CN113329622B - 用于分析动物排泄物图像的系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种饲养动物(132)的方法，包括：输入(502)至少一幅图像(102)到分析软件(108)中，其中，所述至少一幅图像是描绘其中一头或多头所述动物(132)的排泄物的数字图像；通过分析软件(108)执行所述至少一幅图像的分析(504)；通过该析软件来输出(506)适于保持或改善动物当前生理状态的推荐行动，其中，该推荐行动取决于所述至少一幅图像的分析结果；和/或通过该分析软件来输出(508)其中一头或多头所述动物的性能指标的预测表现，其中，该性能指标是生理参数、病症或疾病，其中，该预测表现取决于所述至少一幅图像的分析结果。

Description

用于分析动物排泄物图像的系统

技术领域

本发明涉及一种用于饲养动物的计算机辅助方法，尤其是用于维持和改善动物健康的方法。该方法尤其可以被用来自动识别管理漏洞并提前识别潜在疾病和生产干扰。

现有技术

在集中饲养动物情况下，特别是在大规模动物养殖中，总是可能不断出现疾病暴发，其可能导致畜养动物损失惨重。由于空间邻近和共享集中饮饲地点，可能造成疾病迅速传播并且因动物死亡或生长缓慢而导致高昂经济损失。为了尽可能减小风险和损失，许多农民纯粹出于预防原因也已使用包括抗生素在内的药物。一方面，这是昂贵的且有严重缺点，即，由此会促成同样可能危及人类的多抗性病原体的滋生。另外，这些预防措施是消费者所不希望的，并且降低了经过预防性处理的动物的肉、蛋或奶的质量和商业价值。

通常，一旦涉及到足够多的动物，则农民或兽医通过个人检查就确诊动物疾病。但由于仅随机进行健康检查，并且通常只在疾病晚期才注意到患病动物，因此识别疾病暴发通常为时已晚，从而对于医学对策而言通常为时已晚，或者因此需要大量使用昂贵和/或出于其它原因而不希望的措施，例如使用大剂量抗生素。

当前，在现有技术中也知道了用于监视动物群的健康状况的计算机辅助系统和方法。

例如美国专利申请US 2010/0198023 A1描述使用数据库和大量数据采集单元、尤其不同类型的传感器来监视动物棚舍中的动物的健康。所述传感器可以包括例如声学传感器、活力计、氨传感器、视觉传感器和气味传感器。

但当今所用的许多计算机辅助预警系统仍然有各种技术缺点。

一方面，用于自动监视动物棚舍中的动物健康的某些类型传感器的购买

和使用非常昂贵。例如必须由训练有素的人员将某些传感器如用于特定气体的传感器或其它生命力指示器安装在合适位置并进行定期监测。对于小型农场、但也对于发展中国家和新兴国家的中型乃至大型农场，由于缺乏资金和训练有素的人员来安装和维护传感器以及解读测量值，故无法选用复杂且昂贵的传感器。此外，复杂的传感器也易出故障。如果传感器被安装在动物棚舍中，则传感器在与动物的粪便、唾液、草荐、饲料或羽毛接触时很容易弄脏，然后在最糟糕情况下如在很长时间里未被注意到时可能提供错误的测量结果。

另外，许多现有的计算机辅助预警系统根本没有经过测试，或者仅对少量动物和/或棚舍进行测试。事实表明，小的环境参数变化就已经可能使大多仅仅基于温度或湿度传感器的系统测量值的测量结果或预测结果有误。其它类型的传感器通常也易出故障，或者出于其它原因就动物健康而言不具有很好的预测效果。因此，动物棚舍内的空间声学特性取决于动物棚舍大小以及制造棚舍墙壁或其它设施所用的材料，即取决于与动物健康无关的因素。湿度和温度传感器有时会根据其在地板上方的高度和距门窗的安装距离而提供非常不同的结果。

因而总之可以认定，许多用于监视动物棚舍或类似设施中的动物健康的计算机辅助方法无法被投入实用，因为它们对环境参数波动的耐受性不够高并且因为其投用和维护过于昂贵且对技术要求很高。

技术问题和基本解决方案

因此，本发明所基于的任务是提供一种替代的或改进的动物饲养方法以及相应的计算机系统和存储介质。所述方法或计算机系统或存储介质尤其可被用于自动识别不足的饲养条件、及早识别潜在的疾病和生产干扰、监测合适的测量值和测量方法和/或用于手动或自动执行动物健康改善措施。

本发明所基于的任务分别通过独立权利要求特征来完成。本发明的实施方式在从属权利要求中予以说明。下述实施方式和例子可相互自由组合，只要它们不相互排斥。

一方面，本发明涉及一种动物饲养方法。动物尤其可以是例如猪、牛、绵羊、山羊、兔等家畜和各类家禽，但特别是其它动物类型，包括但不限于鸡、产蛋鸡和火鸡。

该方法包括“将至少一幅图像输入到分析软件中”。所述至少一幅图像是数字图像，其描绘一头或多头动物的排泄物。“将图像输入到分析软件中”例如可包括：分析软件直接从图像采集单元如照相机接收图像，或者分析软件通过网络从远程计算机系统或连接至远程计算机系统的图像采集单元接收图像。但是，图像输入也可以包括“从存储介质读取所述至少一幅图像”。例如分析软件可被安装在特定的计算机系统上，并且从该计算机系统的存储介质中读取所述至少一幅图像。

该分析软件执行所述至少一幅图像的分析。在这里可以采用各种分析方法。通常，首先进行图像分析以提取单独的图像特征(“特征分析/特征提取”)。这些特征可以例如包括亮度值和对比度值、颜色值(例如RGB彩色图像的R、G、B值)、在图像中识别出的对象例如圆、线条、多边形或结构(颗粒度、均匀度)和其它特征。然后，所提取的特征被评估以获得一个或多个分析结果。例如训练数据组可以包含特定类型的和/或特定发育阶段的蠕虫排泄物的图像，并且通过训练机器学习软件可以将所生成的分析软件用于在图像分析过程中作为特定类型的蠕虫来自动识别具有特定形状、颜色、纹理和/或大小的对象。

在进一步的步骤中，分析软件输出建议举措，其适于维持或改善动物当前生理状态。建议举措取决于所述至少一幅图像的分析结果。

附加地或替代地，分析软件输出一头或多头动物的性能指标的预测表现。性能指标是生理参数、病症或疾病。预测表现取决于所述至少一幅图像的分析结果。

因为粪便图像易获得，故这可能是有益的。还可以通过分析软件的GUI轻松输入元数据例如当前所用物质(药品、动物饲料、添加剂)。因此，根据本发明的实施方式，肯定不需要特殊知识或额外的全套设备或传感器来以简单、快速且准确的方式检查动物群中的动物的健康状况，并迅速采取适当措施来保护或改善动物的健康。得益于智能手机无处不在，实际上几乎所有地方都可以使用照相机来拍照。排泄物图像不依赖于无关参数例如棚舍大小或可能影响例如棚舍温度和湿度的门窗开关情况。图像辅助分析也不需要实施困难且难重现的测量方法(体内温度的测量)等。

排泄物特别是粪便、优选是“新鲜”粪便，其排泄发生于例如拍照时刻之前不到12小时、特别是不到6小时、优选不到1小时。

根据本发明的实施方式，排泄物占该至少一幅图像的面积的至少40％、优选至少60％。分析软件例如可以包含过滤器功能，其设计用于首先识别图像上的显示排泄物的区域。所绘粪便的面积占比低于规定最小值的图像将被舍弃，并且在分析中不会予以考虑。作为其替代，如果分辨率允许，则分析软件也可以自动考虑仅将接收图像中的局部图像用于分析，前提是该局部图像包含所需最低占比的粪便图像。根据一些实施方式，分析软件包含过滤功能，其将不含有一定最小分辨率和/或一定最小对比度的图像含弃。分析软件最好可以输出警告消息，其使分析软件的用户注意到所输入的至少一幅图像不符合所要求的质量标准，以使用户可以拍摄一幅或多幅新图像。

根据本发明的实施方式，“排泄物的至少一幅图像的拍摄”包含：在采集所述至少一幅图像时用光源的光照射排泄物。照射可能很短暂(闪光灯，曝光时间通常少于一秒)或持续数秒。

根据本发明的实施方式，该方法包括“向照明单元发送控制命令”。例如该控制命令可以由分析软件或例如智能手机的分配给图像采集单元的软件(照相机软件)来发送。控制命令促使照明单元在拍摄排泄物的至少一幅图像期间用一种或多种限定的波长范围的光照射排泄物。于是，在用一种或多种波长范围的光照射排泄物期间，分别拍摄排泄物的一幅或多幅图像。该照明单元尤其可以用多种限定的波长范围的光依次照射排泄物，例如持续几秒钟。在以每种限定的波长范围进行照明期间，图像采集单元采集排泄物的一幅或多幅专属于波长范围的数字图像。可选地，也可以照亮并采集具有一个或多个色点颜色参考对象。分析软件被设计用于针对用各波长范围的光所拍摄的一幅或多幅图像选择性地以特定于波长范围的方式执行分析。

