vimjourСельскохозяйственные машины и технологииAgricultural Machinery and Technologies2073-7599Federal State Budgetary Scientific Institution «Federal Scientific Agroengineering Center VIM»10.22314/2073-7599-2023-17-2-28-34vimjour-513Research ArticleТЕХНИКА ДЛЯ ЖИВОТНОВОДСТВАMACHINERY FOR ANIMAL INDUSTRYОпределение упитанности молочных коров для оперативного мониторинга их физиологического состоянияDetermining Body Condition of Dairy Cows for Early Diagnosis of Physiological DiseasesПавкинД. Ю.PavkinD. Yu.

Дмитрий Юрьевич Павкин - кандидат технических наук, заведующий лабораторией

Москва

Dmitriy Yu. Pavkin - Ph.D.(Eng.), head of laboratory

Moscow

dimqaqa@mail.ruЮрочкаС. С.YurochkaS. S.

Сергей Сергеевич Юрочка - кандидат технических наук, младший научный сотрудник

Москва

Sergey S. Yurochka, Ph.D.(Eng.), junior research engineer

Moscow

yurochkasr@gmail.comПоликановаА. А.PolikanovaA. A.

Александра Александровна Поликанова - магистрант, специалист

Москва

Aleksandra A. Polikanova - MSc(Eng.), student, specialist

Moscow

al.polikanova@mail.ruДовлатовИ. М.DovlatovI. M.

Игорь Мамедяревич Довлатов - кандидат технических наук, научный сотрудник

Москва

Igor M. Dovlatov - Ph.D.(Eng.), research engineer

Moscow

dovlatovim@mail.ruФедеральный научный агроинженерный центр ВИМРоссияFederal Scientific Agroengineering Center VIMRussian Federation2023220620231722834Copyright © Павкин Д.Ю., Юрочка С.С., Поликанова А.А., Довлатов И.М., 20232023Павкин Д.Ю., Юрочка С.С., Поликанова А.А., Довлатов И.М.Pavkin D.Y., Yurochka S.S., Polikanova A.A., Dovlatov I.M.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.vimsmit.com/jour/article/view/513

Отметили наличие проблемы в животноводстве с автоматизированной диагностикой физиологического состояния молочных коров, в том числе заболевания кетозом. Решили выявить возможность ежедневной диагностики физиологического состояния животных автоматическим бесконтактным способом. (Цель исследования) Разработать алгоритм комплексной оперативной диагностики физиологического состояния молочных коров по их живой массе и упитанности. (Материалы и методы) Натурные данные собирали в 2021-2022 годах на фермах хозяйств «Григорьевское» (Ярославская область), «Истринская сыроварня» и «Совхоз имени Ленина» (Московская область). Использовали коммерческую 3D ToF-камеру (Time-of-flight) O3D303, способную рассчитывать и выводить пространство точек (Point Cloud) в виде многомерного массива. В программе использовали 144 снимка, 136 из них прошли этап фильтрации, в 6 снимках не обнаружены области интересов, так как изображения имели высокую шумовую нагрузку, не был виден крестец. Исследовали 62 коровы. (Результаты и обсуждение) Доказали репрезентативность выборки и результатов: коэффициент корреляции Пирсона равен 0,849, что показывает сильную линейную зависимость между упитанностью и живой массой. Определили, что у 24 процентов коров балл упитанности был меньше нижней границы нормы. Составили алгоритм, помогающий ветеринарам в определение животных, которым нужен дополнительный осмотр. (Выводы) Выявили, что разработанный алгоритм помогает оперативно определять нарушения физиологического состояния молочных коров и в автоматическом режиме диагностировать заболевания на ранней стадии, без дополнительных трудозатрат и расходов на проведение анализов. 

The paper points out the problem with automated diagnostics of body condition in dairy cattle, including ketosis. The conducted research is aimed at determining the possibility for non-contact automated diagnostics of the cattle physiological state on a daily basis. (Research purpose) To develop an algorithm for complex operational diagnostics of the physiological state of dairy cows by their live weight and body condition. (Materials and methods) Field data were collected in 2021-2022 on the FSUE Grigoryevskoye (Yaroslavl Region), Istra Cheese Factory and Lenin Dairy State Farm (Moscow Region). A commercial 3D ToF (Time-of-Flight) camera  O3D303 was used. The 3D camera is capable of calculating and displaying the Point Cloud space as a multidimensional array. The program received 144 images, 136 images passed the filtering stage, 6 images did not detect the areas of interest, because of the high level of image noise, and the sacrum was not detected. 62 cows were subject to research. (Results and discussion) The sample and the dependence are proved to be representative as the Pearson correlation coefficient equals R=0.849, which shows a strong linear relationship between the body condition score and live weight. It was determined that in 24 percent of cases the body condition score is less than the least normal one. An algorithm was developed to help veterinarians to detect the animals that need additional examination. (Conclusions) It was found that the developed algorithm helps to quickly detect ketosis in dairy cows and automatically diagnose physiological diseases at an early stage, without additional labor and monetary costs.

