.cc/9yu07y_x000D_ [2] doi: 10.3389/fvets.2018.00305_x000D_ [3] doi:10.2875/884639_x000D_ [4] doi:10.7120/09627286.21.3.339 (French)
5 December 2021
0 references
Molkerei ist eines der aktivsten landwirtschaftlichen Systeme in Europa [1]. In den letzten Jahrzehnten ist der Tierschutz zu einem zentralen Anliegen dieser Branche geworden. Studien zeigen, dass das Wohlbefinden der Kühe ihr Wachstum und ihr Fortpflanzungspotenzial sowie die Menge und Qualität der Milch, die sie produzieren, negativ beeinflussen kann [2]. Darüber hinaus hat sich die Gesellschaft zunehmend dem Tierschutz bewusst, fordert Transparenz und bessere Behandlung von Nutztieren [3]._x000D_ Allerdings basiert die Bewertung des Tierschutzes in der Regel auf Punktaufzeichnungen von Umwelt- und Tierindikatoren. Die dafür zur Verfügung stehenden Werkzeuge sind kostspielig, zeitaufwendig und manchmal sogar invasiv [4]._x000D_ Dieses Projekt bringt ein multidisziplinäres Team zusammen, um die technische und Marktakzeptanz von Precision Livestock Technology (PFL) zu bewerten, um automatisch Wohlfahrtsprobleme wie Stress und Schmerzen bei Milchvieh zu erkennen, die als die wichtigsten negativen Auswirkungen beobachtet wurden, die das Wohlbefinden verringern. Diese nicht-invasive Überwachungslösung basiert auf einem 24x7-Betriebssensor, der die Vokalisierung der Kuh analysiert und den Produzenten Vorteile bringt – als Frühwarnsystem für mögliche Probleme, die es ihnen ermöglichen, Korrekturmaßnahmen und rechtzeitige Maßnahmen zu ergreifen – und auch für Verbraucher, die sich zunehmend des Wohlergehens von lebensmittelvermehrenden Tieren bewusst sind._x000D_ Dieses Projekt nutzt die Arbeit und das Wissen der finanzierten Projekte unserer Mitglieder:_x000D_ 1. Das Projekt LIFE + DynaMap (LIFE13 ENV/IT/001.254) unterscheidet automatisch zwischen Verkehrslärm und anderen anomalen Ereignissen für die Echtzeitgenerierung von Verkehrslärmkarten. Diese Erfahrung wird der Ausgangspunkt für die Analyse der Vokalisierungen und ihre mögliche automatische Unterscheidung sein. Dr. Dr. Alsina ist eine technische Leiterin von WP-Technikern, die sich auf die algorithmische Signalverarbeitung und künstliche Intelligenz für die Arbeit mit dem ANED, dem Anomalous Noise Event Detector, beziehen._x000D_ 2. Das SmartSense Projekt Framework (TECSPR16-1-0066) wurde entwickelt und implementiert die gleichnamige Plattform, um die Entwicklung von Proof of Concept in der Technologieerkennung unterschiedlicher Klangarten zu beschleunigen. Diese Plattform wird genutzt, um unsere Lösung zu entwickeln. Dr. Duboc ist die Überschrift._x000D_ 3. Das ClearFarm-Projekt (862.919 – H2020-SFS-2018-2020/H2020-SFS-2019-1) wird eine Plattform bieten, um die Bedürfnisse von Landwirten und Verbrauchern im Hinblick auf den Tierschutz und damit eine direkte Sicht auf die Marktbedürfnisse zu verstehen. Wir werden die Partner dieses Projekts kontaktieren, um die Marktakzeptanz und Akzeptanz einer PLF-Lösung mit unserer Technologie zu bewerten. Dr. Llonch ist wissenschaftlicher Koordinator._x000D_ [1] http://tiny.cc/9yu07y_x000D_ [2] doi: 10.3389/fvets.2018.00305_x000D_ [3] doi:10.2875/884639_x000D_ [4] doi:10.7120/09627286.21.3.339 (German)
10 December 2021
0 references
Zuivel is een van de meest actieve landbouwsystemen in Europa [1]. In de afgelopen decennia is dierenwelzijn een belangrijk punt van zorg voor deze industrie geworden. Uit studies blijkt dat het welzijn van koeien een negatief effect kan hebben op hun groei- en voortplantingspotentieel, alsook op de kwantiteit en kwaliteit van de melk die zij produceren [2]. Bovendien is de samenleving zich steeds meer bewust geworden van dierenwelzijn, waarbij transparantie en een betere behandeling van landbouwhuisdieren worden geëist [3]._x000D_ De beoordeling van het dierenwelzijn is echter normaal gesproken gebaseerd op puntregistraties van milieu- en dierspecifieke indicatoren. De hiervoor beschikbare instrumenten zijn duur, tijdrovend en soms zelfs invasief [4]._x000D_ Dit project brengt een multidisciplinair team samen om de technische en marktacceptatie van Precision Livestock Technology (PFL) te evalueren om welzijnsproblemen zoals stress en pijn bij melkvee automatisch op te sporen, die de belangrijkste negatieve effecten zijn die het welzijn verminderen. Deze niet-invasieve monitoringoplossing gebaseerd op een 24x7-bedieningssensor die gebruik maakt van geluidsherkenningstechnologie om de vocalisatie van de koe te analyseren, brengt voordelen voor producenten — als een vroegtijdig waarschuwingssysteem voor mogelijke problemen, waarmee ze corrigerende en tijdige maatregelen kunnen nemen — en ook voor consumenten, die zich steeds meer bewust zijn van het welzijn van voedselproducerende dieren._x000D_ Dit project maakt gebruik van het werk en de kennis van de door onze leden gefinancierde projecten:_x000D_ 1. Het LIFE + DynaMap-project (LIFE13 ENV/IT/001.254) maakt automatisch een onderscheid tussen verkeerslawaai en andere abnormale gebeurtenissen voor het genereren van verkeerslawaaikaarten in real time. Deze ervaring zal het uitgangspunt zijn voor de analyse van vocalisaties en hun mogelijke automatische onderscheiding. Dr. Dr. Alsina is een technisch leider van WP-technici die verwijzen naar de algoritmische signaalverwerking en kunstmatige intelligentie voor het werken met de ANED, de Anomalous Noise Event Detector._x000D_ 2. Het SmartSense projectraamwerk (TECSPR16-1-0066) is ontworpen en geïmplementeerd door het gelijknamige platform om de ontwikkeling van proof of concept in technologieherkenning van verschillende soorten geluid te versnellen. Dit platform zal worden gebruikt om onze oplossing te ontwikkelen. Dr. Duboc is de kop._x000D_ 3. Het ClearFarm-project (862.919 — H2020-SFS-2018-2020/H2020-SFS-2019-1) zal een platform bieden om inzicht te krijgen in de behoeften van landbouwers en consumenten op het gebied van dierenwelzijn en aldus een rechtstreeks beeld te geven van de behoeften van de markt. We nemen contact op met de partners van dit project om de acceptatie en acceptatie van een PLF-oplossing op de markt te beoordelen met behulp van onze technologie. Dr. Llonch is de wetenschappelijke coördinator._x000D_ [1] http://tiny.cc/9yu07y_x000D_ [2] doi: 10.3389/fvets.2018.00305_x000D_ [3] doi:10.2875/884639_x000D_ [4] doi:10.7120/09627286.21.3.339 (Dutch)
17 December 2021
0 references