根据优选实施方式，分析软件(或被设计为客户端应用程序的分析软件部分)包含照明功能，其例如可被设计为分析软件的照明模块。照明功能可操作地耦联至光源并可对其进行控制。照明功能例如可以控制光源发出的光的照明持续时间和/或强度和/或波长范围。照明功能优选包括用于用两个或更多个的具有彼此不同的预设波长或波长范围的光脉冲来照明排泄物的程序。照明功能优选也可操作地耦联至图像采集单元并且能够将至少一幅图像的拍摄与照明功能同步。特别是可以如此设计所述同步，即，在用光源的预设的不同波长或波长范围之一照明排泄物的每个时间间隔内，拍摄至少一幅图像并输入到分析软件中和/或存储在数据库中以供随后使用。这可能是有利的，因为现在用不同波长范围的光照射排泄物，由此可以更好地表征排泄物的重要光学性质尤其是颜色性质。例如含有大量未氧化血液的粪便(浅红色粪便)对蓝光和绿光的吸收特别好，而红光被较强烈反射。通过用不同波长范围的光(例如蓝色：450-482nm、绿色：497-530nm、红色：620-780nm)依次照射排泄物，并在所用每个波长范围内采集相同排泄物的一幅或多幅图像，也可以在不佳的且难以精确重现的测量条件下(这对于在或许也由不同工人在棚舍中的不同位置使用智能手机相机的情况下而言是常见的)获得有关排泄物光谱特性的极具说服力的信息。

光源优选是内置于图像采集单元或包含该单元的设备如智能手机中的光源。例如光源可以是照相机的闪光灯。在一个实施方式中，光源是智能手机的显示器。该实施方式可能是有利的，因为肯定不需要专用设备装备(除智能手机以外)就能用至少两个不同波长范围的光照射排泄物并拍摄相应的图像。虽然大多数智能手机显示器无法像例如激光器那样选择性地仅发出在非常狭窄但高度精确的波长范围内的光。但例如通过在LED显示屏上全屏显示首先是用于“红色”的rgb颜色值255，0，0、然后是用于“绿色”的rgb颜色值0，255，0、然后是用于“蓝色”的rgb颜色值0，0，255来达成一系列规定的不同波长的照明过程。根据实施方式，也可以采用不同的波长范围或者说在显示器色彩空间中的颜色值。优选地，该分析软件是已依据动物排泄物训练图像的数据组经过训练的机器学习软件，其中，选择性地仅用可由光源产生的某一波长或波长范围的光照射至少其中部分训练图像。在此，训练数据组包含由光照源或光照功能依次所用的波长范围，即，该训练数据组包含被每个规定波长或波长范围的光所照射的排泄物的多幅图像。因此，该分析软件的照明功能和分析功能形成功能单元。这可能是有利的，因为可以使用最简单的手段(带摄像头和实现照明功能的程序的智能手机)来采集动物排泄物的大量光谱信息，其也可被经过训练的机器学习算法用来实现分析结果的精确分析和预测或输出。

然而根据替代实施方式，照明单元也可以是特殊照明单元，其并非是当前市售智能手机的一部分。例如该照明单元可以是激光源和/或在(人类)不可见波长范围内的光源，例如在红外范围内(例如850-950nm)或紫外光范围内(280-380nm)的光源。

生理参数可以是例如体温、测得的代谢物浓度、体重、每头动物在单位时间内的或每群动物或每个棚舍在单位时间内的用水量、饲料消耗量等。例如在许多实施方式中可通过分析软件的GUI来人工输入用水量和/或饲料消耗量，和/或可通过分析软件从动物饮水设备或喂食设备的相应传感器或计数器来自动测得。

就此而言，所述动物饲养方法在另一方面也是一种用于以计算机辅助方式监视饲养动物的健康的方法和/或一种用于早期识别例如由于疾病引起的预期产能下降的方法。在另一方面，该方法是一种用于以计算机辅助方式检测特别是在动物饲养中可能出现的不佳的或可改善的饲养条件、尤其是营养不良或营养不足的方法。

根据实施方式，该方法包括通过图像采集单元特别是照相机来采集至少一幅图像。照相机可以是例如便携式照相机、特别是智能手机相机或照相机器。特别是，照相机可以是在棚舍中工作的人的智能手机的照相机。这可能是有利的，因为在发展中国家和新兴国家中绝大多数人也都拥有带有集成式摄像头的智能手机并且熟悉其使用。因此不需要在棚舍或围栏内安装特殊传感器、定期维护它们和培训人员。

然而作为其替代，图像采集单元也可以是照相机，其被永久安装在棚舍、围栏或其它动物饲养空间内。根据另一替代实施方式，图像采集单元是如下的照相机，其被永久安装在移动式机器人或传送带上。机器人或传送带被如下设计和相应定位，即，其在动物饲养场地中移动。例如能以合适的角度将照相机安装在合适的高度，其确保采集定期出现粪便的区域地面的图像。也可以使用不同类型的图像采集单元的组合。带有照相机的机器人和/或传送带的使用可能是有利的，因为由此可以不用人为拍摄照片并且拍摄条件保持尤其恒定。这些实施方式尤其在育肥场高度自动化的情况下是有意义的并有以下优点，即，例如拍摄角保持恒定。由于照相机安装在移动式单元上，故确保可以分析来自棚舍或动物饲养用场地的不同区域的照片，从而可以扩大数据库并提高分析结果质量。

根据本发明的实施方式，“所述至少一幅图像的采集”包括：将颜色参考对象定位成空间邻近要采集图像的排泄物。颜色参考对象具有在颜色参考对象的规定区域内的一种或多种彼此不同的颜色。分析软件被设计用于在所述至少一幅图像的分析中使用颜色参考对象的颜色，以将在至少一幅图像中所绘的排泄物的颜色标准化。除排泄物之外，所述至少一幅图像还描绘出颜色参考对象。

颜色参考对象例如可以是纸条或塑料条，在其上的规定的由分析软件已知的位置施加有一个或优选多个色点，其中，所述色点具有规定的颜色值和/或亮度值。在日常的棚舍检查过程中用智能手机相机拍摄动物排泄物的工人在拍摄时将颜色参考对象保持在粪便上或旁边，从而拍摄的图像既描绘粪便、也描绘颜色参考对象。颜色参考对象和分析软件最好由同一供应商提供，并且分析软件被设计用于依据颜色参考对象的颜色和/或对比度值来将所接收的至少一幅图像的颜色、亮度值和/或对比度值标准化。

这可能是有利的，因为利用分析软件基于颜色参考对象将所收到图像的颜色值和/或亮度值标准化，可以确保即使在不同棚舍中或同一棚舍的不同区域中或在一天内不同时间的光照条件可能不同的情况下也提供相同的结果。也可行的是可使用不同工作人员的不同类型的手机或智能手机相机，由此造成用这些照相机拍摄的图像的亮度和/或色彩空间有一定变化。因此，依据颜色参考对象对图像颜色和亮度的标准化可能是有利的，因为由此可以达成就在拍摄时的不同的照相机类型和/或不同照明条件而言的分析结果可靠性。色彩基准对象的使用可能是有利的，因为可以借助这种非常简单的措施来确保拍摄图像的高度可再现性和分析结果的高质量。

根据本发明的实施方式，由分析软件输出的行动是要在规定的行动时刻执行的行动。行动时刻可以是从分析时刻起算的当前时刻或未来时刻。例如该分析软件可输出：须立即换饲料以防止对动物的某些矿物质的供应不足。也可行的是“分析软件的输出”包含：须立即完成某种措施例如像更换饲料成分或投喂某种药物，或者在将来某个特定时刻才需要采取措施，例如在从分析时刻起算两天后。行动时刻是当前还是未来，这取决于相应行动以及分析软件鉴于接收图像所绘的排泄物认为需要某种行动的明确性。这又可能取决于被用于生成分析软件的规则或训练数据组。例如可能有利的是，在症状不明的情况下最好不要马上执行特别昂贵或有不利/副作用的行为(例如投喂抗生素)，而是发出2-3天后投喂的建议。这给动物饲养者如下可能，即，及时订购合适药物，或者也提供以下可能，即，如果分析软件基于第二天的排泄物图像得出的结论是因为只有几头动物患病且本身已在康复而可以不用抗生素治疗，则放弃药物投喂。

作为其补充或替代，性能指标的预测表现可以是预测会在表现时刻出现的表现。表现时刻是从分析时刻起算的未来时刻。

分析软件优选被设计用于估算在表现时刻的性能指标预测表现以及在行动时刻的推荐行动，使得行动时刻在表现时刻之前有足够的时间，这允许通过在行动时刻执行推荐行动而以某种期望方式(正或负)影响在表现时刻的性能指标表现。例如分析软件可设计用于识别并预测某些疾病暴发，例如在真正大规模暴发之前2-3天已识别并预测流行性球虫病或梭菌感染，这依据所述疾病的专属表征特点、例如能够在已显示出轻度疾病相关变化的部分动物的排泄物的图像中看到的血液颜色特性。这段时期通常足以允许动物棚舍经营者及时采取对策。这些对策可以例如包括：针对球虫病和/或梭状芽胞杆菌的药物投喂、已感染动物的鉴别和分离、极高质量或易消化的饲料的投喂、温度或湿度的提高等。

