0 0 id:dbhsnb_thesis_0000003330 xml mycoreobject dbhsnb_thesis_0000003330 dbhsnb_thesis_0000003330 dbhsnb thesis dbhsnb_derivate_0000003963 2026-09-18T06:33:06.293Z 2026-09-18T06:24:25.383Z editorT editorT published 1 dbhsnb_derivate_0000003963 true true derivate_types:fulltext state:published doctype:epub doctype:epub.bachelorthesis diniPublType:bachelorThesis SDNB:630 institution:HSNB institution:HSNB.AL licenseinfo:work licenseinfo:work.rightsreserved licenseinfo:deposit licenseinfo:deposit.rightsgranted licenseinfo:metadata licenseinfo:metadata.cc0 accesscondition:openaccess rfc5646:de state:published doctype:epub doctype:epub.bachelorthesis diniPublType:bachelorThesis SDNB:630 institution:HSNB institution:HSNB.AL licenseinfo:work licenseinfo:work.rightsreserved licenseinfo:deposit licenseinfo:deposit.rightsgranted licenseinfo:metadata licenseinfo:metadata.cc0 accesscondition:openaccess rfc5646:de Training und Evaluierung des neuronalen Netzes YOLOv8 zur Detektion der Körperhaltung von Milchrindern in der Gruppe Training und Evaluierung des neuronalen Netzes YOLOv8 zur Detektion der Körperhaltung von Milchrindern in der Gruppe gnd:1374525650 orcid:0000-0003-0681-4999 gnd:10115485-9 gnd:6083865-6 gnd:1374525650 orcid:0000-0003-0681-4999 gnd:10115485-9 gnd:6083865-6 Mathilda Völkel Lisa Bachmann Sarah Jahn Hochschule Neubrandenburg Hochschule Neubrandenburg. Fachbereich Agrarwirtschaft und Lebensmittelwissenschaften Mathilda Völkel Lisa Bachmann Sarah Jahn Hochschule Neubrandenburg Hochschule Neubrandenburg. Fachbereich Agrarwirtschaft und Lebensmittelwissenschaften Mathilda Völkel Neubrandenburg Hochschule Neubrandenburg epub.bachelorthesis https://digibib.hs-nb.de/resolve/id/dbhsnb_thesis_0000003330 Die vorliegende Bachelorarbeit untersucht die Eignung des Deep-Learning-Modells YOLOv8 zur automatisierten Detektion von Körperhaltungen bei Milchrindern in Gruppenhaltung. Ziel ist es, die Möglichkeiten und Grenzen dieser Technologie im Kontext des Precision Livestock Farming (PLF) zu bewerten, da die manuelle Tierüberwachung zeitaufwendig, subjektiv und personalabhängig ist. Körperhaltungen wie Stehen oder Liegen gelten als wichtige Indikatoren für Tierwohl und Tiergesundheit. Als Datengrundlage wurden Videoaufnahmen eines Milchviehbetriebs erstellt. 2026 2026 Bachelorarbeit, Hochschule Neubrandenburg, 2026 vorgelegt von Mathilda Völkel epub.bachelorthesis 1 Bachelorarbeit-Voelkel-2026.pdf 8293191 d56f785ec1cf45122a4753ad3db67a49 dbhsnb/thesis2026-02631984344757Oau2026-09-182026-09-18T06:32:51ZrdaConverted from PICA to MODS using Pica2MODS XSLT Transformer 2.11-SNAPSHOT [SCM: "issues/112-feld_4238_reproduktionshinweis" "v2.10-19-dirty" "2024-12-04T20:27:53+0100"] with mode 'DEFAULT'.BachelorarbeitHochschulschriftTraining und Evaluierung des neuronalen Netzes YOLOv8 zur Detektion der Körperhaltung von Milchrindern in der GruppeDie vorliegende Bachelorarbeit untersucht die Eignung des Deep-Learning-Modells YOLOv8 zur automatisierten Detektion von Körperhaltungen bei Milchrindern in Gruppenhaltung. Ziel ist es, die Möglichkeiten und Grenzen dieser Technologie im Kontext des Precision Livestock Farming (PLF) zu bewerten, da die manuelle Tierüberwachung zeitaufwendig, subjektiv und personalabhängig ist. Körperhaltungen wie Stehen oder Liegen gelten als wichtige Indikatoren für Tierwohl und Tiergesundheit. Als Datengrundlage wurden Videoaufnahmen eines Milchviehbetriebs erstellt.MathildaVölkelVerfasserInautLisaBachmann1979 -AkademischeR BetreuerIndgs13745256500000-0003-0681-4999SarahJahnAkademischeR BetreuerIndgs10115485-9Hochschule Neubrandenburg01.09.2005 -Grad-verleihende Institutiondgg6083865-6Hochschule Neubrandenburg. Fachbereich Agrarwirtschaft und LebensmittelwissenschaftenGrad-verleihende Institutiondgghttps://digibib.hs-nb.de/resolve/id/dbhsnb_thesis_0000003330630 Landwirtschaft, VeterinärmedizinFachbereich Agrarwirtschaft und Lebensmittelwissenschaftenalle Rechte vorbehaltenNutzungsrechte erteiltLizenz Metadaten: CC0frei zugänglich (Open Access)de2026Hochschule NeubrandenburgNeubrandenburgmonographic202620262026Hochschulbibliothek NeubrandenburgNeubrandenburg2026Hochschulbibliothek Neubrandenburghttps://digibib.hs-nb.de/resolve/id/dbhsnb_thesis_0000003330Bachelorarbeit, Hochschule Neubrandenburg, 2026vorgelegt von Mathilda Völkel 2026-09-18T06:24:25.383Z 2026-09-18T06:33:06.293Z editorT editorT fulltext file/dbhsnb_thesis_0000003330/dbhsnb_derivate_0000003963/Bachelorarbeit-Voelkel-2026.pdf [xslt]Saxon [url]https://digibib.hs-nb.de/resolve/id/dbhsnb_thesis_0000003330 dbhsnb/thesis2026-0263 1984344757 Mathilda Völkel Völkel Mathilda Training und Evaluierung des neuronalen Netzes YOLOv8 zur Detektion der Körperhaltung von Milchrindern in der Gruppe Bachelorarbeit bachelor thesis Hochschule Neubrandenburg, 2026 Die vorliegende Bachelorarbeit untersucht die Eignung des Deep-Learning-Modells YOLOv8 zur automatisierten Detektion von Körperhaltungen bei Milchrindern in Gruppenhaltung. Ziel ist es, die Möglichkeiten und Grenzen dieser Technologie im Kontext des Precision Livestock Farming (PLF) zu bewerten, da… open_access 2026 2026 epoch:21th_century rfc5646:de doctype:epub.bachelorthesis accesscondition:openaccess SDNB:630 institution:HSNB.AL state:published 1876650296225038336