Il settore lattiero-caseario è uno dei sistemi di allevamento più attivi in Europa [1]. Negli ultimi decenni, il benessere degli animali è diventato una preoccupazione fondamentale per questo settore. Gli studi dimostrano che il benessere delle vacche può influenzare negativamente la loro crescita e il loro potenziale riproduttivo, nonché la quantità e la qualità del latte che producono [2]. Inoltre, la società è diventata sempre più consapevole del benessere degli animali, esigendo trasparenza e un migliore trattamento degli animali d'allevamento [3]._x000D_ Tuttavia, la valutazione del benessere degli animali è normalmente basata su registrazioni puntuali di indicatori ambientali e basati su animali. Gli strumenti disponibili a tal fine sono costosi, dispendiosi in termini di tempo e talvolta anche invasivi [4]._x000D_ Questo progetto riunisce un team multidisciplinare per valutare l'accettazione tecnica e commerciale della tecnologia di Precision Livestock (PFL) per individuare automaticamente i problemi di benessere come lo stress e il dolore nei bovini da latte, che sono stati osservati come i principali effetti negativi che riducono il benessere. Questa soluzione di monitoraggio non invasiva basata su un sensore operativo 24x7 che utilizza la tecnologia di riconoscimento sonoro per analizzare la vocalizzazione della vacca, apportando benefici ai produttori — come sistema di allarme rapido di possibili problemi, che può consentire loro di adottare misure correttive e tempestive — e anche ai consumatori, sempre più consapevoli del benessere degli animali da produzione alimentare._x000D_ Questo progetto sfrutta il lavoro e la conoscenza dei progetti finanziati dai nostri soci:_x000D_ 1. Il progetto LIFE + DynaMap (LIFE13 ENV/IT/001.254) distingue automaticamente tra rumore del traffico e altri eventi anomali per la generazione in tempo reale di mappe acustiche del traffico. Questa esperienza sarà il punto di partenza per l'analisi delle vocalizzazioni e la loro possibile distinzione automatica. Il dottor Dr. Alsina è leader tecnico dei tecnici WP che si riferiscono all'elaborazione del segnale algoritmico e all'intelligenza artificiale per lavorare con l'ANED, che è il Rilevatore di eventi sul rumore anomalo._x000D_ 2. Il framework di progetto SmartSense (TECSPR16-1-0066) è stato progettato e implementato l'omonima piattaforma per accelerare lo sviluppo di prove di concetto nel riconoscimento tecnologico di diversi tipi di suono. Questa piattaforma sarà utilizzata per sviluppare la nostra soluzione. Dr. Duboc è il titolo._x000D_ 3. Il progetto ClearFarm (862.919 — H2020-SFS-2018-2020/H2020-SFS-2019-1) fornirà una piattaforma per comprendere le esigenze degli agricoltori e dei consumatori in termini di benessere degli animali e quindi una visione diretta delle esigenze del mercato. Contatteremo i partner di questo progetto per valutare l'accettazione e l'accettabilità da parte del mercato di una soluzione PLF utilizzando la nostra tecnologia. Dr. Llonch è il coordinatore scientifico._x000D_ [1] http://tiny.cc/9yu07y_x000D_ [2] doi: 10.3389/fvets.2018.00305_x000D_ [3] doi:10.2875/884639_x000D_ [4] doi:10.7120/09627286.21.3.339 (Italian)
16 January 2022
0 references
Piimaveised on üks Euroopa suurima tootmismahuga loomakasvatussüsteeme [1]. Viimastel aastakümnetel on loomade heaolu muutunud selle tööstuse jaoks oluliseks probleemiks. Uuringud näitavad, et lehmade heaolu võib negatiivselt mõjutada nende kasvu- ja paljunemisvõimet, samuti nende toodetava piima kogust ja kvaliteeti [2]. Lisaks on ühiskond muutunud üha teadlikumaks loomade heaolust, nõudlikust läbipaistvusest ja põllumajandusloomade paremast kohtlemisest [3]. _x000D_ põhineb loomade heaolu hindamisel tavaliselt keskkonna- ja loompõhiste näitajate hetkelisel registreerimisel. Selleks kasutatavad vahendid on kulukad, aeganõudvad ja mõnikord invasiivsed [4]. _x000D_ see projekt ühendab multidistsiplinaarset meeskonda, et hinnata täppiskarja tehnoloogia (PFL) tehnilist ja turu aktsepteerimist, et automaatselt tuvastada heaoluprobleeme, nagu stress ja valu piimakarjades, mõlemad on osutunud peamiseks negatiivseks mõjuks heaolu vähendavatele riikidele. See anduripõhine mitteinvasiivne 24x7 seirelahendus kasutab lehma hääldamise jälgimiseks usaldusväärset analüüsi- ja tuvastamistehnoloogiat, tuues kasu nii tootjatele kui võimalike probleemide varajase hoiatamise süsteemile, mis võimaldab neil võtta korrigeerivaid ja õigeaegseid meetmeid, ning tarbijatele, kes on tõenäoliselt mures toiduloomade heaolu pärast. _x000D_ see projekt võimendab meie meeskonnaliikmete rahastatud projektide tööd: _x000D_ 1. LIFE+ DynaMap (LIFE13 ENV/IT/001254) eristab liiklusmüra kaardi koostamiseks automaatselt liiklusmüra ja liiklusvälist müra. Sellest kogemusest õppimine annab teavet lehmade hääldamise analüüsi algoritmide valiku ja täpsustamise kohta. Dr Alsina on töörühma tehniline liider._x000D_ 2. SmartSense (TECSPR16–1-0066) töötas välja SmartSense platvormi helituvastustehnoloogia kontseptsioonitõendite kiireks arendamiseks. Seda platvormi kasutatakse meie lahenduse väljatöötamiseks. Dr Duboc on PI._x000D_ 3. ClearFarm (862919 ïH2020-SFS-2018–2020/H2020-SFS-2019–1) pakub platvormi, mis võimaldab mõista põllumajandustootjate ja tarbijate vajadusi seoses loomade heaoluga ning seega otsest ülevaadet turuvajadustest. Võtame ühendust selle projekti partneritega, et hinnata PLF-lahenduse aktsepteeritavust turul ja vastuvõetavust meie tehnoloogia abil. Dr Llonch on teaduslik koordinaator._x000D_ [1] http://tiny.cc/9yu07y_x000D_ [2] doi: 10.3389/fvets.2018.00305_x000D_ [3] doi:10.2875/884639_x000D_ [4] doi:10.7120/09627286.21.3.339 (Estonian)
4 August 2022
0 references
Pieniniai galvijai yra viena iš gyvulininkystės sistemų, kurių gamybos dalis Europoje didžiausia [1]. Pastaraisiais dešimtmečiais gyvūnų gerovė tapo pagrindiniu šios pramonės rūpestį keliančiu klausimu. Tyrimai rodo, kad karvių gerovė gali neigiamai paveikti jų augimą ir reprodukcinį potencialą, taip pat jų gaminamo pieno kiekį ir kokybę [2]. Be to, visuomenė vis labiau suvokia gyvūnų gerovę, reikalauja skaidrumo ir geresnio elgesio su ūkiniais gyvūnais [3]. _x000D_ tačiau gyvūnų gerovės vertinimas paprastai grindžiamas trumpalaikiais aplinkos ir gyvūnų rodiklių registrais. Šiam tikslui skirtos priemonės yra brangios, daug laiko reikalaujančios ir kartais invazinės [4]. _x000D_ šis projektas subūrė tarpdisciplininę komandą, kuri vertintų tiksliosios gyvulininkystės technologijos (PFL) techninį ir rinkos priimtinumą automatiškai nustatant gerovės problemas, tokias kaip stresas ir skausmas pieniniams galvijams, kurie abu yra pagrindinis neigiamas poveikis, mažinantis gerovę. Šis jutikliais pagrįstas neinvazinis 24x7 stebėjimo sprendimas naudoja patikimos analizės ir atpažinimo technologiją karvių vokalizacijai stebėti, o tai naudinga abiem gamintojams – kaip ankstyvo įspėjimo apie galimas problemas sistema, leidžianti jiems laiku imtis taisomųjų priemonių – ir vartotojams, kurie, tikėtina, yra susirūpinę maisto produktus gaminančių gyvūnų gerove. _x000D_ šis projektas panaudoja mūsų komandos narių finansuojamų projektų darbą: _x000D_ 1. LIFE+ DynaMap (LIFE13 ENV/IT/001254) automatiškai išskiria eismo ir ne eismo triukšmą tikralaikiu eismo triukšmo žemėlapiu. Mokymasis iš šios patirties padės pasirinkti ir tiksliai sureguliuoti karvių vokalizacijos algoritmus. Dr. Alsina yra WP technikos lyderė._x000D_ 2. SmartSense (TECSPR16–1-0066) sukūrė SmartSense platformą, skirtą greitam koncepcijų įrodymams kurti garso atpažinimo technologijose. Ši platforma bus naudojama mūsų sprendimui parengti. Dr. Duboc yra PI._x000D_ 3. ClearFarm (862919 „H2020-SFS-2018–2020/H2020-SFS-2019–1“) suteiks galimybę suprasti ūkininkų ir vartotojų poreikius, susijusius su gyvūnų gerove, taigi ir tiesioginį rinkos poreikių vaizdą. Mes susisieksime su partneriais iš šio projekto, kad įvertintume PLF sprendimo priimtinumą rinkai ir priimtinumą naudojant mūsų technologiją. Dr. Llonch yra mokslinis koordinatorius._x000D_ [1] http://tiny.cc/9yu07y_x000D_ [2] doi: 10.3389/fvets.2018.00305_x000D_ [3] doi:10.2875/884639_x000D_ [4] doi:10.7120/09627286.21.3.339 (Lithuanian)
4 August 2022
0 references
