Sığırlarda topallığın sinyal işleme yöntemleri kullanılarak tespiti
Lameness detection in cattle by using signal processing
Yazar: AHMET BÖBREK
Danışman: DOÇ. DR. İSMAİL KIRBAŞ
Burdur Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Malzeme Teknolojileri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering ; Veteriner Hekimliği = Veterinary Medicine
Dizin: Süt sığırcılığı = Dairy herds ; Sınıflama yöntemleri = Classification methods ; İvmeölçer = Accelerometer

Özet:
Günümüzde artan süt ihtiyacının karşılanması ve kaliteli gıdanın uygun fiyatlarla arz edilebilmesi için süt işletmelerindeki verimlilik ve karlılığın artırılması gerekmektedir. Süt işletmelerindeki verimli hayvanların ortalama yaşam süresinin uzaması ve hayvan refahının korunması için hayvan hastalıklarıyla mücadele edilmelidir. Ayak hastalıkları, süt ineklerinde genellikle doğumdan sonra görülmekte ve kesime gönderme gibi ciddi zararlar verebilmektedir. Ayak hastalıklarının ortak göstergesi topallıktır. Topallık tedavisi ekonomik olarak maliyeti yüksek olan bir tedavidir. Tedavi masrafları haricinde antibiyotik kullanımından dolayı oluşan süt kaybı ve hayvanın refahını kaybetmesi de zarar olarak değerlendirilmelidir. Bunun yanında doğurganlığın azalması sürü devamlılığına zarar verir. Topallıkla, ortam şartları iyileştirildikten sonra topallığın erken tespit edilmesini sağlayarak mücadele edilebilmektedir. İşletmelerdeki hayvan sayısının artması nedeniyle hayvanları gözleme süresi düşmekte ve topallık hayvan bakımı sırasında anlaşılamamaktadır. Bu nedenle topallığı otomatik olarak tespit edilebilecek sistemlere ihtiyaç duyulmaktadır.
Bu tez çalışmasında büyükbaş hayvan yetiştiricilerinin önde gelen problemlerinden olan, sığırlarda görülen topallığın tespit edilmesi ve şiddetinin değerlendirilmesi için kullanılabilecek Yapay Zekâ Destekli Topallık Skorlama Sistemi geliştirilmiştir. Sistem, hareket verilerini sinyal işleme yöntemleri kullanılarak analiz etmekte ve topallık skorlaması yapmaktadır. Elde edilen sonuçlar yetiştiriciler ve konunun uzmanlarıyla paylaşılmaktadır. Sahada yapılan deneyler Yapay Zekâ Destekli Topallık Skorlama Sistemi'nin başarılı ve uygulanabilir olduğunu göstermektedir.

Abstract:
Today, it is necessary to increase the productivity and profitability of dairy enterprises to meet the increasing demand for milk and to supply qualified food at affordable prices. Animal diseases should be combated in order to prolong the average life span of productive animals and to protect animal welfare in dairy farms. Foot diseases are usually seen after birth in dairy cows and can cause serious damage such as sending to slaughter. The common indicator of foot diseases is lameness. The treatment of lameness is a high-cost treatment. Apart from the treatment costs, loss of milk due to the use of antibiotics and loss of welfare of the animal should also be considered as harm. In addition, decreased fertility harms herd continuity. Combating against lameness can be done by providing early diagnosis of lameness after the environmental conditions are improved. Due to the increase in the number of animals in the enterprises, the time to observe the animals decreases and lameness cannot be detected during animal care. For this reason, there is a need for systems that can automatically detect lameness.

In this thesis, an Artificial Intelligence Assisted Lameness Scoring System, which can be used to detect lameness in cattle and evaluate its severity, which is one of the leading problems of cattle breeders, has been developed. The system analyzes motion data using signal processing methods and scores lameness. Obtained results are shared with breeders and experts of the subject. Experiments carried out in the field show that the Artificial Intelligence Assisted Lameness Scoring System is successful and applicable.