{"id":23677,"date":"2026-08-20T10:49:45","date_gmt":"2026-08-20T08:49:45","guid":{"rendered":"https:\/\/www.mechaman.nl\/veehouderij-techniek\/?p=23677"},"modified":"2026-08-20T10:49:45","modified_gmt":"2026-08-20T08:49:45","slug":"camera-spoort-kreupelheid-bij-melkkoeien-op","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.mechaman.nl\/veehouderij-techniek\/artikel\/20260820\/camera-spoort-kreupelheid-bij-melkkoeien-op\/","title":{"rendered":"Camera spoort kreupelheid bij melkkoeien op"},"content":{"rendered":"

Hongaarse onderzoekers hebben een camerasysteem ontwikkeld dat kreupelheid bij melkkoeien automatisch moet opsporen. Onderzoekers van de Hungarian University of Agriculture and Life Sciences en de University of Veterinary Medicine in Boedapest filmden daarvoor in 2023 699 Holstein-Friesian koeien op drie melkveebedrijven in Hongarije. <\/p><\/div>\n\n\n

Een koe die haar rug iets kromt, haar kop anders beweegt dan normaal of haar klauwen niet meer gelijkmatig neerzet, het kunnen allemaal de eerste tekenen van kreupelheid zijn. Omdat je die kleine veranderingen niet altijd meteen opmerkt, proberen Hongaarse onderzoekers dat probleem op te lossen met een camera en beeldherkenning. Hun systeem volgt verschillende lichaamsdelen van een melkkoe tijdens het lopen en vertaalt de bewegingen naar een kreupelheidsscore. De techniek werkt zonder sensoren aan het dier. <\/p>\n\n\n\n

Kreupelheid vormt op melkveebedrijven zowel een welzijnsprobleem als een economisch probleem. Een kreupele koe beweegt minder gemakkelijk, vreet voer opnemen en produceert daardoor ook minder melk. Daarnaast kan kreupelheid de vruchtbaarheid be\u00efnvloeden. Hoe eerder je een afwijking ontdekt, hoe eerder je een behandeling kunt starten.<\/p>\n\n\n\n

Maar veehouders, dierenartsen en andere deskundigen kijken allemaal anders naar een koe waardoor de beoordeling afhangt van degene die kijkt. Bovendien vallen lichte afwijkingen minder goed op dan ernstige kreupelheid. Dat was dan ook de aanleiding voor een onderzoek naar systemen die koeien automatisch en steeds op dezelfde manier beoordelen.<\/p>\n\n\n\n

Camera naast de looproute<\/h3>\n\n\n\n

Onderzoekers van de Hungarian University of Agriculture and Life Sciences en de University of Veterinary Medicine in Boedapest kozen voor een betrekkelijk eenvoudige opstelling. Ze plaatsten \u00e9\u00e9n camera naast een looproute van de koeien en filmden de dieren van de zijkant. Ze hadden dus geen camera boven het dier, geen driedimensionale camera en ook geen sensor aan de koe nodig. In 2023 maakten de onderzoekers op drie Hongaarse melkveebedrijven 700 filmpjes van Holstein-Friesian koeien. De opnamen duurden vijf tot vijftien seconden. De dieren liepen na het melken terug van de melkstal naar de stal. Op die plek bewogen de koeien volgens de onderzoekers langzaam en gelijkmatig, waardoor de camera hun natuurlijke looppatroon kon vastleggen. E\u00e9n opname bleek onbruikbaar waardoor de beelden van 699 koeien overbleven.<\/p>\n\n\n\n

Uit al die filmpjes maakten de onderzoekers een bestand van 12.182 beelden. Daarin markeerden ze meer dan 50.000 keer een volledige koe of een lichaamsdeel. Ze onderscheidden vijf categorie\u00ebn: de hele koe, de kop, de rug, de beengewrichten en de klauwen. Dat onderscheid is belangrijk. Om iets over kreupelheid te kunnen zeggen, moet de software ook veranderingen in afzonderlijke delen van het lichaam kunnen volgen.<\/p>\n\n\n\n

Kop, rug en klauwen verraden het looppatroon<\/h3>\n\n\n\n

Een kreupele koe kan haar lichaam anders gebruiken om een pijnlijke poot te ontzien. Door alle lichaamsdelen in opeenvolgende videobeelden te volgen, ontstaat informatie over het looppatroon. De Hongaarse onderzoekers splitsen die taak in twee delen. Eerst zoekt beeldherkenning de verschillende lichaamsdelen in ieder beeld. Daarna gebruikt het systeem hun positie en beweging om een kreupelheidsscore te bepalen. Het geeft score 0 aan een niet-kreupele koe, score 1 aan een matig kreupele koe en score 2 aan een ernstig kreupele koe.<\/p>\n\n\n\n

Voor de uiteindelijke score gebruiken de onderzoekers vooraf bepaalde regels. Een gekromde rug in combinatie met een afwijkend stappenpatroon kan bijvoorbeeld bijdragen aan een hogere score. Daarmee kunnen ze achteraf nagaan welke kenmerken tot de beoordeling hebben geleid. <\/p>\n\n\n\n