Mliječna goveda jedan su od stočarskih sustava s najvećim proizvodnim udjelima u Europi [1]. Posljednjih desetljeća dobrobit životinja postala je temeljna briga za tu industriju. Istraživanja pokazuju da dobrobit krava može negativno utjecati na njihov rast i reproduktivni potencijal, kao i na količinu i kvalitetu mlijeka koje proizvode [2]. Nadalje, društvo je postalo sve svjesnije dobrobiti životinja, zahtijevajući transparentnost i bolje postupanje sa životinjama iz uzgoja [3]. _x000D_ međutim, procjena dobrobiti životinja obično se temelji na trenutačnim zapisima okolišnih pokazatelja i pokazatelja koji se temelje na životinjama. Alati dostupni u tu svrhu skupi su, dugotrajni i ponekad invazivni [4]. _x000D_ ovaj projekt okuplja multidisciplinarni tim za procjenu tehničke i tržišne prihvaćenosti precizne stočarske tehnologije (PFL) za automatsko otkrivanje problema dobrobiti kao što su stres i bol u mliječnih goveda, koji su se pokazali kao glavni negativni učinci država koje smanjuju dobrobit. Ovo neinvazivno rješenje praćenja 24x7 koje se temelji na senzoru koristi tehnologiju dobre analize i prepoznavanja za praćenje vokalizacije krava, donoseći koristi oba proizvođača – kao sustav ranog upozoravanja na potencijalne probleme, omogućujući im poduzimanje korektivnih i pravovremenih mjera – i potrošače, koji su vjerojatno zabrinuti za dobrobit životinja koje se koriste za proizvodnju hrane. _x000D_ ovaj projekt iskorištava rad financiranih projekata naših članova tima: _x000D_ 1. LIFE+ DynaMap (LIFE13 ENV/IT/001254) automatski razlikuje prometnu i neprometnu buku za generiranje prometne buke u stvarnom vremenu. Pouke iz ovog iskustva će informirati izbor i fino ugađanje algoritama za analizu vokalizacije krava. Dr. Alsina je tehnički lider WP-a._x000D_ 2. SmartSense (TECSPR16 – 1 – 0066) razvio je SmartSense platformu za brzi razvoj dokaza koncepta u tehnologiji prepoznavanja zvuka. Ova platforma će se koristiti za razvoj našeg rješenja. Dr. Duboc je PI._x000D_ 3. ClearFarm (862919 H2020-SFS-2018 – 2020/H2020-SFS-2019 – 1) ponudit će platformu za razumijevanje potreba poljoprivrednika i potrošača u pogledu dobrobiti životinja, a time i izravnog uvida u potrebe tržišta. Kontaktirat ćemo partnere iz ovog projekta kako bismo procijenili prihvaćanje na tržištu i prihvatljivost PLF rješenja pomoću naše tehnologije. Dr. Llonch je znanstveni koordinator._x000D_ [1] http://tiny.cc/9yu07y_x000D_ [2] doi: 10.3389/fvets.2018.00305_x000D_ [3] doi:10.2875/884639_x000D_ [4] doi:10.7120/09627286.21.3.339 (Croatian)
4 August 2022
0 references
Τα βοοειδή γαλακτοπαραγωγής είναι ένα από τα συστήματα εκτροφής με τα υψηλότερα ποσοστά παραγωγής στην Ευρώπη [1]. Τις τελευταίες δεκαετίες, η καλή μεταχείριση των ζώων έχει καταστεί θεμελιώδες μέλημα για τη βιομηχανία αυτή. Μελέτες δείχνουν ότι η καλή μεταχείριση των αγελάδων μπορεί να επηρεάσει αρνητικά το αναπτυξιακό και αναπαραγωγικό δυναμικό τους, καθώς και την ποσότητα και την ποιότητα του γάλακτος που παράγουν [2]. Επιπλέον, η κοινωνία αποκτά όλο και μεγαλύτερη επίγνωση της καλής μεταχείρισης των ζώων, της απαίτησης διαφάνειας και της καλύτερης μεταχείρισης των εκτρεφόμενων ζώων [3]. _x000D_, ωστόσο, η αξιολόγηση της καλής μεταχείρισης των ζώων βασίζεται συνήθως σε στιγμιαίες καταγραφές περιβαλλοντικών δεικτών και δεικτών που βασίζονται στα ζώα. Τα διαθέσιμα εργαλεία για το σκοπό αυτό είναι δαπανηρά, χρονοβόρα και ενίοτε επεμβατικά [4]. _x000D_ το έργο αυτό συγκεντρώνει μια διεπιστημονική ομάδα για να αξιολογήσει την τεχνική αποδοχή και την αποδοχή από την αγορά μιας τεχνολογίας ζώων ακριβείας (PFL) για την αυτόματη ανίχνευση προβλημάτων καλής διαβίωσης, όπως το στρες και ο πόνος στα βοοειδή γαλακτοπαραγωγής, και οι δύο αποδεδειγμένα είναι οι κυριότερες αρνητικές επιπτώσεις των κρατών που μειώνουν την καλή διαβίωση. Αυτή η μη επεμβατική λύση παρακολούθησης 24x7 που βασίζεται σε αισθητήρες χρησιμοποιεί τεχνολογία ορθής ανάλυσης και αναγνώρισης για την παρακολούθηση της φωνής των αγελάδων, αποφέροντας οφέλη τόσο στους παραγωγούς — ως σύστημα έγκαιρης προειδοποίησης για πιθανά προβλήματα, επιτρέποντάς τους να λάβουν διορθωτικά και έγκαιρα μέτρα — όσο και στους καταναλωτές, οι οποίοι πιθανώς ανησυχούν για την καλή μεταχείριση των ζώων παραγωγής τροφίμων. _x000D_ αυτό το έργο αξιοποιεί το έργο των χρηματοδοτούμενων έργων από τα μέλη της ομάδας μας: _x000D_ 1. Το LIFE+ DynaMap (LIFE13 ENV/IT/001254) διακρίνει αυτόματα μεταξύ κυκλοφοριακού και μη κυκλοφοριακού θορύβου για τη δημιουργία χάρτη θορύβου κυκλοφορίας σε πραγματικό χρόνο. Τα διδάγματα από αυτή την εμπειρία θα τροφοδοτήσουν την επιλογή και τη λεπτή ρύθμιση των αλγορίθμων για την ανάλυση της φωνής των αγελάδων. Ο Δρ Αλσίνα είναι τεχνικός ηγέτης του WP._x000D_ 2. Το SmartSense (TECSPR16-1-0066) ανέπτυξε την πλατφόρμα SmartSense για την ταχεία ανάπτυξη των αποδείξεων της αντίληψης στην τεχνολογία αναγνώρισης ήχου. Αυτή η πλατφόρμα θα χρησιμοποιηθεί για την ανάπτυξη της λύσης μας. Ο Δρ. Duboc είναι ο PI._x000D_ 3. Το ClearFarm (862919 {H2020-SFS-2018-2020/H2020-SFS-2019-1) θα προσφέρει μια πλατφόρμα για την κατανόηση των αναγκών των γεωργών και των καταναλωτών όσον αφορά την καλή μεταχείριση των ζώων και, ως εκ τούτου, μια άμεση εικόνα των αναγκών της αγοράς. Θα επικοινωνήσουμε με τους εταίρους αυτού του έργου για να αξιολογήσουμε την αποδοχή της αγοράς και την αποδοχή μιας λύσης PLF χρησιμοποιώντας την τεχνολογία μας. Ο Δρ. Llonch είναι ο επιστημονικός συντονιστής._x000D_ [1] http://tiny.cc/9yu07y_x000D_ [2] doi: 10.3389/fvets.2018.00305_x000D_ [3] doi:10.2875/884639_x000D_ [4] doi:10.7120/09627286.21.3.339 (Greek)
4 August 2022
0 references
Mliečny dobytok je jedným zo systémov chovu dobytka s najvyšším podielom produkcie v Európe [1]. V posledných desaťročiach sa dobré životné podmienky zvierat stali pre toto odvetvie zásadným problémom. Zo štúdií vyplýva, že dobré životné podmienky kráv môžu nepriaznivo ovplyvniť ich rast a reprodukčný potenciál, ako aj množstvo a kvalitu mlieka, ktoré produkujú [2]. Okrem toho si spoločnosť čoraz viac uvedomuje dobré životné podmienky zvierat a vyžaduje si transparentnosť a lepšie zaobchádzanie s chovnými zvieratami [3]. _x000D_ však hodnotenie dobrých životných podmienok zvierat zvyčajne závisí od okamžitých záznamov environmentálnych ukazovateľov a ukazovateľov založených na zvieratách. Nástroje dostupné na tento účel sú nákladné, časovo náročné a niekedy invazívne [4]. _x000D_ tento projekt združuje multidisciplinárny tím, ktorý hodnotí technickú a trhovú akceptáciu precíznej technológie chovu hospodárskych zvierat (PFL) na automatické odhaľovanie problémov v oblasti dobrých životných podmienok zvierat, ako je stres a bolesť u dojníc, ktoré sa osvedčili ako hlavný negatívny vplyv na znižovanie dobrých životných podmienok zvierat. Toto neinvazívne monitorovacie riešenie 24x7 založené na senzoroch využíva technológiu zvukovej analýzy a rozpoznávania na monitorovanie vokalizácia kravín, čo prináša výhody pre výrobcov – ako systém včasného varovania pred možnými problémami, ktorý im umožňuje prijať nápravné a včasné opatrenia – a pre spotrebiteľov, ktorí sa pravdepodobne obávajú dobrých životných podmienok zvierat určených na výrobu potravín. _x000D_ tento projekt využíva prácu financovaných projektov od členov nášho tímu: _x000D_ 1. LIFE+ DynaMap (LIFE13 ENV/IT/001254) automaticky rozlišuje medzi premávkou a nepremávkou hluku pri tvorbe hlukovej mapy dopravy v reálnom čase. Učenie z tejto skúsenosti bude informovať výber a jemné ladenie algoritmov pre analýzu vokalizácia kráv. Dr. Alsina je technický líder WP._x000D_ 2. SmartSense (TECSPR16 – 1 – 0066) vyvinula platformu SmartSense pre rýchly vývoj koncepcií v technológii rozpoznávania zvuku. Táto platforma bude použitá na vývoj nášho riešenia. Dr. Duboc je PI._x000D_ 3. ClearFarm (862919 ΦH2020-SFS-2018 – 2020/H2020-SFS-2019 – 1) ponúkne platformu na pochopenie potrieb poľnohospodárov a spotrebiteľov, pokiaľ ide o dobré životné podmienky zvierat, a tým aj priamy pohľad na potreby trhu. Skontaktujeme sa s partnermi z tohto projektu, aby sme pomocou našej technológie posúdili akceptáciu a prijateľnosť riešenia PLF na trhu. Dr. Llonch je vedecký koordinátor._x000D_ [1] http://tiny.cc/9yu07y_x000D_ [2] doi: 10.3389/fvets.2018.00305_x000D_ [3] doi:10.2875/884639_x000D_ [4] doi:10.7120/09627286.21.3.339 (Slovak)