根据本发明的实施方式，推荐行动包括一个或多个行动。这些行动可以例如是以下行动：提供某种动物饲料或饮用水；以生理有效方式向动物投喂一种或多种医学物质或非医学物质特别是矿物质、维生素、药(例如通过饲料、饮用水、空气等)；结束以生理有效方式向动物投喂一种或多种医学物质或非医学物质；改变动物棚舍或动物饲养场地的物理参数，特别是改变空气湿度和温度。

根据本发明的实施方式，性能指标的预测表现和/或推荐行动是经由分析软件的用户界面被输出给用户的。特别是该用户界面可以是图形用户界面，即所谓的GUI。

作为其补充或替代，推荐行动被输出到电子系统或机械系统，其可操作地连接到动物棚舍或动物饲养场地。电子系统或机械系统被设计用于响应于所收到的输出行动来执行该行动。

例如，该电子系统或机械系统可以是动物棚舍的加热或通风设备或自动给料器或自动饮水器。因此优选地，可以自动采取适当措施来调整棚舍物理参数，从而保持和/或改善动物的性能和健康。例如为了满足改善需求，可以增加饮用水供应量或饲料添加量，或者如果动物食欲急剧下降，则可以减少添加饲料。也可以将更多的矿物质或维生素自动添加到饲料中，例如作为预防或治疗措施。

根据本发明的实施方式，疾病是球虫病、梭菌感染、沙门氏菌病、隐孢子虫病、由胃肠道寄生虫例如尤其是胃蠕虫或肠蠕虫或单细胞病原体引起的疾病、大肠杆菌败血症、劳森菌病或猪痢疾。但这种疾病也可以是任何其它的在特征改变的动物排泄物图像中所表现出的疾病。针对其它各种疾病，或许应当创建呈健康动物和患病动物的排泄物的训练图像形式的训练数据组，以便依靠该训练数据组来训练机器学习算法以生成分析软件，或应当人工创建用于各自疾病的相应规则，分析软件据此完成分析。

根据本发明的实施方式，动物是家禽、牛、绵羊或猪。

根据本发明的实施方式，分析软件是基于预设规则的软件。这可能是有利的，因为规则可以由人创建和解释。因此可以将人类专家知识加入到软件中。但基于规则的系统也有以下缺点，即，必须明确阐述所述规则。未被编程人员知晓的预测性参数因此无法被集成到软件中。

根据实施例，分析软件是经过训练的机器学习软件。这可能是有利的，因为可以通过依据足够大的数据组来训练软件以生成分析软件，该分析软件也包含人们未知的预测特征，即，例如排泄物图像的某些特征例如像所绘排泄物的颗粒度、水分、颜色的组合，以及还有由这些图像特征与关于所投喂物质的测量值和/或元数据的组合，并在将来的分析中加以考虑。确切说，由机器学习软件在训练过程中所学习到的特征和特征组合通常未以人们可解读的方式被明确存储。为此，机器学习系统可以使用大量特征和特征组合来就其预测能力而言进行评估并将人们通常不知道的具有高预测能力的组合用于未来的分析和预测。

根据本发明的实施方式，该方法还包括“提供训练数据组”，其包含来自与饲养动物同类型的动物的排泄物的多幅训练图像。训练图像用元数据来注释(关联存储)。所述元数据包含在训练图像中绘出排泄物的所述动物的至少一个性能指标。所述元数据还包含在训练图像拍摄时被提供给这些动物的饲料或饮用水的成分。该方法包括：通过依据训练图像训练机器学习软件来生成分析软件。

例如性能指标的预测表现可以包含性能指标表现的预测强度和/或持续时间，特别是疾病或病症的强度和/或持续时间。推荐行动可以包括例如关于应提供给动物以保持或促进动物健康的药物、饲料、饲料添加剂和/或饮用水添加剂的类型和量的建议。性能指标的预测表现还可以包含指明预测性能下降的可能原因。

根据实施方式，所述至少一幅图像包括多幅图像。这可能是有利的，因为数据库扩大且分析质量提高。通过在某个时刻、例如在由员工对棚舍进行例行日常巡检时拍摄多幅图像，可评估大量动物的且最好也来自不同的棚舍区域或动物饲养场地区域的排泄物的照片。由此可减少所谓的“异常值”的影响。另外可能出现如下情况，即，最初动物群中只有少量几头动物被传染病感染，因此仅这些个别动物的排泄物显示出变化。由于在某个时刻同时采集多头不同动物的排泄物的多幅图像，故被分析的图像也包含这几头相关动物的排泄物的概率也提高，因此可迅速采取对策。还可能的是，不同的动物以不同的方式或以不同的强度对某种病原体或其它环境参数做出反应。由于采集多幅图像，故分析软件可更好地概览排泄物的各不同特征的主要变化且由此提高分析质量。

根据实施方式，至少一幅图像的输入和所输入的至少一幅图像的分析是以每天至少一次的频率定期进行的。各自所输入的图像都是当前拍摄的且显示出其中一头或多头动物的当前排泄物的相应数字图像。所述分析是分别选择性地针对所接收的在分析时刻之前的规定时间段内所拍摄的图像来进行的。例如所述分析不仅可以涉及到当前拍摄图像，也涉及到从拍摄其它图像且通过分析软件进行分析的当日起算在规定时间段例如5天或7天或10天内拍摄的所有图片。对在几天到几周的相对短的活动时间窗内所拍摄的所有图像的评估可能是有利的，因为由此可以扩大数据库并提高分析结果质量。通过分析在多日内所拍摄的图像，可以更容易地识别趋势，即，例如饲料评估的趋善或趋恶、病理变化的粪便、腹泻病的流行或增强等。已观察到，通过排除拍摄时间超过一定时间例如5天、7天或10天的图像，可改善分析结果，因为这么早或更早的图像通常不再具有就当前或将来性能指标而言的预测能力。

可选地，该分析软件(或软件的呈客户端应用程序形式的部分)可被设计用于将某个棚舍的动物的排泄物的一幅或多幅参考图像与一个或多个元数据相关联并存储。该分析软件或客户端应用程序还被如下设计，即，分析应用程序的用户可以促使分析软件在将选择过滤器用到其中一个或多个元数据情况下选择性输出参考图像，例如经由智能手机显示器来输出。元数据例如可以是照片拍摄日期、棚舍或图像拍摄场地的标识、照片拍摄地点的地理数据、季节、动物类型、动物品种、一种或多种当前投喂的物质或物质混合物(饲料、饲料添加剂、药物)的类型、来源和/或数量。参考图像的存储和在元数据受控的情况下下输出参考图像的可能性可能是有利的，因为它为用户提供了检查分析软件的输出可信性的附加可行性。如果例如分析软件无法识别任何疾病，尽管当前拍摄的排泄物看起来与几天前在同一地点所拍摄的排泄物明显不同并且尽管喂食参数没有任何变化，则表明尽管没有适当的警报、但增强对动物的监视可能是有意义的，因为可能暴发了某种未被分析软件涵盖的疾病，例如因为分析软件只针对沙门氏菌、球虫病和衣原体经过训练，但当前是蠕虫病造成排泄物颜色变化。

例如，每天一次或多次巡视动物棚舍或动物围栏的一位工人或多位工人也可以在这种情况下借助常见的智能手机相机在棚舍或围栏中的不同地点拍摄多头动物的排泄物的多幅照片。通常的工作流程(例如饲料提供、更换草荐、检查饮水设备等)不会因拍照而被明显延迟。

根据本发明的实施方式，该方法包括“向棚舍中的动物提供饲料或饮用水”，其中，在饲料或饮用水中混入指示剂物质，该指示剂物质在动物排泄物中造成着色，着色取决于动物新陈代谢中的生理条件。

例如指示剂物质可以是pH指示剂。这可能是有利的，因为粪便的pH值可被用作动物肠道中大量代谢过程的综合指标。由于粪便pH值取决于肠道菌群组成且因而也间接取决于被微生物代谢的摄入饲料，故它允许推断出在肠道中的不同微生物群的代谢性能。碳水化合物尤其是膳食纤维被某些细菌转化为短链脂肪酸，因此造成肠道环境和粪便酸化。而富含蛋白质的饲料刺激具有蛋白水解活性的肠道细菌，其由氨和具有碱化作用的其它代谢产物形成。在肠健康的成年猪情况下，这些过程总体上导致了在6.0和7.0之间的pH值。单一的饮食方式、疾病或其它环境因素可能导致肠道菌群组成或功能方式的变化，进而导致排泄物pH值的变化。但是，蛋白质和/或脂肪消化的紊乱(外分泌胰腺功能不全、胆汁酸分泌紊乱等)还有伴随血浆蛋白损失的炎症都可能造成这些物质更多地向大肠转移以及粪便碱化。而伴随粪便酸化可能让人注意到粪便中富含植物纤维但又不耐碳水化合物。pH指示剂可以是甜菜碱或具有pH指示作用的其它β-氰基，或是花青素。甜菜碱色素主要存在于甜菜(Beta vulgaris)根中，但也存在于其它植物的花朵和果实中。甜菜碱属于甜菜红碱属及其甜菜花青素亚属。苷甜菜碱是一种易溶于水的色素，其在水溶液中的颜色取决于pH值：在高达2的强酸性pH值下溶液呈紫色；在pH为4时颜色变为红色。在强碱性范围内，颜色随着糖苷键水解而变为黄褐色。在此出现糖苷配基甜菜碱和葡萄糖。其它pH指示剂也可被用作饲料添加剂或饮用水添加剂。花青素例如花青素-3-三糖苷使红甘蓝具有视pH值而定的红色至蓝色。从现有技术中已知多种pH指示剂，例如石蕊、溴百里酚蓝、酚酞或这些物质的组合。优选使用如下的PH指示剂，其是有利的和化学稳定的，其即使在经过胃肠道时也不会完全代谢并且是生理相容的。

