乳牛の健康、福祉、生産性を維持するには、効率的な跛行の検出が不可欠である。本研究では、機械学習を活用してリアルタイムの運動能力スコアを予測する、完全自動化された2次元画像システムを評価した。 本システムは11の商業農場で試験され、跛行牛や足部病変のある牛の検出において、経験豊富な人間の評価者と同等の性能を示した。蹄切り前の30日間に生成された毎日の歩行スコアを使用した場合、システムの精度は向上し、人間の評価者を上回る結果となった。この先進的な技術的応用は、跛行牛の早期発見および乳牛群における跛行の有効な管理の可能性を秘めている。