4 August 2022
0 references
Lypsykarja on yksi karjajärjestelmistä, jonka tuotanto-osuudet ovat Euroopan suurimmat [1]. Eläinten hyvinvoinnista on viime vuosikymmeninä tullut keskeinen huolenaihe tälle alalle. Tutkimukset osoittavat, että lehmien hyvinvointi voi vaikuttaa haitallisesti niiden kasvuun ja lisääntymiskykyyn sekä niiden tuottaman maidon määrään ja laatuun [2]. Lisäksi yhteiskunta on tullut yhä tietoisemmaksi eläinten hyvinvoinnista, vaatimasta avoimuutta ja tuotantoeläinten parempaa kohtelua [3]. _x000D_ eläinten hyvinvoinnin arviointi perustuu kuitenkin tavallisesti ympäristöindikaattorien ja eläimiin perustuvien indikaattorien hetkelliseen kirjaamiseen. Tähän tarkoitukseen käytettävissä olevat työkalut ovat kalliita, aikaa vieviä ja joskus invasiivisia [4]. _x000D_ tämä hanke kokoaa yhteen monialaisen ryhmän arvioimaan täsmäkarjateknologian (PFL) teknistä ja markkinahyväksyntää, jotta voidaan automaattisesti havaita hyvinvointiongelmia, kuten lypsykarjan stressiä ja kipua. Molemmat ovat osoittautuneet merkittävimmiksi negatiivisiksi vaikutuksiksi, jotka heikentävät hyvinvointia. Tämä anturipohjainen 24x7-seurantaratkaisu käyttää vankkaa analyysi- ja tunnistustekniikkaa, jolla seurataan lehmän ääntelyä. Se hyödyttää sekä tuottajia – mahdollisten ongelmien varhaisvaroitusjärjestelmää, jonka avulla he voivat ryhtyä korjaaviin ja oikea-aikaisiin toimenpiteisiin – että kuluttajia, jotka ovat todennäköisesti huolissaan hyvinvointia tuottavista eläimistä. _x000D_ tämä hanke hyödyntää rahoitettujen hankkeiden työtä tiimimme jäseniltä: _x000D_ 1. Life+ DynaMap (LIFE13 ENV/IT/001254) erottaa automaattisesti liikennemelun ja muun kuin liikennemelun reaaliaikaisen liikenteen melukartan osalta. Oppiminen tästä kokemuksesta auttaa valitsemaan ja hienosäätämään algoritmeja lehmien laulun analysoimiseksi. Tohtori Alsina on WP:n tekninen johtaja._x000D_ 2. SmartSense (TECSPR16–1-0066) kehitti SmartSense-alustan konseptien nopeaan kehittämiseen äänentunnistustekniikassa. Tätä alustaa käytetään ratkaisumme kehittämiseen. Tohtori Duboc on PI._x000D_ 3. ClearFarm (862919 H2020-SFS-2018–2020/H2020-SFS-2019–1) tarjoaa foorumin, jonka avulla voidaan ymmärtää viljelijöiden ja kuluttajien eläinten hyvinvointia koskevia tarpeita ja siten tarkastella suoraan markkinoiden tarpeita. Otamme yhteyttä projektin kumppaneihin arvioidaksemme teknologiaamme perustuvan PLF-ratkaisun markkinahyväksyntää ja hyväksyttävyyttä. Tohtori Llonch on tieteellinen koordinaattori._x000D_ [1] http://tiny.cc/9yu07y_x000D_ [2] doi: 10.3389/fvets.2018.00305_x000D_ [3] doi:10.2875/884639_x000D_ [4] doi:10.7120/09627286.21.3.339 (Finnish)
4 August 2022
0 references
Bydło mleczne jest jednym z systemów hodowli zwierząt gospodarskich o najwyższym udziale w produkcji w Europie [1]. W ostatnich dziesięcioleciach dobrostan zwierząt stał się podstawowym problemem dla tego przemysłu. Badania pokazują, że dobrostan krów może negatywnie wpływać na ich wzrost i potencjał reprodukcyjny, a także na ilość i jakość produkowanego przez nie mleka [2]. Ponadto społeczeństwo staje się coraz bardziej świadome dobrostanu zwierząt, domagając się przejrzystości i lepszego traktowania zwierząt gospodarskich [3]. _x000D_ jednak ocena dobrostanu zwierząt zazwyczaj opiera się na chwilowych zapisach wskaźników środowiskowych i zwierzęcych. Dostępne w tym celu narzędzia są kosztowne, czasochłonne, a czasem inwazyjne [4]. _x000D_ ten projekt skupia multidyscyplinarny zespół, który ocenia akceptację techniczną i rynkową precyzyjnej technologii zwierząt gospodarskich (PFL) w celu automatycznego wykrywania problemów związanych z dobrostanem, takich jak stres i ból u bydła mlecznego, oba okazały się głównym negatywnym skutkiem państw zmniejszających dobrostan. To nieinwazyjne rozwiązanie monitorujące 24x7 oparte na czujnikach wykorzystuje technologię analizy i rozpoznawania dźwięku w celu monitorowania wokalizacji krów, przynosząc korzyści obu producentom – jako system wczesnego ostrzegania o potencjalnych problemach, umożliwiający im podjęcie działań naprawczych i terminowych – oraz konsumentów, którzy prawdopodobnie zaniepokojeni dobrostanem zwierząt, od których lub z których pozyskuje się żywność. _x000D_ ten projekt wykorzystuje pracę finansowanych projektów od członków naszego zespołu: _x000D_ 1. LIFE+ DynaMap (LIFE13 ENV/IT/001254) automatycznie rozróżnia hałas drogowy i nieruchomy dla generowania mapy hałasu w czasie rzeczywistym. Wnioski z tego doświadczenia będą stanowić podstawę wyboru i dostrajania algorytmów do analizy wokalizacji krów. Dr Alsina jest liderem technicznym WP._x000D_ 2. SmartSense (TECSPR16-1-0066) opracowała platformę SmartSense do szybkiego rozwoju proofs-of-concept w technologii rozpoznawania dźwięku. Platforma ta zostanie wykorzystana do opracowania naszego rozwiązania. Dr Duboc jest PI._x000D_ 3. ClearFarm (862919 ¿H2020-SFS-2018-2020/H2020-SFS-2019-1) będzie stanowić platformę służącą zrozumieniu potrzeb rolników i konsumentów w zakresie dobrostanu zwierząt, a tym samym bezpośredniego obrazu potrzeb rynku. Skontaktujemy się z partnerami tego projektu, aby ocenić akceptację rynkową i akceptowalność rozwiązania PLF za pomocą naszej technologii. Dr Llonch jest koordynatorem naukowym._x000D_ [1] http://tiny.cc/9yu07y_x000D_ [2] doi: 10.3389/fvets.2018.00305_x000D_ [3] doi:10.2875/884639_x000D_ [4] doi:10.7120/09627286.21.3.339 (Polish)
4 August 2022
0 references
A tejelő szarvasmarha az egyik legnagyobb termelési részesedéssel rendelkező állattenyésztési rendszer Európában [1]. Az elmúlt évtizedekben az állatjólét alapvető kérdéssé vált az ágazat számára. Tanulmányok azt mutatják, hogy a tehenek jóléte hátrányosan befolyásolhatja a tehenek növekedését és szaporodási potenciálját, valamint az általuk termelt tej mennyiségét és minőségét [2]. Ezen túlmenően a társadalom egyre inkább tudatában van az állatjólétnek, ami átláthatóságot és jobb bánásmódot követel a haszonállatokkal szemben [3]. _x000D_ azonban az állatjólét értékelése általában a környezeti és állati alapú mutatók pillanatnyi nyilvántartásán alapul. Az erre a célra rendelkezésre álló eszközök költségesek, időigényesek és néha invazívak [4]. _x000D_ ez a projekt egy multidiszciplináris csapatot tömörít, hogy értékelje a precíziós állattenyésztési technológia (PFL) műszaki és piaci elfogadottságát az állatjóléti problémák, például a tejelő szarvasmarháknál jelentkező stressz és fájdalom automatikus észlelésére, mindkettő bizonyítottan a legnagyobb negatív hatás az állatjólétet csökkentő államokban. Ez az érzékelőalapú, nem invazív 24x7-es megfigyelési megoldás megbízható elemzési és felismerési