伴随指示剂物质的饲料或水的投喂的优点是，排泄物的拍摄或许包含与相关生理参数如排泄物的pH值相关的附加信息，其允许更准确预测某种性能指标的表现。本身无法依据数字图像来确定排泄物的pH值。通过投喂指示剂物质并使用适应于指示剂物质投喂(例如借助依据已服用指示剂物质的动物的排泄物图像的训练数据组的训练)的分析软件，可以获得其它重要的有关动物健康状况的信息，而数据采集过程将没有由此让普通员工感到变复杂。

根据另一替代实施方式，指示剂物质未被添加到饲料或饮用水中，而是在快要拍摄至少一幅排泄物图像前被施加到排泄物。这可以有以下优点，即，消耗较少指示剂物质，并且也可以使用不适合作为食品补充剂的生理有害物质。但由此会使照片拍摄步骤更加耗时。

通过相似的方式，排泄物中未消化的脂肪、脂肪酸、某些碳水化合物如淀粉的含量和/或某些氨基酸、肽和蛋白质的含量可以用于推断出动物健康、特别是存在具体消化问题。因此，通过作为投喂pH指示剂的替代或补充地添加针对上述物质的相应指示剂物质，其与脂肪、脂肪酸、某些碳水化合物、氨基酸、肽或蛋白质的含量相关地造成排泄物颜色发生变化，可以获得大量附加信息。在这种情况下，该分析软件最好包含如下的GUI，该GUI允许用户在分析软件中输入作为元数据的一种或多种投喂指示剂物质，从而在分析时考虑该信息并将其纳入分析结果。

根据另一个实施方式，指示剂物质是荧光染料或与荧光染料偶联的物质。指示剂物质的化学抗性和/或排泄率优选取决于动物肠道生理参数，即例如与胃肠道中炎症或寄生虫的存在、pH值、肠道菌群和其它因素相关。优选地，用于采集至少一幅图像的图像采集单元与光源相连，光源发出的光所处的波长能够激发荧光染料的荧光态且发射出荧光。可选地，在使用颜色参考对象情况下可拍摄所述至少一幅图像，该颜色参考对象包含具有规定量的荧光染料的色点。

例如与许多其它有机酸相比，在大多数哺乳动物的小肠中仅摄入30％的葡萄糖酸。该物质的绝大部分被各种肠道细菌代谢成乙酸和乳酸，其又进一步被代谢成促进健康的短链脂肪酸例如丁酸和丙酸。其它多种有机酸及其代谢物的浓度也取决于胃肠道生理状况，因此这些代谢产物在排泄物中的浓度可以说明潜在疾病。但在许多情况下，单独化学物质的证明和量化是成本极高的。根据实施方式，给动物投喂指示剂物质，该指示剂物质与荧光染料偶联或具有自发光特性，并且其在动物排泄物中的浓度取决于胃肠道的生理状况。例如，德国专利DE69726135T2公开了三环和四环聚氮杂大环化合物的荧光络合物，其因为在含水介质中稳定无毒而适用于生物应用。特别是，基于四氮杂大环骨架的螯合剂适合于生成稳定的含水镧系螯合物。衍生自1，4，7，10-四氮杂环十二烷的氨基羧酸盐和氨基磷酸盐螯合剂形成高度稳定的镧系螯合物，因为其在排泄物中的浓度至少在用合适光源被激发出荧光态的排泄物的照片分析过程中允许至少粗略量化和进而推导出动物健康，故被证明很适合作为饲料添加剂或饮用水添加剂。与常规的荧光免疫测定方法不同，该方法很易于使用。虽然在此依据荧光信号完成粗略量化，但该分析并非基于复杂的免疫学实验，而是依靠将荧光指示剂物质与饲料或饮用水一起投喂以及自动评估相应的排泄物荧光图像。

合适的镧系元素包括例如铽(Tb)和铕(Eu)，它们与小分子偶联使用，而在此不必是抗体。该分子例如是如专利DE69726135T2所述的双功能螯合剂，其共价结合到生物活性物质特别是通常在胃肠道中代谢的物质例如葡聚糖及其药学上可接受的盐。本文所用的“药学上可接受的盐”是指任何无毒的盐或盐混合物，其无毒到足以被用在动物优选哺乳动物的诊断中。生物活性物质尤其可以是有机物质，例如像醋酸、琥珀酸、柠檬酸、乳酸、马来酸、富马酸、棕榈酸、胆酸、粘液酸、谷氨酸、葡萄糖酸、d-樟脑酸、戊二酸、乙醇酸、邻苯二甲酸、酒石酸、甲酸、月桂酸、硬脂酸、水杨酸、甲磺酸、苯磺酸、山梨酸、苦味酸、苯甲酸、肉桂酸和其它合适的酸。

为了降低成本，荧光指示剂物质也可以在短时间内仅投喂少数选定动物，以便例如采集可能存在的健康问题的更精确的图像。例如指示剂物质可以按照动物体重以0.01-1mmol/kg的范围来投喂，但所推荐的剂量取决于相应的物质和动物类型。通常应投喂足量指示剂物质以使健康动物的排泄物中仍存在明显可测的指示剂物质量，因此可能指明健康问题的正或负浓度偏差可以通过图像采集单元来清楚测量和采集。

这可能是有利的，因为排泄物的荧光信号强度可以说明指示剂物质在经过肠道期间以何种强度被化学降解或吸收。在颜色参考对象的色点中每单位面积的荧光染料量优选对应于在健康动物的动物排泄物的同样大小的面积中所预期的荧光染料量。荧光信号强度的偏差说明了动物胃肠道的各种生理状态。

根据应用情况，可以响应于性能指标的预期表现来添加指标剂物质，例如当分析软件已预测到未来2-3天会出现胃肠道疾病且指示剂物质的添加应确保获得与消化道相关的附加信息时。但也可能的是，预防性地投喂指示剂物质。例如该分析软件可设计用于基于已伴随食物或饮用水摄入指示剂物质的动物的排泄物的照片来预测疾病存在。

根据实施方式，分析软件依靠包含图像的训练数据组被训练，图像源于动物(包含彼此不同的性能参数、健康和患病动物)排泄物，所述动物已连同食物或饮用水一并摄入指示剂物质，或者指示剂物质在排泄物离开动物身体后被直接添加至所述排泄物。后者可以例如通过将指示剂物质喷洒或滴到排泄物上来进行。分析软件设计用于根据排泄物光学特征、尤其是其颜色来自动识别在动物中当前存在或未来的疾病存在和/或其它性能指标，其中，排泄物的光学特征不仅取决于疾病存在和/或动物性能状态、也取决于指示剂物质的投喂和浓度。饲养动物特别是集中饲养的、例如在同一棚舍或相同区域中饲养的动物。

根据本发明的实施方式，在拍摄至少一张照片之前给动物提供或喂食添加有指示剂物质的饲料或饮用水，其中，该指示剂物质是造成动物排泄物着色的物质，着色取决于动物生理状态、特别是有病原体入侵的动物。特别是该指示剂物质可以是pH指示剂。

根据实施方式，该分析软件设计用于除了排泄物数字图像外也按照定期间隔接收所有或多头动物的数字图像。因此，所述图像具有时间戳，并且优选以每10秒至少一次、优选每5秒至少一次、更优选以每秒至少一次的频率来采集。该图像优选是从动物棚舍或动物饲养场地的一个或多个固定式摄像机接收的。该分析软件对带有时间戳的图像进行图像分析，以作为对象识别各个动物并针对该动物计算随时间的运动曲线。牲畜群的运动性是动物健康状况的指标。静止但可移动的牲畜群是健康的。较高的运动频率可能表明某些疾病或温度过低，降低的运动频率也可能表明疾病如病毒感染或棚舍温度过高。运动曲线也可被补充用于完善基本上基于排泄物图像分析的分析。

根据实施方式，该分析软件访问数据库，该数据库具有关于各种物质或物质混合物特别是饲料组合物、饲料添加剂、饮用水添加剂、维生素、矿物质和兽医制剂的动物饲养员储备的数据。该数据库可以包含其它数据，例如动物棚舍或动物围栏内的动物的实测性能指标，在时间上接近性能指标测量所拍摄的动物排泄物图像被分配给该性能指标。所测的性能指标例如可以是宰杀动物的胃肠道的图像，在它们被宰杀前几小时或几天就对此采集了这些动物的排泄物的图像，这些图像优选也被存储在数据库中并可被用于通过训练或再训练机器学习算法来生成或改进分析软件。

所述分析软件自动检查在根据推荐行动从储备中按照取用量和取用类型取出物质或物质混合物之后就所述物质或物质混合物而言的存量是否耗尽。然后，该分析软件通过网络将订购消息发送到所取用的物质或物质混合物的供应商的电子订购系统。

