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PLFDoc: Precision Livestock Farming

Maciej Oczak (ORCID: 0000-0003-1045-7568)
  • Grant-DOI 10.55776/DFH34
  • Bewilligungs­summe doc.funds.connect
  • Status Laufend
  • Projekt­beginn 01.10.2023
  • Projektende 30.09.2027
  • Bewilligungs­summe 1.029.586 €

Wissenschaftsdisziplinen

Informatik (50%); Tierzucht, Tierproduktion (50%)

Keywords

  • Livestock,
  • Computer Vision,
  • Sensors,
  • Animal Health,
  • Animal Welfare,
  • Artificial Intelligence
Abstract

Das Doktoratskolleg "PLFDoc Precision Livestock Farming" (PLFDoc) ist ein Kooperationsprojekt der Technischen Universität Wien, der Fachhochschule Oberösterreich (Campus Hagenberg) und der Veterinärmedizinischen Universität Wien. In diesemfächerübergreifenden Ausbildungsprogramm erarbeitenfünf Doktorand:innen eine Lösung, die zu einer nachhaltigeren Landwirtschaft mit verbesserter Nutztierhaltung beitragen soll. Der Forschungsschwerpunkt liegt dabei in der anwendungsorientierten Grundlagenforschung, insbesondere in der Anwendung von Methoden der "Erklärbaren Künstlichen Intelligenz" (Explainable Artificial Intelligence, XAI) sowie der Bild- und Videoanalyse (Computer Vision, CV), die zur Überwachung von Nutztierbeständen genutzt werden sollen. Moderne Sensor-Technologien, Computer Vision und neue Erkenntnisse der Datenwissenschaften bieten die Möglichkeit, den Gesundheitsstatus und das Wohlbefinden sowohl der gesamten Herde als auch einzelner Tiere kontinuierlich und in Echtzeit zu überwachen. Diese Tools ermöglichen es, Verhaltens- und/oder physiologische Abweichungen der Tiere frühzeitig zu erkennen und über das gezielte und frühzeitige Gegenlenken, die Gesundheit und das Wohlbefinden der Tiere aufrecht zu halten bzw. zu verbessern. Das ist nicht nur für Landwirt:innen und Tierärzt:innen von Bedeutung, sondern auch von gesellschaftlicher Relevanz. PLFDoc hat sich zum Ziel gesetzt, neue, auf CV- und XAI-basierende Technologien zu entwickeln, die unter anderem zur Vorhersage der Geburt, zur Tieridentifikation sowie zur Schätzung der individuellen Wasser- und Futteraufnahme bei Schweinen und Rindern eingesetzt werden sollen. Die Entwicklung dieser Technologien erfordert die Verflechtung von Fachwissen unterschiedlicher Disziplinen: Veterinärmedizin, Agrarwissenschaften, Verhaltensbiologie sowie Daten- und Ingenieurswissen- schaften. Die gemeinsame Forschung dieser Fach-Expert:innen ist daher von höchster Bedeutung und bildet den Forschungsrahmen für das Doktoratskolleg. Als Teil eines Teams verfolgen die Doktorand:innen gemeinsame Ziele und lernen voneinander. Die Fakultätsmitglieder des Doktoratskollegs verfügen ergänzend über das jeweilige Fachwissen, das für eine optimale persönliche Unterstützung der Doktorand:innen und zur Bearbeitung der beschriebenen Forschungsaktivitäten erforderlich ist. Durch den interdisziplinären Ansatz erhalten die Doktorand:innen eine Ausbildung in einer Vielzahl von Bereichen. Die im PLFDoc erworbenen theoretischen, wissenschaftlichen, experimentellen, vernetzten und kommunikativen Fähigkeiten sind eine wesentliche Grundlage für eine spätere erfolgreiche Karriere in der Industrie oder Wissenschaft.