Video ziet gemiste klauw <\/h3>\n\n\n\n

De beeldherkenning blijkt vooral moeite te hebben met overlappende poten, schaduwen, slechte zichtbaarheid en afwijkende kijkhoeken. Ze veroorzaken allemaal gemiste herkenningen. Bij de beengewrichten kan de software bovendien delen van de achtergrond voor een gewricht aanzien.<\/p>\n\n\n\n

Bij videobeelden hoeft een fout in \u00e9\u00e9n beeld minder zwaar te wegen. Als de software een klauw in \u00e9\u00e9n beeld niet ziet, kan ze die in volgende beelden opnieuw herkennen. De onderzoekers gebruiken daarom de beweging over meerdere beelden om het looppatroon te beoordelen. Dat is een verschil met een systeem dat \u00e9\u00e9n foto beoordeelt. Een lopende koe levert in enkele seconden veel opeenvolgende beelden op. Daardoor kan de software bewegingen van kop, rug en poten volgen en bepaald \u00e9\u00e9n slecht beeld de beoordeling niet.<\/p>\n\n\n\n

Komt overeen met deskundige<\/h3>\n\n\n\n

De onderzoekers lieten ook een deskundige naar de koeien kijken. Die gaf iedere koe volgens een gestandaardiseerd systeem een score van 0, 1 of 2. Vervolgens probeerden de onderzoekers hun complete systeem uit met nieuwe videobeelden. Volgens hen kwamen de automatische scores in de meeste gevallen overeen met de beoordeling van de deskundige. Een centrale processor verwerkt de beelden, zodat er geen zware grafische rekenapparatuur nodig is voor de analyse van de beelden.<\/p>\n\n\n\n

De stal is moeilijker<\/h3>\n\n\n\n

Er is nog wel een belangrijke hindernis: de stal. De onderzoekers filmden hun koeien vanaf de zijkant op een vlakke looproute en onder betrekkelijk constante omstandigheden. Een stal kent meer variatie. Licht verandert, vloeren verschillen, koeien kunnen elkaar het zicht ontnemen en vuil kan klauwen minder goed zichtbaar maken. Ook de looprichting van de koe speelt een rol. De software heeft een zijaanzicht nodig om bijvoorbeeld de kromming van de rug goed te beoordelen. Een koe die recht op de camera af loopt of er juist vanaf loopt, levert daarvoor minder bruikbare informatie. Daar komt bij dat alle dieren in dit onderzoek Holstein-Friesians waren en van slechts drie Hongaarse bedrijven kwamen. Het onderzoek toont daarom niet aan dat dezelfde beeldherkenning zonder aanpassingen op andere bedrijven, bij andere rassen en onder andere stalomstandigheden even goed werkt. Ook geeft het onderzoek nog geen antwoord op de vraag hoeveel kreupele koeien het systeem in de praktijk correct vindt en hoeveel gezonde koeien ten onrechte een waarschuwing zouden krijgen. <\/p>\n\n\n\n

De onderzoekers willen het gegevensbestand uitbreiden met meer bedrijven, rassen en omstandigheden. Ook willen ze de regels achter de uiteindelijke kreupelheidsscore verder ontwikkelen en nieuwere technieken voor beeldherkenning onderzoeken.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Hongaarse onderzoekers hebben een camerasysteem ontwikkeld dat kreupelheid bij melkkoeien automatisch moet opsporen. Onderzoekers van de Hungarian University of Agriculture and Life Sciences en de University of Veterinary Medicine in Boedapest filmden daarvoor in 2023 699 Holstein-Friesian koeien op drie melkveebedrijven in Hongarije. <\/p>\n","protected":false},"author":4033,"featured_media":6993,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"wds_primary_category":75,"wds_primary_post_tag":0,"wds_primary_dossier":0,"wds_primary_artikel_type":0,"footnotes":""},"categories":[75,95],"tags":[],"dossier":[],"artikel_type":[],"class_list":["post-23677","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-dierverzorging","category-veehouderij"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.mechaman.nl\/veehouderij-techniek\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/23677","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.mechaman.nl\/veehouderij-techniek\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.mechaman.nl\/veehouderij-techniek\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.mechaman.nl\/veehouderij-techniek\/wp-json\/wp\/v2\/users\/4033"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.mechaman.nl\/veehouderij-techniek\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=23677"}],"version-history":[{"count":5,"href":"https:\/\/www.mechaman.nl\/veehouderij-techniek\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/23677\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":23682,"href":"https:\/\/www.mechaman.nl\/veehouderij-techniek\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/23677\/revisions\/23682"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.mechaman.nl\/veehouderij-techniek\/wp-json\/wp\/v2\/media\/6993"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.mechaman.nl\/veehouderij-techniek\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=23677"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.mechaman.nl\/veehouderij-techniek\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=23677"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.mechaman.nl\/veehouderij-techniek\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=23677"},{"taxonomy":"dossier","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.mechaman.nl\/veehouderij-techniek\/wp-json\/wp\/v2\/dossier?post=23677"},{"taxonomy":"artikel_type","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.mechaman.nl\/veehouderij-techniek\/wp-json\/wp\/v2\/artikel_type?post=23677"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}