例如该数据库可以是与自动订购软件相连的货物管理软件的数据库。如果动物棚舍的经营者从仓库存货中取出某种物质、即例如一袋饲料、一包饲料添加剂或兽医制剂，则自动或人工地将所述取用录入货物管理软件中，从而确保所储备存货的登记始终是最新的。在许多实施方式中，货物管理软件可操作地连接到机器和设备的消耗量传感器，该传感器直接或间接指明物质消耗量。例如该消耗量传感器可以是喂食机的消耗量传感器或饮用水设备的水表。

因此，自动追加订购可以简化动物饲养并加快与之相关的过程，因为通过将分析软件与货物管理软件结合使用而自动确保自动订购或补充所需物质的存货。

根据实施方式，该方法包括将至少一个测量值以人工或自动的方式输入分析软件中。所述至少一个测量值例如可以包括以下测量值之一或其中两个或更多个测量值的组合：动物所排出的奶的温度；动物所排出的奶的电导率；棚舍温度；棚舍中的氨含量；空气湿度；此时传感器与地面之间的距离优选小于20cm，优选小于10cm；按最后测定的时间单位，每单位时间每头动物或每个动物棚舍所分配的饲料量；按照最后测定的时间单位，每单位时间每头动物或每个动物棚舍所分配的饮用水量。除了所述至少一幅图像的分析外，该分析软件随后还执行至少一个测量值的分析。推荐行动和/或性能指标的预测表现取决于至少一幅图像的分析结果以及至少一个测量值的分析结果。所述测量值参数的优点在于，它们每天在许多动物棚舍中本身就由传感器采集并汇总给棚舍管理软件，以控制棚舍的通风装置和其它技术设备，因而是已有的、能相对容易测得的且耐受环境影响。

所有这些参数优选是在时间上接近所述至少一个数字图像的拍摄时刻情况下被测量的，就是说，例如在同一小时内或在6小时期间内或在同一天之内。如果动物棚舍或动物饲养场地的设施已具备相应的传感器，就可以在性能指标预测中和/或通过分析软件估算推荐行动时额外考虑所述测量值。然而，一般仅排泄物图像就足以获得准确的分析结果，因此该方法特别适用于在技术简单条件饲养动物，即无需使用附加传感器或不考虑相应的附加测量值。该分析软件最好是一种机器学习软件，在其训练中，仅部分训练图像而绝非全部训练图像标注有附加测量值如牛奶温度、地面温度等。训练数据组的足够大的一部分包括动物排泄物的数字图像，从中得出当前或将来的性能指标或当前或将来的推荐行动并与相应图像关联地被存储，但没有测量值与之关联地被存储。由此可以确保即使在没有所述测量值作为补充元数据的情况下也可以通过分析软件准确分析和输出分析结果。

可选地，可以接收其它数据，例如用户通过分析软件的GUI所输入的数据如动物类型和品种、动物年龄、动物性别、饲料成分(或许以饲料类型ID形式编码)等。这些其它数据也在预测中被加以考量。因此，随后根据收到的图像、其它数据(“元数据”)例如特别是饲料、饲料添加剂、药物等和测量值(如已收到)进行预测。

根据实施方式，分析软件以在移动式计算机系统、特别是智能电话上实例化的软件应用程序的形式实现。该分析软件被设计用于从移动式计算机系统的照相机接收至少一个排泄物图像，并且可选地接收元数据(例如当前投喂的物质如饲料、饲料添加剂和药物)和/或测量数据。该分析软件被设计用于分析所述至少一幅图像以及输出推荐行动和/或性能指标的预测表现。该分析软件可以例如具有GUI，GUI通过移动式计算机系统的显示器被显示给移动式计算机系统的用户并允许用户经由GUI将元数据和/或测量值输入到分析软件中。或者，该分析软件也可以具有连至一个传感器或多个传感器如温度计的本地接口例如蓝牙接口，或借助网络如互联网与传感器相连，从而根据多个实施方式，该分析软件能从所述传感器接收测量值。该实施方式变型可能是有利的，因为可以使用本地手段来执行图像的拍摄和分析，所有这些手段都可在用户的智能手机上提供。例如能以App形式在智能手机上安装该分析软件。因此，用户与其它远程计算机系统无关，这尤其在缺少或仅具有不稳定的移动无线电通信以及缺少WLAN连接的区域或建筑中是有利的。

根据一个替代实施方式，该分析软件被设计为分布式客户端-服务器软件应用程序。客户端软件在移动式计算机系统尤其是智能手机上实例化并被设计用于从移动式计算机系统的照相机接收排泄物的至少一幅图像，并将其发送到在服务器计算机系统上实例化的服务器应用程序。服务器应用程序被设计为从客户端应用程序接收至少一幅图像，以对至少一幅图像进行分析来估测推荐行动和/或性能指标的预测表现，以及通过网络将推荐行动和/或预测表现发送给客户端应用程序。客户端应用程序被设计用于向移动式计算机系统的用户输出推荐行动和/或预测表现。

根据其它实施方式，该分析软件被设计为分布式客户端-服务器软件应用程序。因此，该分析软件包括服务器应用程序和客户端应用程序，它们可通过网络交互操作。客户端应用程序可在一个或多个客户端计算机上安装和/或实例化，其中，每个客户端计算机优选被设计为移动式计算机例如智能电话或平板电脑。服务器应用程序可以通过网络连接到多个客户端应用程序。在此情况下，每个所述客户端应用程序可操作地连接到图像采集单元，例如分别安装有客户端应用程序的智能手机的相机。至少在图像采集时刻，每个图像采集单元可以位于大量不同的动物棚舍或动物饲养场地之一内。服务器应用程序被设计用于执行以下方法：通过服务器应用程序经由网络从每个客户端应用程序接收至少一个数字图像。所收到的至少一幅图像显示在动物棚舍或动物饲养场地的其中一头或多头动物的排泄物。

服务器应用程序被设计用于基于收到的至少一幅图像执行图像分析并将分析结果、即推荐行动和/或性能指标的预测表现发送给客户端应用程序。所述发送可以通过网络进行。分析结果例如可以被传送到已收到至少一幅图像的客户端应用程序，并且该客户端应用程序可被设计用于通过显示器将从服务器应用程序收到的结果显示给相应的客户端计算机的用户。作为其补充或替代，所述输出也可以针对有效连接至动物棚舍的机械系统或电子系统来进行，以促使其改变环境参数或饲养参数。该系统可以是例如动物棚舍的供暖装置、空调系统、饮用水设备、自动喂食机等。可选地，客户端应用程序还可被设计用于从传感器接收测量值和/或接收用户通过客户端应用程序的GUI人工输入的元数据，并将测量数据和/或元数据转发到服务器应用程序。然后，转发的测量数据和/或元数据是用于借助服务器应用程序的分析的额外基础。

这可能是有利的，因为为在服务器侧实现分析功能而能够动用来自大量客户端应用程序和进而通常也来自众多不同的动物棚舍或动物种群的图像数据以及可选地还有测量数据和元数据连同真正观察到的性能指标，并可将之集中储存和评估。这允许由依据不断增加的数据组的反复训练所造成的分析功能连续改善。它允许自动依据集中收集的数据来识别错误的预测和建议并可以改进算法，无论是通过在基于规则的分析程序中明显改动明确的规则，还是通过依据连续扩充的训练数据组的机器学习程序反复训练。还由此可以提供一种精简的、即需要较低存储能力和计算能力的客户端应用程序。它的功能最好局限于将由客户端计算机的智能手机相机采集的图像转发到服务器应用程序、可选地提供允许用户输入元数据例如当前喂送饲料的GUI以及从服务器应用程序接收分析结果，其中，该分析结果最好由客户端应用程序通过GUI显示给客户端计算机的用户。

根据实施方式，该分析软件(或在客户端-服务器架构情况下特别是服务器应用程序)被设计用于接收所述动物棚舍和可选其它动物棚舍的动物的至少一个测得的或由用户通过GUI输入的性能指标表现。例如，由分别负责不同的动物棚舍或动物群的一个或多个客户端应用程序的相应使用者通过相应客户端应用程序的GUI输入所述表现，并且可将其传输给服务器应用程序。作为其补充或替代，所述表现也可以通过一个或多个反馈应用程序的GUI被输入到相应的反馈应用程序中并且从这里通过网络被传输至服务器应用程序。在此，所述反馈应用程序都被分配给相应的屠宰场并且例如被用来采集和转发屠宰动物的图像。性能指标表现尤其可以是宰杀后的动物的胃肠道图像。优选地，性能指标表现涉及如下时刻，其在时间上接近所述至少一个数字图像的拍摄时刻。例如性能指标是在屠宰当天测得的，例如呈被屠宰动物的胃肠道的图像形式，并且排泄物图像是在屠宰当天或前一天拍摄的。即，在这里，“时间上接近”是指最好在48小时内，优选在24小时内。这些图像可以由兽医来相应注释，例如“具有急性球虫病的仔鸡的小肠”、“仔鸡的健康小肠”、“火鸡的单独小肠”、“患有急性腹泻的猪的大肠”等。

该方法包括：训练机器学习算法，用于自动提供分析软件(或呈服务器应用程序的分析软件部分)或自动提供分析软件改进版本(或呈服务器应用程序构成的分析软件部分的改进版本)，其中，所述训练包括：分析接收到的由排泄物数字图像和所测得的性能指标表现构成的组合。