Konsortium
  • Allan Hanbury, Technische Universität Wien
    Konsortiumsmitglied (01.03.2026 -)
  • Maciej Oczak, Veterinärmedizinische Universität Wien
    Konsortiumsmitglied (01.07.2026 -)
  • Margrit Gelautz, Technische Universität Wien
    Konsortiumsmitglied (01.10.2023 -)
  • Stephan M. Winkler, FH Oberösterreich
    Konsortiumsmitglied (01.10.2023 -)
  • Viktoria Dorfer, FH Oberösterreich
    Konsortiumsmitglied (01.10.2023 -)
Forschungsstätte(n)
  • Veterinärmedizinische Universität Wien
Internationale Projektbeteiligte
  • Tomas Norton, Katholieke Universiteit Leuven - Belgien
  • Michael Iwersen, Ludwig Maximilians-Universität München - Deutschland

Research Output

  • 3 Zitationen
  • 14 Publikationen
  • 8 Datasets & Models
  • 1 Disseminationen
  • 1 Wissenschaftliche Auszeichnungen
  • 2 Weitere Förderungen
Publikationen
  • 2026
    Titel Using posture classification for detecting calving related behaviour in dairy cows
    Typ Conference Proceeding Abstract
    Autor Gosch
    Konferenz 59th Annual Conference Physiology and Pathology of Reproduction and 51st Joint Conference on Veterinary and Human Reproductive Medicine, Munich, Germany.
    Link Publikation
  • 2026
    Titel Vision-based detection of pain and nest-building behaviors in sows within commercial farrowing pens
    Typ Conference Proceeding Abstract
    Autor Helf
    Konferenz Artificial Intelligence 4 Animal Science 2026, Ghent, Belgium
  • 2026
    Titel Visions-based detection of pain and nest-building behaviors in sows within commercial farrowing pens
    Typ Conference Proceeding Abstract
    Autor Helf
    Konferenz Austrian Symposium on AI, Robotics, and Vision
    Seiten 267-272
    Link Publikation
  • 2025
    Titel How toMeasure Explainability andInterpretability ofMachine Learning Results; In: Genetic Programming Theory and Practice XXI
    DOI 10.1007/978-981-96-0077-9_18
    Typ Book Chapter
    Verlag Springer Nature Singapore
  • 2026
    Titel Skeleton integrity: A method for the efficient fine-tuning of pose estimation models for pigs
    DOI 10.1016/j.biosystemseng.2025.104380
    Typ Journal Article
    Autor Brunner D
    Journal Biosystems Engineering
  • 2026
    Titel Improved and interpretable accelerometer-based farrowing prediction
    DOI 10.1016/j.biosystemseng.2025.104381
    Typ Journal Article
    Autor Mayrhuber E
    Journal Biosystems Engineering
  • 2025
    Titel Towards Automated and Interpretable Decision Support Systems for Precision Livestock Farming Using Evolutionary Computing
    DOI 10.1145/3712255.3734314
    Typ Conference Proceeding Abstract
    Autor Mayrhuber E
    Seiten 2600-2603
    Link Publikation
  • 2025
    Titel 14. Leveraging Vision Mamba for cow pose estimation
    DOI 10.1016/j.anscip.2025.08.169
    Typ Journal Article
    Autor Daadouch S
    Journal Animal - Science proceedings
    Seiten 515-517
  • 2025
    Titel 89. Evaluation of YOLO-Pose for cattle pose estimation from videos
    DOI 10.1016/j.anscip.2025.08.244
    Typ Journal Article
    Autor Zhao K
    Journal Animal - Science proceedings
    Seiten 658-660
  • 2025
    Titel 136. Pose classification for detection of calving related behavior in dairy cows
    DOI 10.1016/j.anscip.2025.08.291
    Typ Journal Article
    Autor Gosch M
    Journal Animal - Science proceedings
    Seiten 745-747
  • 2025
    Titel Explainable Artificial Intelligence and Computer Vision as Powerful Tools for Precision Livestock Farming.
