vetpressАграрная наукаAgrarian science0869-81552686-701XРедакция журнала "Аграрная наука"10.32634/0869-8155-2024-378-1-75-80vetpress-2908Research ArticleЗООТЕХНИЯ И ВЕТЕРИНАРИЯZOOTECHNICS AND VETERINARY MEDICINEОценка поведенческих реакций у крупного рогатого скотаEvaluation of behavioral responses in cattlehttps://orcid.org/0000-0003-3058-2446ВладимировФ. Е.VladimirovF. E.

Фёдор Евгеньевич Владимиров, научный сотрудник 

1-й Институтский проезд, 5, Москва, 109428

Fedor E. Vladimirov, Researcher Associate 

5 1st Institute passage, Moscow, 109428

fvladimirov21@gmail.comhttps://orcid.org/0000-0002-2511-7526БазаевС. О.BazaevS. O.

Савр Олегович Базаев, кандидат сельскохозяйственных наук, научный сотрудник 

1-й Институтский проезд, 5, Москва, 109428

Savr O. Bazaev, Candidate of Agricultural Sciences, Researcher Associate

5 1st Institute passage, Moscow, 109428

 

sbazaeff@yandex.ruhttps://orcid.org/0000-0002-4332-9274ХакимовА. Р.KhakimovA. R.

Артём Рустамович Хакимов, младший научный сотрудник 

1-й Институтский проезд, 5, Москва, 109428

Artem R. Khakimov Junior Research Assistant 

5 1st Institute passage, Moscow, 109428

arty.hv@gmail.comhttps://orcid.org/0000-0002-2511-7526ЮрочкаС. С.YurochkaS. S.

Сергей Сергеевич Юрочка, старший научный сотрудник 

1-й Институтский проезд, 5, Москва, 109428

Sergej S. Yurochka, Senior Researcher 

5 1st Institute passage, Moscow, 109428

yurochkasr@gmail.comФедеральный научный агроинженерный центр ВИМРоссияFederal Scientific Agroengineering Center VIMRussian Federation202419012024017580Copyright © Владимиров Ф.Е., Базаев С.О., Хакимов А.Р., Юрочка С.С., 20242024Владимиров Ф.Е., Базаев С.О., Хакимов А.Р., Юрочка С.С.Vladimirov F.E., Bazaev S.O., Khakimov A.R., Yurochka S.S.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.vetpress.ru/jour/article/view/2908Актуальность

Актуальность. При изучении поведенческих данных исследователи сталкиваются с проблемой дифференциации поведенческих действий. В данном исследовании была поставлена задача по разработке методологии, способной выполнять неконтролируемую поведенческую классификацию электронных данных, собранных с высокой частотой от установленных на ошейнике датчиков движения и GPS-датчиков на пастбищном скоте.

Методы

Методы. Для достижения поставленной задачи был собран набор данных, который обработали путем обнаружения ключевых признаков поведения животных и их классификации в соответствии с поведенческими параметрами.

Результаты

Результаты. Обработанный набор данных в дальнейшем был применен к независимому набору данных с целью проверки эффективности методологии. Разработанная методология показала себя эффективным инструментом для анализа электронных данных, полученных от животных, и может быть использована для классификации данных по поведенческим параметрам, таким как поиск пищи, отдых, размышление, передвижение и другие действия. Это позволяет получить новые знания о поведении животных и является важным шагом в изучении животных в естественной среде их обитания.

Relevance

Relevance. When studying behavioral data, researchers face the problem of differentiating behavioral actions. In this study, the task was set to develop a methodology capable of performing uncontrolled behavioral classification of electronic data collected with high frequency from collar-mounted motion sensors and GPS sensors on pasture cattle.

Methods

Methods. To achieve this task, a data set was collected, which was processed by detecting key signs of animal behavior and classifying them according to behavioral parameters.

Results

Results. The processed data set was subsequently applied to an independent data set in order to verify the effectiveness of the methodology. The developed methodology has proven to be an effective tool for analyzing electronic data obtained from animals and can be used to classify data according to behavioral parameters such as foraging, resting, thinking, locomotion, and other actions. This allows you to gain new knowledge about the behavior of animals and is an important step in the study of animals in their natural habitat.