这可能是有利的，因为随着数据库中图像数量的增加和客户端应用程序的数量(通常对应于不同的动物棚舍或育肥场)的增长，训练数据组也扩大，并且可以通过再次训练来连续改进分析软件。

根据其它实施方式，该软件也被设计为分布式客户端-服务器软件应用程序。服务器应用程序通过网络与大量客户端应用程序相连，其中，每个客户端应用程序被可操作连接到图像采集单元。至少在排泄物图像拍摄期间，每个图像采集单元可以位于众多不同动物棚舍或动物饲养场地之一中。服务器应用程序被设计用于对每个动物棚舍执行以下方法：接收消息，该消息明确说明当前投喂给动物棚舍中的动物的至少一种物质或物质混合物；由服务器应用程序从客户端应用程序接收动物棚舍中的动物的至少一个测得的或由用户通过(客户端应用程序或屠宰场反馈应用程序的)GUI所输入的性能指标表现，其中，该性能指标表现所涉及的时刻在时间上接近物质或物质混合物投喂时刻；并且针对从每个动物棚舍收到的由投喂物质或物质混合物与收到的性能指标表现的组合执行第一群组分析，以计算具有相同或相似的投喂物质或物质混合物的动物棚舍的群组，其中，通过服务器应用程序将每个群组的所有动物的性能指标的平均表现与相应群组关联并存储。平均表现例如可以是中值、算术平均值或以其它方式从多个性能指标表现中计算出的值。

作为其补充或替代，服务器应用程序针对从每个动物棚舍收到的由投喂物质或物质混合物与收到的性能指标表现构成的组合执行第二群组分析。第二群组分析用于计算如下动物棚舍的群组，其动物具有相同的或相似的性能指标表现，其中，在各个群组的大多数动物棚舍中提供给该动物棚舍的动物的物质或物质混合物与相应群组相关联且被存储。因此应形成性能水平相近的动物棚舍的群组。通过分析在动物棚舍群组中主要投喂的饲料，可确定在饲料或饲料添加剂或兽药制剂的工作方式和质量方面的差异。根据实施方式，分析软件如此执行第二群组分析，即，也分别给所形成的群组分配动物品种和/或饲料或饲料添加剂的制造商。这可能是有利的，因为可从群组分析结果中得到来自不同制造商的不同市售饲料所造成的就性能和一般健康状况而言的不同表现。也可以依据第二群组分析来鉴别出具有不同性能能力的动物品种或由动物品种和所投喂的相应饲料或饲料添加剂构成的很有利或不利的组合。

最后，第一和/或第二群组分析的结果从服务器应用程序被发送到至少其中一个客户端应用程序，以将群组分析结果输出给用户。

上述的群组分析可能是有利的，因为借此无需庞大的附加支出就能首次在商业动物棚舍中且在商业饲养条件下根据收集的大量客观经验数据而在实践中检查和量化某些饲料添加剂和/或兽药产品的效力。目前，相应测试通常在批准程序期间或产品开发项目过程中被检验。然而，被测试的动物和棚舍的数量通常是有限的并且基于大学和研究机构的卫生和技术水平，因而不能大范围地涵盖在实践中可能相关的不同其它参数。而利用本发明的实施方式、特别是具有被用在不同动物群中的多个客户端应用程序的且还收集并分析在至少一个屠宰场中实地测量的性能指标和/或将其用来改善分析的分布式客户端-服务器系统，能够在无需动物育肥场方面特殊支出的情况下就能在育肥场真实条件下大量识别并利用某些物质的就动物性能能力和健康而言的效力。

群组分析结果可以包含用于改善性能参数的建议、特别是针对预测疾病和症状的用药建议、有关饲料或改变饲料/饲料添加剂的建议等。如果群组分析例如表明某项性能指标(例如单位时间增重)表现最好的15家企业投喂含有饲料添加剂A的饲料或者某个制造商的饲料，而该项性能指标表现最差的11家企业投喂另一种饲料添加剂B或另一饲料制造商的饲料，但饲料的组成和其它参数基本相同，则服务器应用程序例如可被设计用于以推荐消息形式选择性地将分析结果输出并发送到属于性能指标差的11家企业的客户端应用程序。推荐消息可以包含如下建议，即，改换为饲料添加剂A或更好的饲料生产商。

在另一方面，本发明涉及一种存储介质，在该存储介质上存储有呈分析软件形式的计算机可读指令。该分析软件被设计用于执行一种方法，该方法包括：将至少一幅图像输入到分析软件中，其中，所述至少一幅图像是描绘一头或多头动物的排泄物的数字图像；通过分析软件执行所述至少一幅图像的分析；通过分析软件输出适于维持或改善动物当前生理状态的推荐行动，其中，该推荐行动取决于所述至少一幅图像的分析结果；和/或通过该分析软件输出其中一头或多头动物的性能指标的预测表现，其中，该性能指标是生理参数、病症或疾病，其中，该预测表现取决于所述至少一幅图像的分析结果。

该存储介质可以是易失性或非易失性存储介质。该存储介质尤其可以是电子存储介质，其将信息存储在电子(半导体)元件之中或据此来存储信息。为了物理存储信息而采用各种机制，例如在易失性存储器、DRAM、动态RAM(动态随机存取存储器)或SRAM(静态随机存取存储器)的情况下，以及在非易失性存储器如ROM(只读存储器)、PROM(可编程只读存储器)、EPROM(可擦除可编程只读存储器)、EEPROM(电可擦除可编程只读存储器)、闪存EEPROM(例如USB记忆棒)等的情况下。为了能读取电子存储介质，还需要技术辅助手段。因此，最终用户通常未作为单独存储器模块获得电子存储介质，而是事先作为组合产品来购置：在DRAM被用作计算机或外围设备中的工作存储器的情况下，多个存储模块被组合用在存储器模块上。广泛用于在移动应用中存储多媒体数据的闪存以各种外壳形式存在，外壳大多被设计成存储卡或USB记忆棒，其除了真正的存储器模块外还包含控制器。同样的情况适用于固态驱动器，其也使用闪存，但按照具有不同接口的不同的设备构型来提供。在这里，存储介质还包括通过网络相互连接的多种存储介质的组合结构。

在另一方面，本发明涉及一种用于饲养动物的电子系统。该系统包括被联接至动物棚舍图像采集单元的分布式或非分布式计算机系统。该计算机系统包括分析软件和数据库。动物棚舍图像采集单元被设计用于采集至少一幅图像，该图像描述一头或多头动物的排泄物。该分析软件被设计用于执行一种方法，该方法包括：将所采集的至少一幅图像存储在数据库中；将所采集的至少一幅图像输入到分析软件中；执行所述至少一幅图像的分析；通过分析软件输出适于维持或改善动物当前生理状态的推荐行动，其中，该推荐行动取决于所述至少一幅图像的分析结果；和/或通过分析软件输出其中一头或多头动物的性能指标的预测表现，其中，该性能指标是生理参数、病症或疾病，其中，该预测表现取决于所述至少一幅图像的分析结果。可选地，分布式或非分布式系统也可以包含一个或多个传感器，所述传感器安装在动物棚舍或动物饲养场地内。传感器被设计用于采集测量值并将其传输给分析软件。

根据实施方式，该计算机系统是由服务器计算机和一个或多个客户端计算机组成的分布式计算机系统。该分析软件被设计为分布式客户端-服务器软件应用程序，其中，服务器应用程序安装和/或实例化在服务器计算机系统上，而客户端应用程序安装和/或实例化在一个或多个客户端计算机中的每一个上。分布式计算机系统还包括由屠宰场操作并被联结到屠宰场图像采集单元的屠宰场计算机系统。屠宰场计算机系统包括反馈应用程序。屠宰场图像采集单元被设计用于采集描绘宰杀后的其中一头或多头动物的胃肠道的图像并将其提供给反馈应用程序。

反馈应用程序被设计用于通过网络将所采集的胃肠道图像传输给服务器应用程序，以将胃肠道图像存储在服务器应用程序的数据库中。服务器应用程序被设计用于执行一种方法，该方法包括：从至少一个客户端应用程序接收其中一头或多头动物的排泄物的至少一个数字图像并将这些图像存储在数据库中；从客户端应用程序或反馈应用程序接收如下动物的至少一个测得的或由用户通过(客户端应用程序或反馈应用程序的)GUI所输入的性能指标表现，所述动物的排泄物在收到的至少一幅图像中被描绘，其中，该性能指标的表现尤其是宰杀后的动物的胃肠道图像。所述性能指标的表现所涉及的时刻优选在时间上接近排泄物的至少一个数字图像的拍摄时刻；训练机器学习算法以自动提供分析软件的改进版本或服务器应用程序的改进版本，其中，所述训练包括：分析所收到的由排泄物数字图像与收到的性能指标表现组成的组合。在此情况下，将涉及相同动物或至少涉及同一动物棚舍的动物的排泄物图像和性能指标表现相互组合，即彼此配属。

在另一方面，本发明涉及一种尤其设计用于饲养和/或监视动物的移动式机器人。机器人包含马达驱动单元，该马达驱动单元被设计用于使机器人在动物棚舍或饲养动物区域内自主运动或半自主运动。该移动式单元可以例如由一个或多个轮或履带构成。