technológiát alkalmaz a tehén vokalizációjának nyomon követésére, ami előnyökkel jár mind a termelők, mind pedig az élelmiszer-termelő állatok jóléte miatt vélhetően aggódó fogyasztók számára – mint a lehetséges problémák korai figyelmeztető rendszere, amely lehetővé teszi számukra, hogy korrekciós és időszerű intézkedéseket hozzanak – és a fogyasztók számára, akik valószínűleg aggódnak az élelmiszer-termelő állatok jóléte miatt. _x000D_ ez a projekt hasznosítja a támogatott projektek munkáját csapatunk tagjaitól: _x000D_ 1. LIFE+ DynaMap (LIFE13 ENV/IT/001254) automatikusan különbséget tesz a forgalmi zaj és a nem forgalmi zaj között a forgalmi zajtérkép valós idejű előállítása érdekében. Az ebből a tapasztalatból való tanulás segít a tehenek hangzásának elemzésére szolgáló algoritmusok kiválasztásában és finomhangolásában. Dr. Alsina a WP műszaki vezetője._x000D_ 2. A SmartSense (TECSPR16–1-0066) fejlesztette ki a SmartSense platformot a hangfelismerő technológia koncepciójának gyors fejlesztésére. Ezt a platformot fogjuk használni megoldásunk fejlesztésére. Dr. Duboc a PI._x000D_ 3. A ClearFarm (862919 φH2020-SFS-2018–2020/H2020-SFS-2019–1) platformot biztosít a mezőgazdasági termelők és a fogyasztók állatjóléttel kapcsolatos igényeinek megértéséhez, és ezáltal közvetlen áttekintést nyújt a piaci igényekről. Kapcsolatba lépünk a projekt partnereivel, hogy értékeljük a PLF megoldás piaci elfogadottságát és elfogadhatóságát technológiánk segítségével. Dr. Llonch a tudományos koordinátor._x000D_ [1] http://tiny.cc/9yu07y_x000D_ [2] doi: 10.3389/fvets.2018.00305_x000D_ [3] doi:10.2875/884639_x000D_ [4] doi:10.7120/09627286.21.3.339 (Hungarian)
4 August 2022
0 references
Mléčný skot je jedním ze systémů chovu hospodářských zvířat s nejvyšším podílem produkce v Evropě [1]. V posledních desetiletích se dobré životní podmínky zvířat staly pro toto odvětví zásadním zájmem. Studie ukazují, že dobré životní podmínky krav mohou nepříznivě ovlivnit jejich růst a reprodukční potenciál, jakož i množství a jakost mléka, které produkují [2]. Společnost si navíc stále více uvědomuje dobré životní podmínky zvířat, požaduje transparentnost a lepší zacházení s hospodářskými zvířaty [3]. _x000D_ posouzení dobrých životních podmínek zvířat však obvykle závisí na momentálních záznamech environmentálních a živočišných ukazatelů. Nástroje, které jsou pro tento účel k dispozici, jsou nákladné, časově náročné a někdy invazivní [4]. _x000D_ tento projekt sdružuje multidisciplinární tým, který hodnotí technickou a tržní akceptaci technologie přesného chovu hospodářských zvířat (PFL) pro automatické odhalování problémů v oblasti dobrých životních podmínek zvířat, jako je stres a bolest u mléčného skotu, což se ukázalo jako hlavní negativní účinek na snížení dobrých životních podmínek zvířat. Toto neinvazivní monitorovací řešení 24x7 založené na senzorech využívá zvukovou analýzu a technologii rozpoznávání krávy k monitorování hlasizace krav, což přináší výhody oběma producentům – jako systém včasného varování o možných problémech, který jim umožňuje přijmout nápravná a včasná opatření – a spotřebitelům, kteří se pravděpodobně obávají dobrých životních podmínek zvířat určených k produkci potravin. _x000D_ tento projekt využívá práce financovaných projektů od členů našeho týmu: _x000D_ 1. LIFE+ DynaMap (LIFE13 ENV/IT/001254) automaticky rozlišuje mezi hlukem z provozu a neprovozním hlukem pro generování hlukové mapy v reálném čase. Poučení z této zkušenosti bude podkladem pro výběr a jemné ladění algoritmů pro analýzu vokalizace krav. Dr. Alsina je technickým vedoucím pracovní skupiny._x000D_ 2. SmartSense (TECSPR16–1-0066) vyvinul platformu SmartSense pro rychlý vývoj konceptu v technologii rozpoznávání zvuku. Tato platforma bude použita k vývoji našeho řešení. Dr. Duboc je PI._x000D_ 3. ClearFarm (862919 "H2020-SFS-2018–2020/H2020-SFS-2019–1) nabídne platformu pro pochopení potřeb zemědělců a spotřebitelů, pokud jde o dobré životní podmínky zvířat, a tedy přímý pohled na potřeby trhu. Budeme kontaktovat partnery z tohoto projektu, aby posoudili tržní akceptaci a přijatelnost PLF řešení pomocí naší technologie. Dr. Llonch je vědecký koordinátor._x000D_ [1] http://tiny.cc/9yu07y_x000D_ [2] doi: 10.3389/fvets.2018.00305_x000D_ [3] doi:10.2875/884639_x000D_ [4] doi:10.7120/09627286.21.3.339 (Czech)
4 August 2022
0 references
Piena lopi ir viena no lopkopības sistēmām ar lielāko produkcijas daļu Eiropā [1]. Pēdējo desmitgažu laikā dzīvnieku labturība šajā nozarē ir kļuvusi par vienu no galvenajām rūpēm. Pētījumi liecina, ka govju labturība var negatīvi ietekmēt to augšanu un reproduktīvo potenciālu, kā arī to saražotā piena daudzumu un kvalitāti [2]. Turklāt sabiedrība arvien vairāk apzinās dzīvnieku labturību, pieprasot pārredzamību un labāku attieksmi pret lauksaimniecības dzīvniekiem [3]. tomēr dzīvnieku labturības novērtējums parasti balstās uz vides un dzīvnieku izcelsmes rādītāju īslaicīgiem ierakstiem. Šim nolūkam pieejamie rīki ir dārgi, laikietilpīgi un dažreiz invazīvi [4]. _x000D_ šis projekts apvieno daudzdisciplīnu komandu, lai novērtētu precīzās lopkopības tehnoloģijas (PFL) tehnisko un tirgus akceptēšanu, lai automātiski atklātu tādas labturības problēmas kā stress un sāpes piena lopiem, kas abi izrādījās galvenais negatīvais efekts valstīm, kas samazina labturību. Šis sensoru neinvazīvais 24x7 monitoringa risinājums izmanto skaņas analīzes un atpazīšanas tehnoloģiju, lai uzraudzītu govs vokalizāciju, sniedzot labumu gan ražotājiem — kā agrīnai brīdināšanas sistēmai par iespējamām problēmām, ļaujot viņiem veikt koriģējošus un savlaicīgus pasākumus — un patērētājiem, kas, iespējams, ir nobažījušies par produktīvo dzīvnieku labturību. _x000D_ šis projekts piesaista mūsu komandas dalībnieku finansēto projektu darbu: _x000D_ 1. LIFE+ DynaMap (LIFE13 ENV/IT/001254) automātiski nošķir satiksmes un nesatiksmes troksni, lai reāllaikā ģenerētu satiksmes trokšņa karti. Mācīšanās no šīs pieredzes ļaus izvēlēties un precizēt algoritmu, lai analizētu govju vokalizāciju. Dr. Alsina ir WP tehniskais vadītājs._x000D_ 2. SmartSense (TECSPR16–1-0066) izstrādāja SmartSense platformu ātrai koncepcijas pierādījumu izstrādei skaņas atpazīšanas tehnoloģijā. Šī platforma tiks izmantota, lai izstrādātu mūsu risinājumu. Dr. Duboc ir PI._x000D_ 3. ClearFarm (862919 “H2020-SFS-2018–2020/H2020-SFS-2019–1”) piedāvās platformu, lai izprastu lauksaimnieku un patērētāju vajadzības dzīvnieku labturības jomā un tādējādi sniegtu tiešu priekšstatu par tirgus vajadzībām. Mēs sazināsimies ar šī projekta partneriem, lai novērtētu PLF risinājuma pieņemšanu tirgū un pieņemamību, izmantojot mūsu tehnoloģijas. Dr. Llonch ir zinātniskais koordinators._x000D_ [1] http://tiny.cc/9yu07y_x000D_ [2] doi: 10.3389/fvets.2018.00305_x000D_ [3] doi:10.2875/884639_x000D_ [4] doi:10.7120/09627286.21.3.339 (Latvian)
4 August 2022
0 references
