vetpressАграрная наукаAgrarian science0869-81552686-701XРедакция журнала "Аграрная наука"10.32634/0869-8155-2025-397-08-129-135vetpress-3798Research ArticleАГРОИНЖЕНЕРИЯ И ПИЩЕВЫЕ ТЕХНОЛОГИИAGROENGINEERING AND FOOD TECHNOLOGIESЭффективность болюсов и ошейников с акселерометрами в мониторинге двигательной активности коров молочного стадаThe effectiveness of boluses and collars with accelerometers in monitoring the motor activity of dairy cowshttps://orcid.org/0000-0003-2480-5754ВладимировФ. Е.VladimirovF. E.

Фёдор Евгеньевич Владимиров, кандидат технических наук, научный сотрудник 

1-й Институтский проезд, 5, Москва, 109428

Fedor Evgenievich Vladimirov, Candidate of Technical Sciences, Researcher 

5 1st Institutskiy proezd, Moscow, 109428

fvladimirov21@gmail.comhttps://orcid.org/0000-0002-4332-9274ХакимовА. Р.KhakimovA. R.

Артeм Рустамович Хакимов, кандидат технических наук, старший научный сотрудник 

1-й Институтский проезд, 5, Москва, 109428

Artyom Rustamovich Khakimov, Candidate of Technical Sciences, Senior Researcher 

5 1st Institutskiy proezd, Moscow, 109428

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

Сергей Сергеевич Юрочка, кандидат технических наук, старший научный сотрудник 

1-й Институтский проезд, 5, Москва, 109428

Sergey Sergeevich Yurochka, Candidate of Technical Sciences, Senior Researcher 

5 1st Institutskiy proezd, Moscow, 109428

yssvim@yandex.ruhttps://orcid.org/0000-0001-8769-8365ПавкинД. Ю.PavkinD. Yu.

Дмитрий Юрьевич Павкин, кандидат технических наук, старший научный сотрудник 

1-й Институтский проезд, 5, Москва, 109428

Dmitry Yuryevich Pavkin, Candidate of Technical Sciences, Senior Researcher 

5 1st Institutskiy proezd, Moscow, 109428

dimqaqa@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0002-3028-5081БазаевС. О.BazaevS. O.

Савр Олегович Базаев, кандидат сельскохозяйственных наук, научный сотрудник 

1-й Институтский проезд, 5, Москва, 109428

Savr Olegovich Bazaev, Candidate of Agricultural Sciences, Researcher

sbazaeff@yandex.ruФедеральный научный агроинженерный центр ВИМРоссияFederal Scientific Agroengineering Center VIMRussian Federation20250209202508129135Copyright © Владимиров Ф.Е., Хакимов А.Р., Юрочка С.С., Павкин Д.Ю., Базаев С.О., 20252025Владимиров Ф.Е., Хакимов А.Р., Юрочка С.С., Павкин Д.Ю., Базаев С.О.Vladimirov F.E., Khakimov A.R., Yurochka S.S., Pavkin D.Y., Bazaev S.O.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/3798

В современных системах точного животноводства для контроля здоровья и продуктивности скота активно применяются носимые и имплантируемые устройства с акселерометрами. В данном исследовании проведена сравнительная оценка двух устройств — ошейника SCR Heatime (Allflex Livestock Intelligence, Израиль) и рубцового болюса «Здоровье коров» (ФГБНУ ФНАЦ ВИМ, Россия) — для классификации активности и жвачки у молочных коров. Эксперимент проводили на базе фермы Кубанского ГАУ в течение 90 дней на коровах голштинской породы. Устройства регистрировали данные с частотой 10 Гц, которые в дальнейшем анализировали с помощью алгоритмов машинного обучения для идентификации ключевых поведенческих паттернов: кормления, жвачки, ходьбы и отдыха. Результаты показали, что ошейники демонстрируют более высокую точность (94,2%) при распознавании кормления и ходьбы, в то время как болюсы превзошли их в мониторинге жвачки (97,8%). Комбинированное использование обоих устройств позволило достичь максимальной общей точности классификации поведения — 98,1%. Дополнительно исследовали эффективность систем в выявлении половой охоты: совместное применение ошейников и болюсов повысило точность детекции на 12% по сравнению с раздельным использованием. Полученные данные подчеркивают взаимодополняющую роль носимых и имплантируемых сенсоров в цифровом животноводстве. Комбинация технологий не только улучшает мониторинг физиологического состояния коров, но и открывает перспективы для создания цифровых двойников животных, что способствует оптимизации управления стадом и повышению экономической эффективности молочных ферм.