机器人包括如此设计和取向的图像采集单元，即，它采集其中一头或多头动物的排泄物的至少一幅图像。例如机器人可根据动态计算出的或在先确定且存储的运动路径在动物棚舍或场地内移动，其中，图像采集单元对准地面并以定期间隔例如每30秒采集动物棚舍或场地的地面的数字图像。机器人还包括网络接口(例如用于通过互联网进行数据交换的接口)以及图像采集单元例如照相机。机器人包括一个或多个处理器以及存储有机器人软件的存储介质。机器人软件尤其可以是分析软件或客户端应用程序，它是具有服务器-客户端架构的分析软件的组成部分。机器人软件被设计用于单独地或与通过网络相连的服务器(以及在其上实例化的服务器应用程序)交互操作地执行一种方法，该方法包括：由图像采集单元采集至少一幅图像，其中，所述至少一幅图像是描绘其中一头或多头动物的排泄物的数字图像；将数字图像输入到机器人软件中；通过机器人软件执行接收图像的分析；通过机器人软件来输出适于维持或改善动物当前生理状态的推荐行动，其中，该推荐行动取决于所述至少一幅图像的分析结果；和/或通过机器人软件来输出其中一头或多头动物的性能指标的预测表现，其中，性能指标是生理参数、病症或疾病，其中，该预测表现取决于所述至少一幅图像的分析结果。将推荐行动和/或预测表现输出给用户是通过移动式机器人的显示装置或通过经由网络连接至机器人的数据处理设备、如通过已用智能电话在机器人软件中注册的用户的智能手机显示器来进行的。

在另一方面，本发明涉及一种由饲料添加剂与指示剂物质以及带有如针对本发明实施方式所述的分析软件的分布式或非分布式存储介质组成的组合。指示剂物质是在动物排泄物中造成着色的物质，着色取决于动物代谢中的生理条件。分析软件被设计用于依据在拍摄至少一幅图像之前已与饲料或饮用水一起摄入指示剂物质的动物的排泄物的光学特征来预测性能指标表现和/或计算推荐行动。

“照相机”在此是指照相技术设备，其可将静态或动态图像记录在胶卷上或以电子方式记录在磁性录像带、数字存储介质上或通过接口来传输。模拟相机可以是照相机，但优选使用智能手机相机。图像采集单元或照相机还可被连接至发光源，例如在市售智能手机中本来就有的发光源(闪光灯和/或智能手机显示屏)，或者是或许可作为附属设备在市场上购得的特殊照明单元，例如像具有特定波长的激光器、IR光源和/或UV光源。分析软件或其被设计为客户端应用程序的部分优选包含照明功能，该照明功能被设计用于以规定方式依次用两个或更多个的不同波长范围的光来照射排泄物。如果已将发荧光的指示剂物质投喂给动物，则光源尤其可被设计成发出具有促使荧光染料发荧光的波长的光。

在此，“分析软件”是指可分散存储在多个存储位置或存储在唯一存储位置的软件，该软件被设计用于分析所述至少一个或多个数字图像和可选其它数据，以计算出一个或多个分析结果。

在此，“计算机系统”是指数据处理系统的软硬件组成部分的总体。硬件和软件组成部分在此可以设计成整体式计算机系统(“独立”计算机系统如台式计算机、智能手机、笔记本电脑、服务器计算机)，或者分布式计算机系统(云计算机系统、具有服务器计算机系统和一个或多个客户端计算机系统的分布式计算机系统)。

“性能指标”是被分配给动物或动物群的参数，其包含有关动物或动物群的性能能力如健康的信息。性能指标例如可以是生理参数(例如体重、生长速率、血液中的血红蛋白含量)、病症(如血性腹泻、水样腹泻)或疾病(如球虫病、梭菌病)。

“颜色参考对象”是包含一个或多个规定区域的任何形状的对象，该规定区域具有分配给该区域的彼此不同的颜色和/或纹理。对象尺寸最好被设计成使该对象没有明显大于动物排泄物，因而可以用手机相机顺利地生成排泄物图像，该图像也描绘了空间靠近排泄物就位的颜色参考对象。例如该颜色基准对象可以基本上是二维的，其长度为0.5-10cm，其宽度为0.3-5cm。

“GUI”是“图形用户界面”。

“传感器”是如下技术部件，其可以定性地或作为测量参数定量地检测某些物理性能或化学性能(物理性能例如是热量、温度、湿度、压力、声场大小、亮度、加速度，化学性能例如是pH值、离子强度、电化学势)和/或其周围的材料特性。这些参数借助物理作用或化学作用来采集并被转换为可以进一步处理的电信号。

在此，“排泄物”是指动物的固态、液态或黏稠的排泄物，特别是固态、液态或黏稠的粪便。

在此，“基于预定义规则的软件”是指基于知识的软件，其设计用于执行基于规则的推论。基于规则的软件包含规则集合(也称为规则库)和规则解释器(也称为推理机或规则引擎)。规则的形式如下：如果...则...否则。

根据一个实施方式，基于规则的分析软件可以例如如下处理所接收的描绘动物排泄物的数字图像且随后将规则用在处理后的图像上：首先，将以rgb图像形式所收到的数字图像分解为三个单独的单色图像，以下称之为R图像、G图像和B图像，其中，R图像选择性地包含红色图像信道的强度值，G图像选择性地包含绿色图像信道的强度值，B图像选择性地包含蓝色图像信道的强度值。在下一步中，将这三个图像的强度值分别单独标准化。为此，例如可以将在各图像中分别测得的最大强度值(一般在0到255之间)映射到另一个具有规定大小(例如0到100)的标准化强度标度。作为其补充或替代，所述标准化也可以依据在接收的rgb图像上被描绘的颜色参考对象中所包含的颜色来进行。例如颜色参考对象可以包含红斑，并且可以如此进行视颜色而定的强度标准化，即，在R图像中测得的最高像素强度对应于该红斑的像素强度。颜色标准化也可以由不基于规则工作的分析软件变体来进行，就是说，例如也可以由基于机器学习方法的分析软件变体来进行。在下一步中，接着可以将一个或多个规则用到标准化的R、G、B图像：如果在标准化图像的所有像素范围内分别计算出的平均强度至少就G图像或B图像而言超过最小值、即50，并且该R图像的相应平均值低于20，则作为性能指标表现的候选项排除“直肠血性腹泻”。换句话说，该规则包含：总体上选择性地在绿色和/或蓝色光谱但不是红色光谱中具有一定最小亮度的图像不能被视为用于直肠血性腹泻的指示，因为其伴有呈红色的排泄物。绿色和蓝色图像信道的亮度值的评估是重要的，因为在R图像中没有信号也可能是因为图像亮度总体不足。

根据一个替代的颜色标准化方法，R、G和B图像中的每个图像中的每个像素的强度值被除以值K，其中，K是从颜色参考对象推导出的值。例如该颜色参考对象可以具有红色区域FBR、蓝色区域FBB和绿色区域FBG，K可以是三个颜色区域中所包含的三个最大强度值I的总和。因此，可以依据I_{max_FBR}+I_{max_FBB}+I_{max_FBG}来计算K。

例如，标准化的R图像的像素P_x-Rnorm具有例如标准化的强度值I_pixel-P/I_{max_FBR}。标准化的B图像的像素P_x-Bnorm例如具有标准化的强度值I_pixel-P/I_{max_FBB}。标准化的G图像的像素P_x-Bnorm具有例如标准化的强度值I_pixel-P/I_{max_FBG}。例如标准化的rgb图像的像素P_x-Bnorm具有例如标准化的强度值I_pixel-P/K。

所述规则优选与例如识别某些对象和结构的各种图像分析功能相组合。例如，在现有技术中已知的各种图像分析方法可以识别线或球(气态夹杂)。相应规则于是可以是：如果在图像分析过程中识别到每平方厘米所绘地面上有至少三个球形夹杂，则将更高出现概率分配给伴随肠胃气胀的所有性能指标表现候选项。规则的“如果”部分也被称为前提，“则”部分也被称为结论。

例如已观察到，在动物患有腹泻或球虫病的情况下，在疾病的极早期阶段已经在排便中出现少量血液或身体盐分或组织擦伤。血液所含的含铁血红蛋白被氧化并逐渐使粪便颜色加深、后来呈黑色的粪便。该过渡过程是渐进的并且根据本发明的实施方式被用作规则创建基础，或者很有可能是相关的光学特征，依靠相应训练数据组被训练的分析算法采用该光学特征来执行在此所述的图像分析。因此，由分析软件将排泄物的“暗沉程度”用作指明粪便带血和可能患有能够造成该特征的疾病的指示。根据本发明的实施方式，为了将图像细节进一步优化和结构化，在图像采集期间执行进一步的步骤，例如通过光源在图像采集期间照亮排泄物。光源例如可以是简单的闪光光源、白色光源、黄色光源、红外光源、发射荧光并促使包含具有相应的光谱激发频率的荧光发光指示剂物质的粪便发出光信号的光源、卤素灯或一般而言用于在规定的短波或长波频率范围内的光的光源。也可依次使用多个彼此不同的光源，或者可通过同一光源依次借助不同波长的光来照明，在这里，目的是在图像中采集到影响排泄物外观的尽可能多的肠道功能细节。