Tá eallach déiríochta ar cheann de na córais bheostoic a bhfuil na sciartha táirgeachta is airde san Eoraip aici [1]. Le fiche nó tríocha bliain anuas, tá leas ainmhithe ina ábhar imní bunúsach don tionscal seo. Léiríonn staidéir go bhféadfadh drochthionchar a bheith ag leas na mbó ar a bhfás agus ar a n-acmhainneacht atáirgthe, chomh maith le cainníocht agus cáilíocht an bhainne a tháirgeann siad [2]. Ina theannta sin, tá an tsochaí ag éirí níos eolaí ar leas ainmhithe, ag éileamh trédhearcachta agus ag caitheamh níos fearr le hainmhithe feirmshaothraithe [3]. _x000D_ áfach, is gnách go mbíonn an measúnú ar leas ainmhithe ag brath ar thaifeadtaí cinniúnacha de tháscairí comhshaoil agus de tháscairí ainmhí-bhunaithe. Uirlisí atá ar fáil chun na críche sin tá costasach, Tógann am agus uaireanta ionrach [4]. _x000D_ tugtar le chéile leis an tionscadal seo foireann ildisciplíneach chun meastóireacht a dhéanamh ar ghlacadh teicniúil agus margaidh le teicneolaíocht bheostoic bheacht (PFL) chun fadhbanna leasa a bhrath go huathoibríoch, amhail strus agus pian in eallach déiríochta, a bhfuil sé cruthaithe gurb iad an dá stát a laghdaíonn an leas sóisialach. Úsáideann an tuaslagán monatóireachta 24x7 neamhionrach braiteoirbhunaithe seo teicneolaíocht anailíse agus aitheantais fuaime chun monatóireacht a dhéanamh ar ghuthú bó, rud a thugann buntáistí don dá tháirgeoir — mar chóras réamhrabhaidh maidir le fadhbanna a d’fhéadfadh a bheith ann, rud a ligeann dóibh bearta ceartaitheacha agus tráthúla a dhéanamh — agus tomhaltóirí, ar dócha go bhfuil imní orthu faoi bhia-ainmhithe leasa. _x000D_ giarálann an tionscadal seo obair na dtionscadal maoinithe ónár mbaill foirne: _x000D_ 1. Déanann LIFE+ DYNAMAP (LIFE13 ENV/IT/001254) idirdhealú go huathoibríoch idir torann tráchta agus torann neamhthráchta chun léarscáil torainn tráchta a ghiniúint i bhfíor-am. Beidh foghlaim ón taithí seo mar bhonn leis an rogha agus leis an mionchoigeartú ar algartaim chun anailís a dhéanamh ar ghuthú na mbó. Is ceannaire teicniúil WP é an Dr Alsina._x000D_ 2. Smartsense (TECSPR16-1-0066) d’fhorbair an t-ardán SmartSense chun forbairt tapa cruthúnais-de-choincheap i dteicneolaíocht aitheantais fuaime. Úsáidfear an t-ardán seo chun ár réiteach a fhorbairt. Is é an Dr Duboc an PI._x000D_ 3. Cuirfidh ClearFarm (862919 ΔH2020-SFS-2018-2020/H2020-SFS-2019-1) ardán ar fáil chun tuiscint a fháil ar riachtanais feirmeoirí agus tomhaltóirí ó thaobh leas ainmhithe de, agus ar an gcaoi sin dearcadh díreach ar riachtanais an mhargaidh. Rachaimid i dteagmháil leis na comhpháirtithe ón tionscadal seo chun measúnú a dhéanamh ar ghlacadh agus inghlacthacht an mhargaidh ar réiteach PLF ag baint úsáide as ár dteicneolaíocht. Is é an Dr Llonch an comhordaitheoir eolaíochta._x000D_ [1] http://tiny.cc/9yu07y_x000D_ [2] doi: 10.3389/fvets.2018.00305_x000D_ [3] doi:10.2875/884639_x000D_ [4] doi:10.7120/09627286.21.3.339 (Irish)
4 August 2022
0 references
Krava molznica je eden od sistemov živinoreje z največjim proizvodnim deležem v Evropi [1]. V zadnjih desetletjih je dobro počutje živali postalo temeljna skrb te industrije. Študije kažejo, da lahko dobro počutje krav negativno vpliva na njihovo rast in sposobnost razmnoževanja ter na količino in kakovost mleka, ki ga proizvedejo [2]. Poleg tega se družba vse bolj zaveda dobrega počutja živali, zahteva preglednost in boljše ravnanje z rejnimi živalmi [3]. _x000D_ vendar ocena dobrega počutja živali običajno temelji na trenutnih evidencah okoljskih kazalnikov in kazalnikov, ki temeljijo na živalih. Orodja, ki so na voljo v ta namen, so draga, zamudna in včasih invazivna [4]. _x000D_ ta projekt združuje multidisciplinarno ekipo za oceno tehnične in tržne sprejemljivosti precizne tehnologije živinoreje (PFL) za samodejno odkrivanje težav v zvezi z dobrim počutjem živali, kot so stres in bolečine pri kravah molznicah, ki sta se izkazali za glavni negativni učinek držav za zmanjšanje blaginje. Ta neinvazivna rešitev 24x7 za spremljanje, ki temelji na senzorjih, uporablja zanesljivo tehnologijo za analizo in prepoznavanje za spremljanje vokalizacije krav, kar prinaša koristi tako proizvajalcem – kot sistemu zgodnjega opozarjanja o morebitnih težavah, ki jim omogoča sprejetje korektivnih in pravočasnih ukrepov – in potrošnikom, ki so verjetno zaskrbljeni zaradi dobrega počutja živali za proizvodnjo živil. _x000D_ Ta projekt spodbuja delo financiranih projektov članov naše ekipe: _x000D_ 1. LIFE+ DynaMap (LIFE13 ENV/IT/001254) samodejno razlikuje med prometnim in neprometnim hrupom za ustvarjanje karte hrupa prometa v realnem času. Spoznanja iz teh izkušenj bodo prispevala k izbiri in natančnemu prilagajanju algoritmov za analizo vokalizacije krav. Dr. Alsina je tehnični vodja WP._x000D_ 2. SmartSense (TECSPR16–1-0066) je razvil platformo SmartSense za hiter razvoj tehnologije za prepoznavanje zvoka. Ta platforma bo uporabljena za razvoj naše rešitve. Dr. Duboc je PI.x000D_3. ClearFarm (862919 H2020-SFS-2018–2020/H2020-SFS-2019–1) bo ponudil platformo za razumevanje potreb kmetov in potrošnikov v smislu dobrega počutja živali in s tem neposreden pogled na potrebe trga. Kontaktirali se bomo s partnerji tega projekta, da bi ocenili tržno sprejemljivost in sprejemljivost rešitve PLF z uporabo naše tehnologije. Dr. Llonch je znanstveni koordinator._x000D_ [1] http://tiny.cc/9yu07y_x000D_ [2] doi: 10.3389/fvets.2018.00305_x000D_ [3] doi:10.2875/884639_x000D_ [4] doi:10.7120/09627286.21.3.339 (Slovenian)
4 August 2022
0 references
Млекодайните говеда са една от системите за животновъдство с най-висок производствен дял в Европа [1]. През последните десетилетия хуманното отношение към животните се превърна в основна грижа за тази промишленост. Проучванията показват, че хуманното отношение към кравите може да повлияе неблагоприятно на растежа и репродуктивния им потенциал, както и на количеството и качеството на млякото, което произвеждат [2]. Освен това обществото все повече осъзнава хуманното отношение към животните, изисквайки прозрачност и по-добро третиране на селскостопанските животни [3]. _x000D_ обаче оценката на хуманното отношение към животните обикновено се основава на моментни записи на показатели, свързани с околната среда и животните. Наличните за тази цел инструменти са скъпи, отнемат време и понякога са инвазивни [4]. _x000D_ този проект обединява мултидисциплинарен екип за оценка на техническото и пазарното приемане на технология за прецизно животновъдство (PFL) за автоматично откриване на проблеми, свързани с хуманното отношение към животните, като стрес и болка при млекодайните говеда, като и двете доказаха, че са основният отрицателен ефект, намаляващ благосъстоянието. Това базирано на датчици неинвазивно решение за мониторинг 24x7 използва звукова технология за анализ и разпознаване, за да наблюдава вокализацията на кравите, което носи ползи както за производителите — като система за ранно предупреждение за потенциални проблеми, която им позволява да предприемат коригиращи и своевременни мерки — така и за потребителите, които вероятно са загрижени за животните, отглеждани за производство на храни, които се грижат за хуманното отношение към животните. _x000D_ този проект стимулира работата на финансираните проекти от членовете на нашия екип: _x000D_ 1. LIFE+ DynaMap (LIFE13 ENV/IT/001254) прави автоматично разграничение между шума от трафика и шума, който не е свързан с трафика, за генерирането в реално време на картата на шума от движението. Поуките от този опит ще послужат за основа на избора и фината настройка на алгоритмите за анализ на вокализацията на кравите. Д-р Алсина е технически лидер на WP._x000D_ 2. SmartSense (TECSPR16—1—0066) разработи платформата SmartSense за бързо развитие на доказателства-на-концепция в технологията за разпознаване на звук. Тази платформа ще бъде използвана за разработване на нашето решение. Д-р Дюбок е PI._x000D_ 3. ClearFarm (862919 "H2020-SFS-2018—2020/H2020-SFS-2019—1) ще предложи платформа за разбиране на нуждите на земеделските стопани и потребителите от гледна точка на хуманното отношение към животните, а оттам и за пряка представа за нуждите на пазара. Ще се свържем с партньорите по този проект, за да оценим приемането от пазара и приемливостта на PLF решение, използвайки нашата технология. Д-р Llonch е научният координатор._x000D_ [1] http://tiny.cc/9yu07y_x000D_ [2] doi: 10.3389/fvets.2018.00305_x000D_ [3] doi:10.2875/884639_x000D_ [4] doi:10.7120/09627286.21.3.339 (Bulgarian)
