HEN-SENSE: Automatisierte Früherkennung von Verletzungen und abweichendem Verhalten bei Legehennen

Federpicken und Kannibalismus gehören zu den größten Herausforderungen in der modernen Legehennenhaltung. Sie beeinträchtigen das Tierwohl erheblich und verursachen hohe wirtschaftliche Schäden durch erhöhte Mortalität, geringere Legeleistung und Qualitätsverluste. Das Forschungsprojekt HEN-SENSE entwickelt ein intelligentes Assistenzsystem, das erste Anzeichen von Verletzungen und Verhaltensauffälligkeiten automatisiert erkennt – lange bevor sie für den Menschen offensichtlich werden. Hierzu werden optische und akustische Sensordaten mit Methoden der Künstlichen Intelligenz kombiniert. Das System unterstützt Geflügelhalterinnen und Geflügelhalter dabei, frühzeitig geeignete Gegenmaßnahmen einzuleiten und das Tierwohl nachhaltig zu verbessern.

Ziele

HEN-SENSE verfolgt vier zentrale Ziele:

• Früherkennung von Federpicken, Verletzungen und Verhaltensanomalien
• Automatisierte Bonitur großer Tierbestände ohne manuellen Aufwand
• KI-basierte Analyse optischer und akustischer Sensordaten
• Handlungsempfehlungen zur Verbesserung von Tierwohl und Herdenmanagement

Das System soll zukünftig kontinuierlich den Zustand einer gesamten Herde überwachen und den Tierhalter bei Managemententscheidungen unterstützen.

Das Data Intelligence Lab der HTW Dresden übernimmt den datenwissenschaftlichen Kern des Projekts.

Schwerpunkte sind

• Aufbau einer multimodalen Dateninfrastruktur
• Entwicklung von Bildanalyseverfahren
• Analyse akustischer Signale
• Datenfusion von Bild-, Audio- und Stallinformationen
• Entwicklung von KI-Modellen zur Anomalieerkennung
• wissenschaftliche Validierung
• Entwicklung eines KI-basierten Empfehlungssystems