молочное животноводствобонитировка молочного скотаживая массабесконтактная оценка упитанностифизиологическое состояние животныхранняя диагностика заболеванийdairy farminggrades of dairy cattlebonitificationlive weightnon-contact assessment of cattle body conditionphysiological state of animalsearly diagnosis of diseasesReferencesDelić B., Belić B., Cincović M.R., Djokovic R., Lakić I. Metabolic adaptation in first week after calving and early prediction of ketosis type I and II in dairy cows. Large Animal Review. 2020. N26. 51-55.Delić B., Belić B., Cincović M.R., Djokovic R., Lakić I. Metabolic adaptation in first week after calving and early prediction of ketosis type I and II in dairy cows. Large Animal Review. 2020. N26. 51-55 (In English).Hubner A., Canisso I.F., Peixoto P.M., et al. Characterization of metabolic profile, health, milk production, and reproductive outcomes of dairy cows diagnosed with concurrent hyperketonemia and hypoglycemia. Journal of Dairy Science. 2022. Vol. 105. N11. 9054-9069Hubner A., Canisso I.F., Peixoto P.M., et al. Characterization of metabolic profile, health, milk production, and reproductive outcomes of dairy cows diagnosed with concurrent hyperketonemia and hypoglycemia. Journal of Dairy Science. 2022. Vol. 105. N11. 9054-9069 (In English).Puppel K., Kuczyńska B. Metabolic profiles of cow’s blood; a review. Journal of the Science of Food and Agriculture. 2016. N96. 4321-4328.Puppel K., Kuczyńska B. Metabolic profiles of cow’s blood; a review. Journal of the Science of Food and Agriculture. 2016. N96. 4321-4328 (In English).Wang Y., Huo P., Sun Y., Zhang Y. Effects of Body Condition Score Changes During Peripartum on the Postpartum Health and Production Performance of Primiparous Dairy Cows. Animals. 2019. N9. 1159.Wang Y., Huo P., Sun Y., Zhang Y. Effects of Body Condition Score Changes During Peripartum on the Postpartum Health and Production Performance of Primiparous Dairy Cows. Animals. 2019. N9. 1159 (In English).Пустовая А.О., Секерин И.Ю., Куцевалов А.А. и др. Кетоз у коров // Вестник научно-технического творчества молодежи Кубанского ГАУ. 2016. Т. 4. N1. С. 198-200.Pustovaya A.O., Sekerin I.Yu., Kutsevalov A.A., et al. Ketoz u korov [Ketosis in cows]. Vestnik nauchno-tekhnicheskogo tvorchestva molodezhi Kubanskogo GAU. 2016. Vol. 4. N1. 198-200 (In Russian) .Эленшлегер А., Требухов А., Казакова О. Особенности кетогенеза у больных субклиническим кетозом коров до и после отела // Ветеринария сельскохозяйственных животных. 2016. N6. С. 27-30.Elenschleger A., Trebukhov A., Kazakova O. Osobennosti ketogeneza u bol'nykh subklinicheskim ketozom korov do i posle otela [The features of ketogenesis in cows with subclinical ketosis before and after calving]. Veterinariya sel'sko­khozyaystvennykh zhivotnykh. 2016. N6. 27-30 (In Russian).Deniz A., Aksoy K., Metin M. Transition period and subclinical ketosis in dairy cattle: association with milk production, metabolic and reproductive disorders and economic aspects. Medycyna Weterynaryjna. 2020. N76(09). 495-502.Deniz A., Aksoy K., Metin M. Transition period and subclinical ketosis in dairy cattle: association with milk production, metabolic and reproductive disorders and economic aspects. Medycyna Weterynaryjna. 2020. N76(09). 495-502 (In English).Faruk M.S., Park B., Ha S., et al. Comparative study on different field tests of ketosis using blood, milk, and urine in dairy cattle. Veterinární medicína. 2020. N65. 199-206.Faruk M.S., Park B., Ha S., et al. Comparative study on different field tests of ketosis using blood, milk, and urine in dairy cattle. Veterinární medicína. 2020. N65. 199-206 (In English).Frigo E., Dechow C.D., Pedron O., Cassell B.G. The genetic relationship of body weight and early-lactation health disorders in two experimental herds. Journal of Dairy Science. 2010. N93(3). 1184-1192.Frigo E., Dechow C.D., Pedron O., Cassell B.G. The genetic relationship of body weight and early-lactation health disorders in two experimental herds. Journal of Dairy Science. 2010. N93(3). 1184-1192 (In English).Staničkov N., Cincović M., Djoković R., et al. Ketosis in Dairy Cows during Early Lactation – Detection in Pooled Blood Serum Samples. Acta Scientiae Veterinariae. 2022. N50. 1866. 