In modern precision animal husbandry systems, wearable and implantable devices with accelerometers are actively used to monitor the health and productivity of livestock. In this study, a comparative evaluation of two devices was performed — the SCR Heatime collar (Allflex Livestock Intelligence, Israel) and a rumen bolus “Cow Health” (Federal Scientific Agroengineering Center VIM, Russia) — to classify activity and chewing in dairy cows. The experiment was conducted on the basis of a farm of the Kuban State Agrarian University with the participation of Holstein cows for 90 days. The devices recorded data with a frequency of 10 Hz, which was further analyzed using machine learning algorithms to identify key behavioral patterns: feeding, chewing, walking, and resting. The results showed that collars demonstrated higher accuracy (94.2%) in detecting feeding and walking, while boluses surpassed them in monitoring chewing gum (97.8%). The combined use of both devices made it possible to achieve the maximum overall accuracy of behavior classification — 98.1%. Additionally, the effectiveness of the systems in detecting sexual hunting was investigated: the combined use of collars and boluses increased detection accuracy by 12% compared with separate use. The findings highlight the complementary role of wearable and implantable sensors in digital animal husbandry. The combination of technologies not only improves the monitoring of the physiological state of cows, but also opens up prospects for the creation of digital animal twins, which helps optimize herd management and increase the economic efficiency of dairy farms.