молочное животноводствокрупный рогатый скотфизиологическое состояниемониторингдатчикидвигательная активностьdairy farmingcattlephysiological statemonitoringsensorsanimal activityReferencesOwen-Smith N., Fryxell J.M., Merrill E.H. Foraging theory upscaled: the behavioural ecology of herbivore movement. Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences. 2010; 365(1550): 2267–2278. https://doi.org/10.1098/rstb.2010.0095Owen-Smith N., Fryxell J.M., Merrill E.H. Foraging theory upscaled: the behavioural ecology of herbivore movement. Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences. 2010; 365(1550): 2267–2278. https://doi.org/10.1098/rstb.2010.0095Gaillard J.-M. et al. Habitat–performance relationships: finding the right metric at a given spatial scale. Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences. 2010; 365(1550): 2255–2265. https://doi.org/10.1098/rstb.2010.0085Gaillard J.-M. et al. Habitat–performance relationships: finding the right metric at a given spatial scale. Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences. 2010; 365(1550): 2255–2265. https://doi.org/10.1098/rstb.2010.0085González L.A., Tolkamp B.J., Coffey M.P., Ferret A., Kyriazakis I. Changes in Feeding Behavior as Possible Indicators for the Automatic Monitoring of Health Disorders in Dairy Cows. Journal of Dairy Science. 2008; 91(3): 1017–1028. https://doi.org/10.3168/jds.2007-0530González L.A., Tolkamp B.J., Coffey M.P., Ferret A., Kyriazakis I. Changes in Feeding Behavior as Possible Indicators for the Automatic Monitoring of Health Disorders in Dairy Cows. Journal of Dairy Science. 2008; 91(3): 1017–1028. https://doi.org/10.3168/jds.2007-0530Anderson D.M., Estell R.E., Cibils A.F. Spatiotemporal Cattle Data—A Plea for Protocol Standardization. Positioning. 2013; 4(1): 115–136. https://doi.org/10.4236/pos.2013.41012Anderson D.M., Estell R.E., Cibils A.F. Spatiotemporal Cattle Data—A Plea for Protocol Standardization. Positioning. 2013; 4(1): 115–136. https://doi.org/10.4236/pos.2013.41012Wark T. et al. Transforming Agriculture through Pervasive Wireless Sensor Networks. IEEE Pervasive Computing. 2007; 6(2): 50–57. https://doi.org/10.1109/MPRV.2007.47Wark T. et al. Transforming Agriculture through Pervasive Wireless Sensor Networks. IEEE Pervasive Computing. 2007; 6(2): 50–57. https://doi.org/10.1109/MPRV.2007.47Handcock R.N. et al. Monitoring Animal Behaviour and Environmental Interactions Using Wireless Sensor Networks, GPS Collars and Satellite Remote Sensing. Sensors. 2009; 9(5): 3586–3603. https://doi.org/10.3390/s90503586Handcock R.N. et al. Monitoring Animal Behaviour and Environmental Interactions Using Wireless Sensor Networks, GPS Collars and Satellite Remote Sensing. Sensors. 2009; 9(5): 3586–3603. https://doi.org/10.3390/s90503586Nadimi E.S., Jørgensen R.N., Blanes-Vidal V., Christensen S. Monitoring and classifying animal behavior using ZigBee-based mobile ad hoc wireless sensor networks and artificial neural networks. Computers and Electronics in Agriculture. 2012; 82: 44–54. https://doi.org/10.1016/j.compag.2011.12.008Nadimi E.S., Jørgensen R.N., Blanes-Vidal V., Christensen S. Monitoring and classifying animal behavior using ZigBee-based mobile ad hoc wireless sensor networks and artificial neural networks. Computers and Electronics in Agriculture. 2012; 82: 44–54. https://doi.org/10.1016/j.compag.2011.12.008Martiskainen P., Järvinen M., Skön J.-P., Tiirikainen J., Kolehmainen M., Mononen J. Cow behavior pattern recognition using a three-dimensional accelerometer and support vector machines. Applied Animal Behaviour Science. 2009; 119(1–2): 32–38. https://doi.org/10.1016/j.applanim.2009.03.005Martiskainen P., Järvinen M., Skön J.-P., Tiirikainen J., Kolehmainen M., Mononen J. Cow behavior pattern recognition using a three-dimensional accelerometer and support vector machines. Applied Animal Behaviour Science. 2009; 119(1–2): 32–38. https://doi.org/10.1016/j.applanim.2009.03.005Ungar E.D., Henkin Z., Gutman M., Dolev A., Genizi A., Ganskopp D. Inference of Animal Activity From GPS Collar Data on Free-Ranging Cattle. Rangeland Ecology and Management. 2005; 58(3): 256–266. https://doi.org/10.2111/1551-5028(2005)58[256:IOAAFG]2.0.CO;2Ungar E.D., Henkin Z., Gutman M., Dolev A., Genizi A., Ganskopp D. Inference of Animal Activity From GPS Collar Data on Free-Ranging Cattle. Rangeland Ecology and Management. 2005; 58(3): 256–266. https://doi.org/10.2111/1551-5028(2005)58[256:IOAAFG]2.0.CO;2McLachlan G.J., Peel D. Finite Mixture Models. New York: Wiley. 2000. xxii + 427. ISBN 978-0-471-00626-8 https://doi.org/10.1002/0471721182McLachlan G.J., Peel D. Finite Mixture Models. New York: Wiley. 2000. xxii + 427. ISBN 978-0-471-00626-8 https://doi.org/10.1002/0471721182Tolkamp B.J., Schweitzer D.P.N., Kyriazakis I. The Biologically Relevant Unit for the Analysis of Short-Term Feeding Behavior of Dairy Cows. Journal of Dairy Science. 2000; 83(9): 2057–2068. https://doi.org/10.3168/jds.S0022-0302(00)75087-9Tolkamp B.J., Schweitzer D.P.N., Kyriazakis I. The Biologically Relevant Unit for the Analysis of Short-Term Feeding Behavior of Dairy Cows. Journal of Dairy Science. 2000; 83(9): 2057–2068. https://doi.org/10.3168/jds.S0022-0302(00)75087-9

The authors declare that there are no conflicts of interest present.