1-8.Staničkov N., Cincović M., Djoković R., et al. Ketosis in Dairy Cows during Early Lactation – Detection in Pooled Blood Serum Samples. Acta Scientiae Veterinariae. 2022. N50. 1866. 1-8 (In English).Satoła A., Bauer E.A. Predicting Subclinical Ketosis in Dairy Cows Using Machine Learning Techniques. Animals. 2021. N11. 2131.Satoła A., Bauer E.A. Predicting Subclinical Ketosis in Dairy Cows Using Machine Learning Techniques. Animals. 2021. N11. 2131 (In English).Najm N.-A., Zimmermann L., Dietrich O., Rieger A., Martin R., Zerbe H. Associations between motion activity, ketosis risk and estrus behavior in dairy cattle. Preventive Veterinary Medicine. 2019. 104857.Najm N.-A., Zimmermann L., Dietrich O., Rieger A., Martin R., Zerbe H. Associations between motion activity, ketosis risk and estrus behavior in dairy cattle. Preventive Veterinary Medicine. 2019. 104857 (In English).Albornoz R.I., Giri K., Hannah M.C., Wales W.J. An Improved Approach to Automated Measurement of Body Condition Score in Dairy Cows Using a Three-Dimensional Camera System. Animals. 2022. N12. 72.Albornoz R.I., Giri K., Hannah M.C., Wales W.J. An Improved Approach to Automated Measurement of Body Condition Score in Dairy Cows Using a Three-Dimensional Camera System. Animals. 2022. N12. 72 (In English).Li S., Wei X., Song J., Zhang C., Zhang Y., Sun Y. Evaluation of Statistical Process Control Techniques in Monitoring Weekly Body Condition Scores as an Early Warning System for Predicting Subclinical Ketosis in Dry Cows. Animals. 2021. N11. 3224.Li S., Wei X., Song J., Zhang C., Zhang Y., Sun Y. Evaluation of Statistical Process Control Techniques in Monitoring Weekly Body Condition Scores as an Early Warning System for Predicting Subclinical Ketosis in Dry Cows. Animals. 2021. N11. 3224 (In English).Павкин Д.Ю., Юрочка С.С., Хакимов А.Р., Довлатов И.М. Разработка интеллектуального алгоритма взвешивания дойных коров // Агротехника и энергообеспечение. 2022. N3(36). С. 44-51.Pavkin D.Yu., Yurochka S.S., Khakimov A.R., Dovlatov I.M. Razrabotka intellektual'nogo algoritma vzveshivaniya doy­nykh korov [Development of an intelligent algorithm for weighing dairy cows]. Agrotekhnika i energoobespechenie. 2022. N3(36). 44-51 (In Russian).Павкин Д.Ю., Юрочка С.С., Хакимов А.Р., Довлатов И.М. Разработка интеллектуальной весовой платформы для проведения бонитировочных работ // Агротехника и энергообеспечение. 2022. N3(36). С. 52-58.Pavkin D.Yu., Yurochka S.S., Khakimov A.R., Dovlatov I.M. Razrabotka intellektual'noy vesovoy platformy dlya provedeniya bonitirovochnykh rabot [Development of an intelligent weighing platform for appraisal work]. Agrotekhnika i energoobespechenie. 2022. N3(36). 52-58 (In Russian).Павкин Д.Ю., Юрочка С.С., Шилин Д.В., Рузин С.С. Бесконтактная оценка упитанности молочных коров с использованием ToF-технологии // Агроинженерия. 2021. N2(102). С. 39-44.Pavkin D.Yu., Yurochka S.S., Shilin D.V., Ruzin S.S. Beskontaktnaya otsenka upitannosti molochnykh korov s ispol'zovaniem ToF-tekhnologii [Non-contact body condition score of dairy cows based on TOF-technology]. Agroinzheneriya. 2021. N2(102). 39-44 (In Russian).Яремчук В.П. Некоторые вопросы сдачи-приемки живого скота // Мясные технологии. 2010. N2(86). С. 34-38.Yaremchuk V.P. Nekotorye voprosy sdachi-priemki zhivogo skota [Some issues of live cattle delivery and acceptance]. Myasnye tekhnologii. 2010. N2(86). 34-38 (In Russian).Романов И.О., Стрельцов А.С. Функционально математическое определение показателей надежности и установление зависимости комплексного показателя от единичных на стадиях изготовления и восстановления деталей, определяющих безотказность машины // Надежность. 2018. Т. 18. N2. 10-16.Romanov I.O., Strel'tsov A.S. Funktsional'no matemati­cheskoe opredelenie pokazateley nadezhnosti i ustanovlenie zavisimosti kompleksnogo pokazatelya ot edinichnykh na stadiyakh izgotovleniya i vosstanovleniya detaley, oprede­lyayushchikh bezotkaznost' mashiny [Functional mathematical definition of dependability indicators and establishment of the dependency between the integrated indicator and the unique indicators at the stage of manufacture and recovery of components that define the reliability of a machine]. Nadezhnost'. 2018. Vol. 18. N2. 10-16 (In Russian).

The authors declare that there are no conflicts of interest present.