    Typ Conference Proceeding Abstract
    Autor Brunner
    Konferenz 18. Forschungsforum der österreichischen Fachhochschulen
    Seiten 552-553
    Link Publikation
  • 2025
    Titel Automated Body Measurement of Sows in Feeding Stations Using Multiple Cameras
    Typ Conference Proceeding Abstract
    Autor Helf
    Konferenz 1st EAAP Conference on Artificial Intelligence 4 Animal Science, 2025, Zurich, Switzerland
    Seiten 63
    Link Publikation
  • 2024
    Titel Exploring the Potential of Symbolic Regression in Precision Livestock Farming.
    Typ Conference Proceeding Abstract
    Autor Mayrhuber
    Konferenz 11th European Conference on Precision Livestock Farming, Bologna, Italy 9 - 12 September 2024
    Seiten 1324-1331
  • 2024
    Titel Skeleton-based computer vision algorithms for detecting behaviour of dairy cows prior to calving
    Typ Conference Proceeding Abstract
    Autor Gosch
    Konferenz 11th European Conference on Precision Livestock Farming. Bologna, Italy.
    Seiten 274-283
    Link Publikation
Datasets & Models
  • 0 Link
    Titel Pre-farrowing activity dataset
    Typ Database/Collection of data
    Öffentlich zugänglich
    Link Link
  • 0
    Titel YOLO Pose models trained for cattle pose estimation
    DOI 10.1016/j.anscip.2025.08.244
    Typ Computer model/algorithm
    Öffentlich zugänglich
  • 0 Link
    Titel Pre-farrowing behavior dataset
    DOI 10.34749/3061-1466.2026.36
    Typ Database/Collection of data
    Öffentlich zugänglich
    Link Link
  • 0 Link
    Titel Cow calving postures dataset
    DOI 10.1016/j.anscip.2025.08.291
    Typ Database/Collection of data
    Öffentlich zugänglich
    Link Link
  • 2026 Link
    Titel Pig pose estimation dataset
    DOI 10.17632/sn49zt6jpw.1
    Typ Database/Collection of data
    Öffentlich zugänglich
    Link Link
  • 2025 Link
    Titel Vision Mamba-based Keypoint R-CNN model for cow pose estimation
    DOI 10.1016/j.anscip.2025.08.169
    Typ Computer model/algorithm
    Öffentlich zugänglich
    Link Link
  • 2025 Link
    Titel MLP classifyer for classifying calving-related body-, head- and tail postures of cows approaching parturition
    DOI 10.1016/j.anscip.2025.08.291
    Typ Computer model/algorithm
    Öffentlich zugänglich
    Link Link
  • 2025 Link
    Titel K-nearest neighbors (KNN) classifyer for classifying calving-related body-, head- and tail postures of cows approaching parturition
    DOI 10.1016/j.anscip.2025.08.291
    Typ Computer model/algorithm
    Öffentlich zugänglich
    Link Link
Disseminationen
  • 2025
    Titel Presentation to the industry partner - memeber of the industry advisory board of PLFDoc
    Typ A talk or presentation
Wissenschaftliche Auszeichnungen
  • 2025
    Titel Frontiers in Precision Livestock Farming Award
    Typ Poster/abstract prize
    Bekanntheitsgrad Continental/International
Weitere Förderungen
  • 2026
    Titel Computer vision assisted phenotyping, early detection and genetic analysis of abnormal behavior in weaned piglets
    Typ Research grant (including intramural programme)
    Förderbeginn 2026
    Geldgeber BMLUK - Federal Ministry of Agriculture and Forestry, Climate and Environmental Protection, Regions and Water Management
  • 2025
    Titel VetIdeas challenge - 3rd place for PhD student of PLFDoc - Mathias Gosch
    Typ Travel/small personal
    Förderbeginn 2025
    Geldgeber University of Veterinary Medicine Vienna

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