Aufgrund der langen relevanten Zeitspanne und den
räumlichen Umständen ist die Entwicklung einer sensorgestützten Erfassung zum
Erheben von Rinderverhalten im Kontext des Entwöhnens unter naturnahen
Bedingungen unerlässlich. Zehn Mutterkuhkälber wurden mit einem
Wiederkäuhalfter mit Druckschlauch und Akzelerometer im Bereich der Wange,
einem Akzelerometer an einem Hinterbein und einem Mikrofon, das an einem
Halsband befestigt war, ausgerüstet. Die Sensordaten wurden mit Daten aus
direkter kontinuierlicher Fokustierbeobachtung verglichen (10 h/Kalb). Da das
Akzelerometer am Bein Liegeverhalten sehr genau erfasste und eine hohe
Speicher- und Akkukapazität aufweist, wurde es als geeignet bewertet. Die
automatische Klassifizierung der Druckschlauchdaten überschätzte die Dauer des
Fressens und unterschätzte Wiederkäuen. Saugen wurde hauptsächlich als Fressen
kategorisiert. Sensitivität, Spezifität und Treffergenauigkeit waren trotzdem
akzeptabel (über 70 %). Der Auswertungsalgorithmus könnte zwar verbessert
werden, auf Grund der erhöhten Verletzungsgefahr bei den Tieren durch die
Halfter sollte bei Langzeiterfassungen jedoch auf deren Einsatz verzichtet
werden. Die Tonaufnahmen wurden mittels Machine learning in Fressen,
Wiederkäuen, Trinken und Saugen kategorisiert. Die Treffergenauigkeit für die
richtige Zuordnung lag nur bei 63 %. Verhaltensweisen, die mit dem Maul
ausgeführt werden, waren folglich schwer sensorgestützt unterscheidbar. Eine Verbesserung der Methoden ist deshalb
notwendig.