mycoreobjectdbhsnb_thesis_0000003330dbhsnb_thesis_0000003330dbhsnbthesisdbhsnb_derivate_00000039632026-09-18T06:33:06.293Z2026-09-18T06:24:25.383ZeditorTeditorTpublished1dbhsnb_derivate_0000003963truetruederivate_types:fulltextfulltextVolltextwf_edit_epub wf_register_epubstate:publishedstate:publishedpublishedveröffentlichtdbhsnb/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 Völkeldoctype:epubdoctype:epubElectronic publicationsElektronische PublikationenElektronische Publikationendoctype:epub.bachelorthesisdoctype:epub.bachelorthesisdiniPublType:bachelorThesis XMetaDissPlusThesisLevel:bachelorthesisBachelorarbeitEPUB.TYPE0003.002bachelor thesisdiniPublType:bachelorThesisdiniPublType:bachelorThesisAbschlussarbeit (Bachelor)bachelor thesisSDNB:630SDNB:630630 Agriculture630 Landwirtschaft, Veterinärmedizininstitution:HSNBinstitution:HSNBfacultiesFachbereicheinstitution:HSNB.ALinstitution:HSNB.ALFaculty of Agriculture and Food SciencesFachbereich Agrarwirtschaft und Lebensmittelwissenschaftenhttp://d-nb.info/gnd/6083865-6HS.NB.S.AW HS.NB.S.LT HS.NB.S.BT HS.NB.S.LB HS.NB.S.DE HS.NB.S.ABWlicenseinfo:worklicenseinfo:workWerkworklicenseinfo:work.rightsreservedlicenseinfo:work.rightsreservedalle Rechte vorbehalten/creativecommons/r/reserved/0.9/88x31.pngall rights reservedhttps://rightsstatements.org/page/InC/1.0/licenseinfo:depositlicenseinfo:depositVeröffentlichungsgenehmigungpermission to storelicenseinfo:deposit.rightsgrantedlicenseinfo:deposit.rightsgrantedNutzungsrechte erteiltrights grantedlicenseinfo:metadatalicenseinfo:metadataLizenzen für Metadatenlicenseinfo:metadata.cc0licenseinfo:metadata.cc0Lizenz Metadaten: CC0https://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/license metadata: CC0/creativecommons/p/zero/1.0/88x31.pngaccesscondition:openaccessaccesscondition:openaccessfrei zugänglich (Open Access)open accessrfc5646:derfc5646:deGermangerdeuDeutschTraining und Evaluierung des neuronalen Netzes YOLOv8 zur Detektion der Körperhaltung von Milchrindern in der GruppeTraining und Evaluierung des neuronalen Netzes YOLOv8 zur Detektion der Körperhaltung von Milchrindern in der Gruppegnd:1374525650orcid:0000-0003-0681-4999gnd:10115485-9gnd:6083865-6gnd:1374525650orcid:0000-0003-0681-4999gnd:10115485-9gnd:6083865-6dbhsnb_thesis_0000003330-d80534e51Mathilda VölkelMathilda Völkeldbhsnb_thesis_0000003330-d80534e61gnd:1374525650orcid:0000-0003-0681-4999Lisa BachmannLisa Bachmanndbhsnb_thesis_0000003330-d80534e77Sarah JahnSarah Jahndbhsnb_thesis_0000003330-d80534e87gnd:10115485-9Hochschule NeubrandenburgHochschule Neubrandenburgdbhsnb_thesis_0000003330-d80534e98gnd:6083865-6Hochschule Neubrandenburg. Fachbereich Agrarwirtschaft und LebensmittelwissenschaftenHochschule Neubrandenburg. Fachbereich Agrarwirtschaft und LebensmittelwissenschaftenMathilda VölkelLisa BachmannSarah JahnHochschule NeubrandenburgHochschule Neubrandenburg. Fachbereich Agrarwirtschaft und LebensmittelwissenschaftenMathilda VölkelLisa BachmannSarah JahnHochschule NeubrandenburgHochschule Neubrandenburg. Fachbereich Agrarwirtschaft und LebensmittelwissenschaftenMathilda VölkelNeubrandenburgHochschule Neubrandenburgepub.bachelorthesishttps://digibib.hs-nb.de/resolve/id/dbhsnb_thesis_0000003330Die 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.20262026Bachelorarbeit, Hochschule Neubrandenburg, 2026vorgelegt von Mathilda Völkelepub.bachelorthesis1 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 editorTfulltextfile/dbhsnb_thesis_0000003330/dbhsnb_derivate_0000003963/Bachelorarbeit-Voelkel-2026.pdfTraining und Evaluierung des neuronalen Netzes YOLOv8 zur Detektion der Körperhaltung von Milchrindern in der GruppeTraining und Evaluierung des neuronalen Netzes YOLOv8 zur Detektion der Körperhaltung von Milchrindern in der Gruppegnd:1374525650orcid:0000-0003-0681-4999gnd:10115485-9gnd:6083865-6gnd:1374525650orcid:0000-0003-0681-4999gnd:10115485-9gnd:6083865-6dbhsnb_thesis_0000003330-d80534e51Mathilda VölkelMathilda Völkeldbhsnb_thesis_0000003330-d80534e61gnd:1374525650orcid:0000-0003-0681-4999Lisa BachmannLisa Bachmanndbhsnb_thesis_0000003330-d80534e77Sarah JahnSarah Jahndbhsnb_thesis_0000003330-d80534e87gnd:10115485-9Hochschule NeubrandenburgHochschule Neubrandenburgdbhsnb_thesis_0000003330-d80534e98gnd:6083865-6Hochschule Neubrandenburg. Fachbereich Agrarwirtschaft und LebensmittelwissenschaftenHochschule Neubrandenburg. Fachbereich Agrarwirtschaft und LebensmittelwissenschaftenMathilda VölkelLisa BachmannSarah JahnHochschule NeubrandenburgHochschule Neubrandenburg. Fachbereich Agrarwirtschaft und LebensmittelwissenschaftenMathilda VölkelLisa BachmannSarah JahnHochschule NeubrandenburgHochschule Neubrandenburg. Fachbereich Agrarwirtschaft und LebensmittelwissenschaftenMathilda VölkelNeubrandenburgHochschule Neubrandenburgepub.bachelorthesishttps://digibib.hs-nb.de/resolve/id/dbhsnb_thesis_0000003330Die 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. 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Ziel ist es, die Möglichkeiten und Grenzen dieser Technologie im Kontext des Precision Livestock Farming (PLF) zu bewerten, da…Mathilda VölkelTraining und Evaluierung des neuronalen Netzes YOLOv8 zur Detektion der Körperhaltung von Milchrindern in der GruppeHochschulbibliothek Neubrandenburghttps://digibib.hs-nb.de/resolve/id/dbhsnb_thesis_0000003330MathildaVölkelVerfasserInautLisaBachmann1979 -AkademischeR BetreuerIndgs13745256500000-0003-0681-4999SarahJahnAkademischeR BetreuerIndgs10115485-9Hochschule Neubrandenburg01.09.2005 -Grad-verleihende Institutiondgg6083865-6Hochschule Neubrandenburg. Fachbereich Agrarwirtschaft und LebensmittelwissenschaftenGrad-verleihende Institutiondgg[url]https://digibib.hs-nb.de/resolve/id/dbhsnb_thesis_0000003330open_access20262026epoch:21th_centuryrfc5646:dedoctype:epub.bachelorthesisaccesscondition:openaccessSDNB:630institution:HSNB.ALstate:published