| title: |
| Tiergesundheitsüberwachung von Rindern via Videosystem und Objekterkennung |
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| contributing persons: |
| Gabriel Schmidt[VerfasserIn] |
| Lisa Bachmann[AkademischeR BetreuerIn] |
| Timo Homeier-Bachmann[AkademischeR BetreuerIn] |
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0000-0002-8135-3814 |
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140581510 |
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| contributing corporate bodies: |
| Hochschule Neubrandenburg[Grad-verleihende Institution] |
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10115485-9 |
| Hochschule Neubrandenburg, Fachbereich Agrarwirtschaft und Lebensmittelwissenschaften[Grad-verleihende Institution] |
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6083865-6 |
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| abstract: |
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Die vorliegende Arbeit befasste sich mit der Tiergesundheitsüberwachung von Rindern
via Videosystem und Objekterkennung. Dafür wurden aus Videodateien Bilder extrahiert,
um die Rinder in Objekteigenschaften klassifizieren zu können. In drei Versuchen wurden
die Objekteigenschaften „stehender“ und „liegender“ Kühe mit dem Objekterkennungsmodell
YO-LOv4 trainiert, um einen zuverlässigen Detektor zu erhalten. Dabei mussten die
Anzahlen der Bilder bzw. der Label von „liegenden“ Kühen angeglichen werden, um bessere
Genauigkeiten zu erhalten.
[German] |
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| document type: |
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| institution: |
| Faculty of Agriculture and Food Sciences |
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| language: |
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| subject class (DDC): |
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publication /
production: |
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Neubrandenburg: Hochschule Neubrandenburg
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2023
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| statement of responsibility: |
| vorgelegt von Gabriel Schmidt |
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| identifiers: |
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| access condition: |
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| license/rights statement: |
all rights reserved
This work may only be used under the terms of the German Copyright Law (Urheberrechtsgesetz). |
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| DigiBibNB-ID: |
dbhsnb_thesis_0000003122 |
| created / modified: |
25.10.2023 / 25.10.2023
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| metadata license: |
The metadata of this document was dedicated to the public domain
(CC0 1.0 Universal Public Domain Dedication). |
access
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