Training und Evaluierung des neuronalen Netzes YOLOv8 zur Detektion der Körperhaltung von Milchrindern in der Gruppe Völkel, Mathilda (VerfasserIn) Bachmann, Lisa , 1979- (AkademischeR BetreuerIn) Jahn, Sarah (AkademischeR BetreuerIn) Hochschule Neubrandenburg (Grad-verleihende Institution) Hochschule Neubrandenburg Fachbereich Agrarwirtschaft und Lebensmittelwissenschaften (Grad-verleihende Institution) Text theses Text Hochschulschrift 2026 2026 ger electronic resourceremoteComputermedienOnline-Ressource1 Online-Ressource Die vorliegende Bachelorarbeit untersucht die Eignung des Deep-Learning-Modells YOLOv8 zur automatisierten Detektion von Körperhaltungen bei Milchrindern in Gruppenhaltung. Ziel ist es, die Möglichkeiten und Grenzen dieser Technologie im Kontext des Precision Livestock Farming (PLF) zu bewerten, da die manuelle Tierüberwachung zeitaufwendig, subjektiv und personalabhängig ist. Körperhaltungen wie Stehen oder Liegen gelten als wichtige Indikatoren für Tierwohl und Tiergesundheit. Als Datengrundlage wurden Videoaufnahmen eines Milchviehbetriebs erstellt.<ger> vorgelegt von Mathilda Völkel Bachelorarbeit Hochschule Neubrandenburg 2026 630 https://digibib.hs-nb.de/resolve/id/dbhsnb_thesis_0000003330 urn:nbn:de:gbv:519-thesis2026-0263-1 ppn: (DE-627)1984344757