молочные коровыакселерометрыболюсыошейники для мониторингацифровое животноводствоклассификация поведенияdairy cowsaccelerometersbolusesmonitoring collarsdigital animal husbandrybehavior classificationReferencesЛобачевский Я.П., Дорохов А.С. Цифровые технологии и роботизированные технические средства для сельского хозяйства. Сельскохозяйственные машины и технологии. 2021; 15(4): 6‒10. https://doi.org/10.22314/2073-7599-2021-15-4-6-10Lobachevsky Ya.P., Dorokhov A.S. Digital technologies and robotic devices in the agriculture. Agricultural Machinery and Technologies. 2021; 15(4): 6‒10 (in Russian). https://doi.org/10.22314/2073-7599-2021-15-4-6-10Ценч Ю.С. Научно-технический потенциал как главный фактор развития механизации сельского хозяйства. Сельскохозяйственные машины и технологии. 2022; 16(2): 4‒13. https://doi.org/10.22314/2073-7599-2022-16-2-4-13Tsench Yu.S. Scientific and Technological Potential as the Main Factor for Agricultural Mechanization Development. Agricultural Machinery and Technologies. 2022; 16(2): 4‒13 (in Russian). https://doi.org/10.22314/2073-7599-2022-16-2-4-13Фёдоров А.Д., Кондратьева О.В., Слинько О.В. О перспективах цифровизации животноводства. Вестник Всероссийского научноисследовательского института механизации животноводства. 2019; (1): 127‒131. https://elibrary.ru/urcasiFedorov A.D., Kondratieva O.V., Slinko O.V. The prospects of livestock digitalization about [sic!]. Journal of VNIIMZH. 2019; (1): 127‒131 (in Russian). https://elibrary.ru/urcasiNorton T., Chen C., Larsen M.L.V., Berckmans D. Review: Precision livestock farming: Building “digital representations” to bring the animals closer to the farmer. Animal. 2019; 13(12): 3009‒3017. https://doi.org/10.1017/S175173111900199XNorton T., Chen C., Larsen M.L.V., Berckmans D. Review: Precision livestock farming: Building “digital representations” to bring the animals closer to the farmer. Animal. 2019; 13(12): 3009‒3017. https://doi.org/10.1017/S175173111900199XPereira G.M., Sharpe K.T., Heins B.J. Evaluation of the RumiWatch system as a benchmark to monitor feeding and locomotion behaviors of grazing dairy cows. Journal of Dairy Science. 2021; 104(3): 3736‒3750. https://doi.org/10.3168/jds.2020-18952Pereira G.M., Sharpe K.T., Heins B.J. Evaluation of the RumiWatch system as a benchmark to monitor feeding and locomotion behaviors of grazing dairy cows. Journal of Dairy Science. 2021; 104(3): 3736‒3750. https://doi.org/10.3168/jds.2020-18952Zhang F. et al. Research Advances and Prospect of Intelligent Monitoring Systems for the Physiological Indicators of Beef Cattle. Smart Agriculture. 2024; 6(4): 1‒17 (на кит. яз.). https://doi.org/10.12133/j.smartag.SA202312001Zhang F. et al. Research Advances and Prospect of Intelligent Monitoring Systems for the Physiological Indicators of Beef Cattle. Smart Agriculture. 2024; 6(4): 1‒17 (in Chinese). https://doi.org/10.12133/j.smartag.SA202312001Bikker J.P. et al. Technical note: Evaluation of an ear-attached movement sensor to record cow feeding behavior and activity. Journal of Dairy Science. 2014; 97(5): 2974–2979. https://doi.org/10.3168/jds.2013-7560Bikker J.P. et al. Technical note: Evaluation of an ear-attached movement sensor to record cow feeding behavior and activity. Journal of Dairy Science. 2014; 97(5): 2974–2979. https://doi.org/10.3168/jds.2013-7560Borchers M.R., Chang Y.M., Tsai I.C., Wadsworth B.A., Bewley J.M. A validation of technologies monitoring dairy cow feeding, ruminating, and lying behaviors. Journal of Dairy Science. 2016; 99(9): 7458‒7466. https://doi.org/10.3168/jds.2015-10843Borchers M.R., Chang Y.M., Tsai I.C., Wadsworth B.A., Bewley J.M. A validation of technologies monitoring dairy cow feeding, ruminating, and lying behaviors. Journal of Dairy Science. 2016; 99(9): 7458‒7466. https://doi.org/10.3168/jds.2015-10843Hajnal É., Kovács L., Vakulya G. Dairy Cattle Rumen Bolus Developments with Special Regard to the Applicable Artificial Intelligence (AI) Methods. Sensors. 2022; 22(18): 6812. https://doi.org/10.3390/s22186812Hajnal É., Kovács L., Vakulya G. Dairy Cattle Rumen Bolus Developments with Special Regard to the Applicable Artificial Intelligence (AI) Methods. Sensors. 2022; 22(18): 6812. https://doi.org/10.3390/s22186812Reiter S. et al. Evaluation of an ear-tag-based accelerometer for monitoring rumination in dairy cows. Journal of Dairy Science. 2018; 101(4): 3398‒3411. https://doi.org/10.3168/jds.2017-12686Reiter S. et al. Evaluation of an ear-tag-based accelerometer for monitoring rumination in dairy cows. Journal of Dairy Science. 2018; 101(4): 3398‒3411. https://doi.org/10.3168/jds.2017-12686Vázquez Diosdado J.A. et al. Classification of behaviour in housed dairy cows using an accelerometer-based activity monitoring system. Animal Biotelemetry. 2015; 3: 15. https://doi.org/10.1186/s40317-015-0045-8Vázquez Diosdado J.A. et al. Classification of behaviour in housed dairy cows using an accelerometer-based activity monitoring system. Animal Biotelemetry. 2015; 3: 15. https://doi.org/10.1186/s40317-015-0045-8El Moutaouakil Kh., Falih N. Deep learning-based classification of cattle behavior using accelerometer sensors. IAES International Journal of Artificial Intelligence. 2024; 13(1): 524‒532. https://doi.org/10.11591/ijai.v13.i1.pp524-532El Moutaouakil Kh., Falih N. Deep learning-based classification of cattle behavior using accelerometer sensors. IAES International Journal of Artificial Intelligence. 2024; 13(1): 524‒532. https://doi.org/10.11591/ijai.v13.i1.pp524-532Lovatti J.V.R., Dijkinga K.A., Aires J.F., Garrido L.F.C., Costa J.H.C., Daros R.R. Validation and interdevice reliability of a behavior monitoring collar to measure rumination, feeding activity, and idle time of lactating dairy cows. JDS Communications. 2024; 5(6): 602‒607. https://doi.org/10.3168/jdsc.2023-0467Lovatti J.V.R., Dijkinga K.A., Aires J.F., Garrido L.F.C., Costa J.H.C., Daros R.R. Validation and interdevice reliability of a behavior monitoring collar to measure rumination, feeding activity, and idle time of lactating dairy cows. JDS Communications. 2024; 5(6): 602‒607. https://doi.org/10.3168/jdsc.2023-0467Владимиров Ф.Е. Разработка цифрового устройства для мониторинга физиологического состояния крупного рогатого скота. Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. Москва. 2024; 154.Vladimirov F.E. Development of a digital device for monitoring the physiological state of cattle. Dissertation for the degree of Candidate of Technical Sciences Thesis. Moscow. 2025; 154 (in Russian).

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