Ефективне виявлення кульгавості має вирішальне значення для збереження здоров’я, добробуту та продуктивності молочного худоби. У цьому дослідженні було оцінено повністю автоматизовану систему двовимірної візуалізації, що використовує машинне навчання для прогнозування показників рухливості в режимі реального часу. Систему було випробувано на одинадцяти комерційних фермах, і вона продемонструвала ефективність, порівнянну з результатами досвідчених оцінювачів-людей, у виявленні кульгавих корів та корів із ураженнями копит. При використанні щоденних оцінок рухливості, отриманих протягом 30 днів до підстригання копит, точність системи покращилася і перевищила результати оцінювачів-людей. Це передове технологічне рішення відкриває можливості для раннього виявлення кульгавих корів та ефективного управління кульгавістю у молочних стадах.