4 August 2022
0 references
Il-baqar tal-ħalib huma waħda mis-sistemi tal-bhejjem bl-ogħla sehem ta’ produzzjoni fl-Ewropa [1]. Matul dawn l-aħħar għexieren ta’ snin, il-benessri tal-annimali sar ta’ tħassib fundamentali għal din l-industrija. L-istudji juru li l-benessri tal-baqar jista’ jaffettwa ħażin it-tkabbir u l-potenzjal riproduttiv tagħhom, kif ukoll il-kwantità u l-kwalità tal-ħalib li jipproduċu [2]. Barra minn hekk, is-soċjetà saret dejjem aktar konxja tal-benessri tal-annimali, titlob trasparenza u trattament aħjar tal-annimali tal-irziezet [3]. _x000D_ madankollu, il-valutazzjoni tal-benessri tal-annimali normalment tiddependi fuq reġistrazzjonijiet momentarji ta’ indikaturi ambjentali u bbażati fuq l-annimali. L-għodod disponibbli għal dan il-għan jiswew ħafna flus, jieħdu ħafna ħin u xi kultant huma invażivi [4]. _x000D_ dan il-proġett ilaqqa’ tim multidixxiplinari biex jevalwa l-aċċettazzjoni teknika u fis-suq ta’ teknoloġija tal-bhejjem ta’ preċiżjoni (PFL) għall-identifikazzjoni awtomatika ta’ problemi ta’ benesseri bħall-istress u l-uġigħ fil-baqar tal-ħalib, it-tnejn li huma wrew li huma l-effett negattiv ewlieni li l-istati jnaqqsu l-benesseri tagħhom. Din is-soluzzjoni ta’ monitoraġġ mhux invażiva ta’ 24x7 fuq sensur tuża analiżi soda u teknoloġija ta’ rikonoxximent għall-monitoraġġ tal-vokalizzazzjoni tal-baqar, li ġġib benefiċċji għaż-żewġ produtturi — bħala sistema ta’ twissija bikrija ta’ problemi potenzjali, li tippermettilhom jieħdu miżuri korrettivi u f’waqthom — u konsumaturi, li x’aktarx ikunu mħassba dwar il-benessri tal-annimali li jipproduċu l-ikel. _x000D_ dan il-proġett jingrana l-ħidma ta ‘proġetti ffinanzjati mill-membri tat-tim tagħna: _x000D_ 1. LIFE+ DynaMap (LIFE13 ENV/IT/001254) jiddistingwi awtomatikament bejn l-istorbju tat-traffiku u dak mhux tat-traffiku għall-ġenerazzjoni f’ħin reali tal-mappa tal-istorbju tat-traffiku. It-tagħlim minn din l-esperjenza se jinforma l-għażla u l-irfinar tal-algoritmi għall-analiżi tal-vokalizzazzjoni tal-baqar. Dr. Alsina huwa mexxej tekniku tal-Grupp ta’ Ħidma._x000D_ 2. SmartSense (TECSPR16–1-0066) żviluppat il-pjattaforma SmartSense għall-iżvilupp rapidu ta’ provi ta’ kunċett fit-teknoloġija ta’ rikonoxximent tal-ħoss. Din il-pjattaforma se tintuża biex niżviluppaw is-soluzzjoni tagħna. Dr. Duboc huwa l-PI._x000D_ 3. ClearFarm (862919 — H2020-SFS-2018–2020/H2020-SFS-2019–1) se joffri pjattaforma biex jiġu mifhuma l-ħtiġijiet tal-bdiewa u l-konsumaturi f’termini ta’ benessri tal-annimali, u b’hekk ħarsa diretta lejn il-ħtiġijiet tas-suq. Aħna se nikkuntattjaw lill-imsieħba minn dan il-proġett biex nivvalutaw l-aċċettazzjoni fis-suq u l-aċċettabbiltà ta’ soluzzjoni PLF bl-użu tat-teknoloġija tagħna. Dr. Llonch huwa l-koordinatur xjentifiku._x000D_ [1] http://tiny.cc/9yu07y_x000D_ [2] doi: 10.3389/fvets.2018.00305_x000D_ [3] doi:10.2875/884639_x000D_ [4] doi:10.7120/09627286.21.3.339 (Maltese)
4 August 2022
0 references
O gado leiteiro é um dos sistemas pecuários com as maiores quotas de produção da Europa [1]. Nas últimas décadas, o bem-estar dos animais tornou-se uma preocupação fundamental para esta indústria. Estudos mostram que o bem-estar das vacas pode afetar negativamente o seu potencial de crescimento e de reprodução, bem como a quantidade e a qualidade do leite que produzem [2]. Além disso, a sociedade tem-se tornado cada vez mais consciente do bem-estar dos animais, exigindo transparência e um melhor tratamento dos animais de criação [3]. _x000D_ No entanto, a avaliação do bem-estar dos animais baseia-se normalmente em registos momentâneos de indicadores ambientais e de indicadores baseados nos animais. As ferramentas disponíveis para este fim são dispendiosas, demoradas e, por vezes, invasivas [4]. _x000D_ este projeto reúne uma equipa multidisciplinar para avaliar a aceitação técnica e de mercado de uma tecnologia de pecuária de precisão (PFL) para detetar automaticamente problemas de bem-estar, como estresse e dor em bovinos leiteiros, ambos comprovados como o principal efeito negativo estados de redução do bem-estar. Esta solução de monitoramento 24x7 não invasiva baseada em sensores utiliza tecnologia de análise sonora e reconhecimento para monitorar a vocalização das vacas, trazendo benefícios para ambos os produtores — como um sistema de alerta precoce de possíveis problemas, permitindo-lhes tomar medidas corretivas e oportunas — e para os consumidores, provavelmente preocupados com o bem-estar dos animais produtores de alimentos. _x000D_ este projeto alavanca o trabalho de projetos financiados pelos membros da nossa equipa: _x000D_ 1. Life+ DynaMap (LIFE13 ENV/IT/001254) distingue automaticamente entre o tráfego e o ruído não-tráfico para a geração em tempo real do mapa de ruído do tráfego. Os aprendizados dessa experiência informarão a escolha e afinação de algoritmos para análise da vocalização das vacas. Dr. Alsina é um líder técnico do WP._x000D_ 2. SmartSense (TECSPR16-1-0066) desenvolveu a plataforma SmartSense para o rápido desenvolvimento de provas de conceito na tecnologia de reconhecimento de som. Esta plataforma será utilizada para desenvolver a nossa solução. Dr. Duboc é o PI._x000D_ 3. A ClearFarm (862919 ¿H2020-SFS-2018-2020/H2020-SFS-2019-1) proporcionará uma plataforma para compreender as necessidades dos agricultores e dos consumidores em termos de bem-estar animal e, por conseguinte, uma visão direta das necessidades do mercado. Entraremos em contato com os parceiros deste projeto para avaliar a aceitação e aceitabilidade de uma solução PLF usando nossa tecnologia. Dr. Llonch é o coordenador científico._x000D_ [1] http://tiny.cc/9yu07y_x000D_ [2] doi: 10.3389/fvets.2018.00305_x000D_ [3] doi:10.2875/884639_x000D_ [4] doi:10.7120/09627286.21.3.339 (Portuguese)
4 August 2022
0 references
