PickAMoo: LIDAR-verbesserte Mask R-CNN-Segmentierung zur präzisen Gewichtsschätzung von Milchkühen mittels Smartphone-Aufnahmen

Warum Kühe kontaktlos wägen

Für Milchviehhalter ist das Gewicht jeder Kuh wichtig, um Futterrationen festzulegen, den Gesundheitszustand zu überwachen und Zuchtentscheidungen zu treffen. Eine Kuh auf eine Waage zu bringen erfordert jedoch Zeit, Ausrüstung und oft stressiges Schieben und Treiben. Diese Studie untersucht, ob ein gewöhnliches Smartphone, unterstützt durch seinen Tiefensensor und moderne Bildanalyse, das Gewicht einer Kuh aus einem im Stall aufgenommenen Foto schätzen kann und so eine Routineaufgabe in eine schnelle, kontaktfreie Messung verwandelt.

Das Problem mit Maßbändern und schwerer Ausrüstung

Auf vielen Höfen wird das Gewicht noch per Augenmaß geschätzt, durch Umlegen eines Maßbands um den Brustkorb oder durch das Führen der Tiere über stationäre Waagen. Diese Methoden funktionieren, verlangen jedoch Können, Zeit und engen Umgang mit großen Tieren. Sie können bei bestimmten Rassen oder sehr schweren Kühen ungenau sein, weil sich die Körperform unterscheidet. Neuere Untersuchungen zeigen, dass Kameras und Computer Vision Körpergröße und -form aus Bildern ablesen können, doch die meisten vorhandenen Systeme beruhen auf festen 3D-Kameras und kontrollierten Durchgängen, die teuer sind und sich nur schwer in normalen Ställen installieren lassen.

Das Smartphone als Stallmessgerät

Die Forschenden entwickelten einen Arbeitsablauf um ein handgehaltenes Smartphone, das viele Landwirte bereits besitzen. Sie konzentrierten sich auf iPhone-Modelle mit integriertem Tiefensensor (LiDAR), der dem Telefon hilft, die Entfernung zur Kuh einzuschätzen. Eine maßgeschneiderte App namens PickAMoo führt den Anwender auf den richtigen Abstand und Winkel, sodass die ganze Kuh im Bild ist. Bei Feldtests auf zwei schwedischen Versuchsbetrieben sammelte das Team nahezu 3.000 Bilder von über 500 Kühen sowie die tatsächlichen Gewichte von einer automatischen Waage und eine Reihe traditioneller Maßbandmessungen zum Vergleich.

Dem Telefon die Wahrnehmung der Kuhform beibringen

Die nächste Herausforderung bestand darin, dem Computer beizubringen, die Umrisse der Kuh in einer oft unübersichtlichen Stallaufnahme zu erkennen. Das Team zeichnete in mehr als 500 Fotos manuell präzise Konturen um die Kühe und nutzte diese Beispiele, um ein modernes Bildsegmentierungsmodell namens Mask R-CNN zu trainieren. Unter mehreren getesteten Varianten erzielte eine Version mit ResNet-101-Backbone die besten Ergebnisse und trennte die Kuh in fast allen Fällen korrekt vom Hintergrund. Aus diesen Konturen berechnete das System einfache Formmerkmale wie Höhe, Länge und projizierte Körperfläche und korrigierte sie mithilfe der Tiefenmessung, sodass Kühe, die aus leicht unterschiedlichen Entfernungen fotografiert wurden, fair verglichen werden konnten.

Von der Kontur zum Gewichtband

Anstatt das exakte Gewicht bis auf das Kilogramm vorherzusagen, gruppierten die Forschenden Kühe in neun Gewichtsbänder, analog zu praktischen Bereichseinschätzungen eines Landwirts. Sie trainierten ein Machine-Learning-Modell, das die waagenkorrigierten Formmerkmale diesen Bändern zuordnet, wobei sie sorgfältig shortcuts vermieden, die Informationen vom Testdatensatz in das Training hätten einfließen lassen können. Bei der Prüfung an einer separaten Gruppe von Kühen, die nicht zum Aufbau des Modells verwendet wurden, ordnete das smartphonebasierte System die Tiere in etwa 90 bis 96 Prozent der Fälle dem richtigen Gewichtband zu. Die meisten Fehler lagen nur ein Band daneben, sodass die Schätzung auch dann nahe am tatsächlichen Gewicht war. Im Vergleich zu Standardformeln auf Basis von Maßbändern vermied die neue Methode einige rassespezifische Fehler, wie sie bei schwereren schwedischen Rotrindern beobachtet wurden.

Was das für den Alltag in der Landwirtschaft bedeutet

Die Studie zeigt, dass unter realistischen Stallbedingungen ein Smartphone in der Hand eines Mitarbeiters nützliche, kontaktlose Gewichtsschätzungen für Milchkühe liefern kann, indem Tiefensensorik, intelligente Bildsegmentierung und ein angepasstes Lernverfahren kombiniert werden. Es ersetzt keine kalibrierte Waage, wenn genaue Gewichte erforderlich sind, kann aber häufige, wenig aufwändige Kontrollen unterstützen, die bei der Anpassung der Fütterung helfen, Gewichtsentwicklungen über die Zeit verfolgen und Tiere anzeigen, die genauere Aufmerksamkeit benötigen. Mit weiteren Tests an mehr Rassen und Hofarten sowie einer Optimierung der Software für die vollständige Ausführung auf dem Gerät könnten solche Werkzeuge das präzise Wiegen von Rindern zugänglicher und stressärmer für Tiere und Menschen machen.

Zitation: Guzhva, O., Ternman, E., Lindberg, M. et al. PickAMoo: LIDAR-enhanced mask R-CNN segmentation for precision weight estimation in dairy cattle using smartphone imaging. Sci Rep 16, 16020 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-54742-3

Schlüsselwörter: Milchkühe, Smartphone-Bildgebung, LiDAR, Computer Vision, Gewichtsschätzung