The system has been in operation fo

The system has been in operation for 13 months and over
10,000 milkings from 71 different cows have been recorded into data files. During this time we have managed to develop a real-time system with alerts of possible leg problems. The current system still gives too many false alerts to be used as a decision making tool on-farm, so more work needs to be done in order to improve system accuracy.
The analysis of the measurement data has been auto- mated. We were able to automatically and reliably detect if a cow has been standing off the balances. Most of the files with incorrect data could be corrected by deleting the erro- neous values and could be used for leg health monitoring, but around 10% needed to be discarded.
After the data are corrected, an expert system is needed to determine whether a particular cow behaves normally or abnormally. We discovered that leg problems can be detected with continuous monitoring of leg weights. A leg problem caused a cow to put less weight on the injured leg. Increased kicking and stepping frequency during milking also served as a good indicator for lameness contrary to the findings of Rousing et al. (2004). In future work, kicks (lifting of a leg) and steps (weight shuffling) will be differentiated from each other. More research is needed to determine if hoof diseases can be iden- tified by the system before clinical signs or acute lameness appears.
Cows are individuals and cannot always be judged with the same criteria. At least three groups of cows can be recognized: calm cows with very even leg weights, restless cows that had more variation in the leg weights and cows that constantly keep less weight on one of the legs with no clinical reason. A separate decision system is needed for detecting leg prob- lems in each of these groups. The decision system also needs some kind of logic to decide into which group a certain cow belongs.

Kết quả (Việt) 1:

Hệ thống đã hoạt động cho 13 tháng và hơn10.000 milkings từ 71 bò khác nhau đã được ghi nhận vào dữ liệu dòng. Trong thời gian này, chúng tôi đã quản lý để phát triển một hệ thống thời gian thực với cảnh báo của các vấn đề có thể chân. Hệ thống hiện tại vẫn còn cung cấp cho quá nhiều cảnh báo sai để được sử dụng như là một quyết định làm công cụ trên trang trại, vì vậy nhiều công việc cần phải được thực hiện để cải thiện độ chính xác của hệ thống.Phân tích dữ liệu đo lường đã là tự động-dính. Chúng tôi đã có thể tự động và đáng tin cậy phát hiện nếu một con bò đã đứng ra các cân đối. Hầu hết các dòng với dữ liệu không chính xác có thể được sửa chữa bằng cách xóa bỏ các giá trị erro-neous và có thể được sử dụng cho chân y tế giám sát, nhưng khoảng 10% cần thiết để được loại bỏ.Sau khi dữ liệu được sửa chữa, một hệ thống chuyên gia cần thiết để xác định cho dù một con bò cụ thể cư xử bình thường hoặc bất thường. Chúng tôi phát hiện ra rằng vấn đề chân có thể được phát hiện với giám sát liên tục của trọng lượng chân. Một vấn đề chân gây ra một con bò để đặt ít hơn trọng lượng trên chân bị thương. Tăng lên đá và bước tần số trong vắt sưa cũng phục vụ như là một chỉ số tốt cho lameness trái ngược với findings của hót et al. (năm 2004). Trong tác phẩm trong tương lai, đá (nâng chân một) và bước (trọng lượng shuffling) sẽ được phân biệt với nhau. Nghiên cứu thêm là cần thiết để xác định nếu móng bệnh có thể là iden-tified bởi hệ thống trước khi dấu hiệu lâm sàng hoặc cấp tính lameness xuất hiện.Bò là cá nhân và không thể luôn luôn được đánh giá với các tiêu chí tương tự. Ít nhất ba nhóm con bò có thể được công nhận: bình tĩnh bò với trọng lượng ngay cả rất chân, Bồn chồn bò có nhiều biến thể trong các trọng lượng chân và con bò liên tục giữ cho trọng lượng ít hơn trên một chân với không có lý do lâm sàng. Một hệ thống riêng biệt quyết định là cần thiết để phát hiện chân prob-lems trong mỗi của các nhóm này. Hệ thống quyết định cũng cần một số loại logic để quyết định vào nhóm mà một con bò nhất định thuộc về.

Kết quả (Việt) 2:

Hệ thống này đã hoạt động được 13 tháng và hơn
10.000 lần vắt sữa từ 71 con bò khác nhau đã được ghi vào dữ liệu fi les. Trong thời gian này, chúng tôi đã được quản lý để phát triển một hệ thống thời gian thực với các thông báo của các vấn đề về chân có thể. Hệ thống hiện tại vẫn mang lại quá nhiều cảnh báo giả để được sử dụng như một công cụ ra quyết định về nông nghiệp, vì vậy nhiều việc cần phải được thực hiện để cải thiện độ chính xác của hệ thống.
Việc phân tích các dữ liệu đo lường đã được auto giao phối. Chúng tôi đã có thể tự động và đáng tin cậy phát hiện nếu một con bò đã được đứng hết nợ. Hầu hết các fi les với dữ liệu không chính xác có thể được sửa chữa bằng cách xóa các giá trị neous erro- và có thể được sử dụng để theo dõi sức khỏe chân, nhưng khoảng 10% cần được bỏ đi.
Sau khi dữ liệu được điều chỉnh lại, một hệ chuyên gia là cần thiết để xác định liệu một đặc biệt là bò cư xử bình thường hay bất thường. Chúng tôi phát hiện ra rằng vấn đề về chân có thể được phát hiện với sự giám sát liên tục của các trọng chân. Một vấn đề chân gây ra một con bò để đặt ít trọng lượng trên chân bị thương. Tăng đá và tần số bước trong quá trình vắt sữa cũng phục vụ như là một chỉ số tốt cho què quặt trái với những phát hiện fi của Rousing et al. (2004). Trong công việc tương lai, đá (nâng một chân) và bước (trọng lượng shuf fl ing) sẽ được phân biệt với nhau. Cần nghiên cứu thêm để xác định xem bệnh móng có thể iden- ti fi ed bởi hệ thống trước khi các dấu hiệu lâm sàng hoặc què cấp tính xuất hiện.
Bò là các cá nhân và có thể không luôn luôn được đánh giá với các tiêu chuẩn giống nhau. Ít nhất ba nhóm bò có thể được công nhận: bò bình tĩnh với rất ngay cả trọng lượng chân, bò bồn chồn mà có thêm biến thể trong trọng lượng chân và bò liên tục giữ trọng lượng ít hơn về một trong những chân không có lý do lâm sàng. Một hệ thống quyết định riêng biệt là cần thiết để phát hiện mắc các chân trong mỗi nhóm. Các hệ thống quyết định cũng cần một số loại logic để quyết định vào đó nhóm một con bò nào đó thuộc về.