Malkekvæg er et af de husdyrsystemer, der har de største produktionsandele i Europa [1]. I løbet af de seneste årtier er dyrevelfærd blevet en grundlæggende bekymring for denne industri. Undersøgelser viser, at køers velfærd kan have en negativ indvirkning på deres vækst- og reproduktionspotentiale samt på mængden og kvaliteten af den mælk, de producerer [2]. Desuden er samfundet i stigende grad blevet opmærksom på dyrevelfærd, hvilket kræver gennemsigtighed og bedre behandling af opdrættede dyr [3]. _x000D_ er vurderingen af dyrevelfærd imidlertid normalt baseret på midlertidige registreringer af miljø- og dyrebaserede indikatorer. De værktøjer, der er til rådighed til dette formål, er dyre, tidskrævende og undertiden invasive [4]. _x000D_ dette projekt samler et tværfagligt team til at evaluere den tekniske og markedsmæssige accept af en præcision husdyrteknologi (PFL) til automatisk at opdage velfærdsproblemer som stress og smerter hos malkekvæg, begge vist sig at være den største negative effekt stater, der reducerer velfærd. Denne sensorbaserede ikke-invasiv 24x7-overvågningsløsning anvender lydanalyse- og genkendelsesteknologi til overvågning af koens vokalisering, hvilket giver fordele for begge producenter — som et system til tidlig varsling af potentielle problemer, der giver dem mulighed for at træffe korrigerende og rettidige foranstaltninger — og forbrugerne, der sandsynligvis er bekymrede over de velfærdsfødevareproducerende dyr. _x000D_ dette projekt udnytter arbejdet i finansierede projekter fra vores teammedlemmer: _x000D_ 1. Life+ DynaMap (LIFE13 ENV/IT/001254) skelner automatisk mellem trafikstøj og ikke-trafikstøj ved realtidsgenerering af trafikstøjkort. Ved at lære af denne erfaring vil du kunne vælge og finjustere algoritmer til at analysere vokalisering af køer. Dr. Alsina er en WP teknisk leder._x000D_ 2. SmartSense (TECSPR16-1-0066) udviklede SmartSense-platformen til hurtig udvikling af proofs-of-concept inden for lydgenkendelsesteknologi. Denne platform vil blive brugt til at udvikle vores løsning. Dr. Duboc er PI._x000D_ 3. ClearFarm (862919 ¿H2020-SFS-2018-2020/H2020-SFS-2019-1) vil tilbyde en platform til at forstå landbrugernes og forbrugernes behov med hensyn til dyrevelfærd og dermed et direkte syn på markedsbehovene. Vi vil kontakte partnerne fra dette projekt for at vurdere markedets accept og acceptabiliteten af en PLF-løsning ved hjælp af vores teknologi. Dr. Llonch er den videnskabelige koordinator._x000D_ [1] http://tiny.cc/9yu07y_x000D_ [2] Doi: 10.3389/fvets.2018.00305_x000D_ [3] doi:10.2875/884639_x000D_ [4] doi:10.7120/09627286.21.3.339 (Danish)
4 August 2022
0 references
Vacile de lapte reprezintă unul dintre sistemele de creștere a animalelor cu cele mai mari cote de producție din Europa [1]. În ultimele decenii, bunăstarea animalelor a devenit o preocupare fundamentală pentru această industrie. Studiile arată că bunăstarea vacilor poate afecta negativ creșterea și potențialul lor de reproducere, precum și cantitatea și calitatea laptelui pe care îl produc [2]. În plus, societatea a devenit din ce în ce mai conștientă de bunăstarea animalelor, solicitând transparență și un tratament mai bun al animalelor de fermă [3]. _x000D_ cu toate acestea, evaluarea bunăstării animalelor se bazează, în mod normal, pe înregistrări de moment ale indicatorilor de mediu și a indicatorilor bazați pe animale. Instrumentele disponibile în acest scop sunt costisitoare, consumatoare de timp și uneori invazive [4]. _x000D_ acest proiect reunește o echipă multidisciplinară pentru a evalua acceptarea tehnică și de piață a unei tehnologii de precizie pentru creșterea animalelor (PFL) pentru detectarea automată a problemelor de bunăstare, cum ar fi stresul și durerea la bovinele de lapte, ambele fiind cele mai importante state cu efect negativ care reduc bunăstarea. Această soluție de monitorizare non-invazivă 24x7 bazată pe senzori utilizează o tehnologie solidă de analiză și recunoaștere pentru a monitoriza vocalizarea vacilor, aducând beneficii atât producătorilor – ca sistem de avertizare timpurie cu privire la potențialele probleme, permițându-le să ia măsuri corective și în timp util – cât și consumatorilor, probabil preocupați de bunăstarea animalelor de la care se obțin alimente. _x000D_ acest proiect valorifică activitatea proiectelor finanțate de membrii echipei noastre: _x000D_ 1. LIFE+ DynaMap (LIFE13 ENV/IT/001254) face în mod automat distincția între zgomotul din trafic și zgomotul netrafic pentru generarea în timp real a hărții acustice a traficului. Învățăturile din această experiență vor sta la baza alegerii și reglajului fin al algoritmilor de analiză a vocalizării vacilor. Dr. Alsina este un lider tehnic WP._x000D_ 2. SmartSense (TECSPR16-1-0066) a dezvoltat platforma SmartSense pentru dezvoltarea rapidă a dovezilor de concept în tehnologia de recunoaștere a sunetului. Această platformă va fi utilizată pentru a dezvolta soluția noastră. Dr. Duboc este PI._x000D_ 3. ClearFarm (862919 "H2020-SFS-2018-2020/H2020-SFS-2019-1) va oferi o platformă pentru a înțelege nevoile fermierilor și ale consumatorilor în ceea ce privește bunăstarea animalelor și, prin urmare, o imagine directă a nevoilor pieței. Vom contacta partenerii din acest proiect pentru a evalua acceptarea pe piață și acceptabilitatea unei soluții PLF folosind tehnologia noastră. Dr. Llonch este coordonatorul științific._x000D_ [1] http://tiny.cc/9yu07y_x000D_ [2] doi: 10.3389/fvets.2018.00305_x000D_ [3] doi:10.2875/884639_x000D_ [4] doi:10.7120/09627286.21.3.339 (Romanian)
4 August 2022
0 references
Mjölkboskap är ett av de boskapssystem som har störst produktionsandel i Europa [1]. Under de senaste årtiondena har djurens välbefinnande blivit en grundläggande angelägenhet för denna industri. Studier visar att kornas välbefinnande kan ha en negativ inverkan på deras tillväxt- och reproduktionspotential samt kvantiteten och kvaliteten på den mjölk de producerar [2]. Dessutom har samhället blivit alltmer medvetet om djurens välbefinnande och krävt öppenhet och bättre behandling av produktionsdjur [3]. _x000D_ bedömning av djurens välbefinnande bygger dock normalt på tillfälliga registreringar av miljö- och djurbaserade indikatorer. De verktyg som finns tillgängliga för detta ändamål är kostsamma, tidskrävande och ibland invasiva [4]. _x000D_ Detta projekt sammanför ett tvärvetenskapligt team för att utvärdera den tekniska och marknadsmässiga acceptansen av en precisionsdjursteknik (PFL) för att automatiskt upptäcka välfärdsproblem som stress och smärta hos mjölkkor, båda visat sig vara den största negativa effekten stater som minskar välfärden. Denna sensorbaserade, icke-invasiva 24x7-övervakningslösning använder ljudanalys- och igenkänningsteknik för att övervaka kornas röstning, vilket ger fördelar för både producenter – som ett system för tidig varning för potentiella problem, som gör det möjligt för dem att vidta korrigerande och snabba åtgärder – och konsumenter, som sannolikt är oroade över de livsmedelsproducerande djurens välbefinnande. _x000D_ Detta projekt utnyttjar arbetet i finansierade projekt från våra teammedlemmar: _x000D_ 1. Life+ DynaMap (LIFE13 ENV/IT/001254) skiljer automatiskt mellan trafikbuller och icke-trafikbuller för realtidsgenerering av trafikbullerkarta. Lärdomar från denna erfarenhet kommer att ligga till grund för valet och finjusteringen av algoritmer för att analysera vokaliseringen av kor. Dr. Alsina är en teknisk ledare för WP._x000D_ 2. SmartSense (TECSPR16–1-0066) utvecklade SmartSense-plattformen för snabb utveckling av koncepttest inom ljudigenkänningsteknik. Denna plattform kommer att användas för att utveckla vår lösning. Dr Duboc är PI._x000D_ 3. ClearFarm (862919 -H2020-SFS-2018–2020/H2020-SFS-2019–1) kommer att erbjuda en plattform för att förstå jordbrukarnas och konsumenternas behov av djurs välbefinnande och därmed en direkt bild av marknadens behov. Vi kommer att kontakta partnerna från detta projekt för att bedöma marknadsacceptans och acceptans av en PLF-lösning med hjälp av vår teknik. Dr. Llonch är vetenskaplig samordnare._x000D_ [1] http://tiny.cc/9yu07y_x000D_ [2] doi: 10.3389/fvets.2018.00305_x000D_ [3] doi:10.2875/884639_x000D_ [4] doi:10.7120/09627286.21.3.339 (Swedish)
4 August 2022
0 references
Barcelona
0 references
21 December 2023
0 references
Identifiers
IU68-016883
0 references