在下一步骤中，在例如判别分析的统计方法中将当日更新的电子详细信息(例如拍摄图像的RGB值)与前几天例如前5天或前7天的同一电子详细信息相比较，以证明当前测量值与正好该棚舍和该动物品种在正好当前喂食时刻等的过去测量值的在统计学上可验证的偏差或一致性。

在下一步骤中，也就正常或异常而言来比较日常工作中出现的生产技术测量值，以完善图像测量值的结论。因此，例如在图像结果异常时刻，耗水量增加可能表示腹泻病初发，但这种情况本身也将出现在炎热气候中，而与未来健康风险无关。根据机器喂食或手动喂食的每日测量值确定饲料消耗下降，结合异常的排便图像测量值加之更高的耗水量，高概率表明出现伴有发热的疾病，通常是例如患有细菌引起的呼吸系统疾病或大肠杆菌败血症。如果尽早治疗，则可以使用少量抗生素且几乎不会丧失任何功能；如果发现太晚，则这些疾病导致高死亡率、大量服药和屠宰动物质量下降。

可选地，基于规则的分析软件可以包含控制模块，该控制模块被设计用于在收到其它数据尤其是屠宰场反馈数据之后调整规则数据库的规则权重，使得分析结果基于排泄物照片尽量准确地预测该反馈数据。

在这里，群组分析是指一种用于识别数据库中的相似结构的方法。数据库尤其可以包括相互对应配属的数据的数据组，其中，相互对应配属的数据可以尤其包含动物排泄物的图像、根据经验所确定的动物性能指标表现、动物棚舍中的传感器的测量值和投喂给动物的物质。如此找到的“相似”数据组集合称为群组，群组分配称为分群。所找到的相似性群组可以是图论、分层、分区或优化的。根据本发明的实施方式，该分析软件或分析软件的一部分特别是服务器应用程序包含一个或多个群组分析算法或连至第三方供应商的相应程序的接口。例如GNU项目的R编程语言提供了类库，其尤其也包含群组算法。根据一个实施方式，k均值被用作群组算法。

附图简介

以下，仅举例详述本发明的实施方式，在此，参照包含所述实施方式的附图，其中：

图1示出具有用于监测动物棚舍的动物健康的分析软件的计算机系统；

图2示出如图1所示的被设计成智能手机的计算机系统；

图3示出具有呈客户端-服务器架构形式的分析软件的分布式计算机系统；

图4示出如图3所示的分布式计算机系统，其包括多个客户端计算机系统；

图5示出动物饲养方法的流程图；

图6示出用于动物健康监视的移动式机器人的框图；

图7示出如图3或4所示的分布式计算机系统，还包括具有反馈应用程序的屠宰场计算机系统；

图8示出患有急性梭菌感染的火鸡的粪便的三张照片；

图9示出患有急性大肠杆菌败血症(由大肠杆菌引起的败血症)的火鸡的粪便的两张照片；

图10示出患有急性球虫病的火鸡的粪便的照片；

图11示出患有急性梭菌和球菌混合感染的仔鸡的粪便的照片；

图12示出患有急性梭菌感染的仔鸡的粪便的照片。

详细说明

以下描述涉及来自家禽育肥圈舍的照片，就像例如作为输入图像被用于根据在此所述的本发明实施方式的分析软件那样。可选地，其它信息且特别是来自棚舍技术(喂食、供水、通风、有害气体识别)的模拟和数字测量值以及元数据可通过自动输入和/或人工输入的形式用于分析软件。根据本发明的实施方式，该分析软件优选被设计用于预测一个或多个性能指标的表现。被用于监视禽舍或饲养设施的分析软件性能指标尤其包括基本疾病如梭菌病、球虫病、猪痢疾和沙门氏菌病。根据要采用该分析软件来监视的动物类型，该分析软件所考虑的性能指标的选择可能是不同的，并且视变体实现方式不同地取决于所限定的规则或分析软件所基于的训练数据组。用于监视猪、牛犊、仔猪、母牛、肉牛的分析软件包括猪/牛犊沙门氏菌病、猪劳森菌病、牛犊隐孢子虫病等。根据分析软件的多个实施方式，分析软件也被设计成通用在用于家禽和哺乳动物二者的棚舍和饲养设施中并且涵盖相应大量的性能指标。以下照片显示出仔鸡和火鸡的排泄物，但分析软件也可通过类似方式来设计(训练或明确编程)，以便它通过相似方式处理牛犊、仔猪和/或猪的相应排泄物图像，而不用以下用图明确显示和解释所述实施方式。

图1示出一种计算机系统，其具有用于监视动物棚舍130的动物132的健康的分析软件108。动物棚舍例如可以是用于育肥仔鸡、火鸡、猪或牛的育肥大棚。尤其在大型育肥场，感染病传播危险和与之相关的经济损失很严重。动物棚舍中有一般是同类的许多动物，其在此用符号“A”标示。动物育肥场的一位或多位雇员138定期检查动物棚舍，以便例如检查饮水设备的喷嘴是否还畅通、草荐是否新鲜和/或在喂食地点是否有足够饲料。工人138最好随身带着例如呈智能手机142的摄像头形式的图像采集单元。智能手机最好通过网络通信、尤其是移动无线电网络和/或局域WLAN链接与互联网136通信。

此外，图1所示的分布式计算机系统包括另一个计算机系统100，其例如可被设计成服务器计算机系统或另一个用户116的常规的台式计算机系统。另一个用户116例如可以是受过培训的员工，其应监视育肥场的一个或多个动物棚舍的动物的健康且不一定在现场，即在动物棚舍130的附近。计算机系统100包含一个或多个处理器106、一般还包含显示器112以及用于与网络136相连的网络接口114。此外，它包括存储介质104、一般是硬盘，其包含动物132排泄物的多幅图像102。图像102最好被存储在数据库尤其是关联数据库中。该数据库还可以包含其它数据、尤其是传感器134的测量值110，传感器可选地安装在棚舍130内或与其空间邻近。传感器例如可以是温度计。

根据一个实施方式，该传感器是如下传感器，其测量当前正投喂的或在一段时间内所投喂的饲料量或饮用水量。这可能是有益的，因为食欲下降或越发口渴可能是传染病或腹泻病的早期征兆。根据另一实施方式，该传感器可以包括用于检测空气氨含量的传感器。腹泻病通常与蛋白质排泄增加有关，蛋白质随后在棚舍草荐中被转换为氨气，然后由分析软件作为测量值来接收，并在分析过程中与粪便光学参数一同被评估，以便通过排泄物光学特性和空气中氨含量的组合来获得特别高的分析精度和预测精度。

另外，存储介质104包含分析软件108，分析软件被设计用于访问图像102，以便具体说明所述图像以及可选地还有现有预测数据例如像测量值110或与动物有关的元数据(例如像当期投喂物质，即动物饲料类型、饲料添加剂、药物等，其剂量或投喂方式)。

最简单情况下，用户138的智能手机不包含可与分析软件108交互操作的客户端应用程序。但在智能手机上已安装有在当今实际上在所有智能手机型号中已集成的智能手机相机连带配套的照相机软件。用户可以使用已有软件来借助智能手机生成照片，以便在定期检查巡视过程中、即通常一天一次或多次地采集动物排泄物图像。排泄物图像优选在动物棚舍中的多个不同位置拍摄。接着，用户138可通过网络136将拍摄图像传送至计算机系统100。为此，用户例如可以向用户116的电邮地址发送在附件中包含排泄物图像的电邮。然后，用户116可以将图像保存在数据库中，使得分析软件可以访问图像。排泄物的图像108优选是与时间说明相关联地被存储的，该时间说明至少近似说明图像采集时刻。

在排泄物当前图像被存储在数据库中之后，用户116可以调用分析软件108。分析软件能以任何常见的编程语言如Java、C++、C#等来实现。分析软件读取动物排泄物的所有图像，所述图像在例如一周的预设期间内被采集和存储在数据库中，并且所述图像用作后续分析步骤的输入项。可选地，还可以由分析软件读取传感器测量值110和与图像102关联存储在数据库中的元数据并在分析中评估。所述测量数据和/或元数据此时与如下图像102相关联地被存储在数据库中，所述图像的拍摄时刻在时间上接近元数据或测量值的采集时刻。

在许多实施方式中，借助于分析软件108的分析包括“推荐行动的计算”。推荐行动是要人工执行或自动执行的行动，其适于维持或改善动物当前生理状态。推荐行动的计算是依据由分析软件读取的图像102以及(如果有)其它数据如测量值110和/或有关当前投喂物质的说明来进行的。作为其补充或替代，借助所述分析软件的分析包括：预测在动物棚舍130中的一头或多头动物132的指标性能表现。例如该分析软件可被如此配置，即，所述预测涉及到从当前分析时刻起算的某个未来时刻，例如未来2天或3天的时刻。推荐行动也可以是如下行动，其被建议在未来时刻例如在分析执行之后的2天或3天后执行。但它也可以是建议马上执行的行动。准确的建议时刻取决于行动的类型和分析软件的实现方式，尤其是因此取决于明确说明的规则(在基于规则的系统中)或取决于被用于借助机器学习创建分析软件的训练数据组的特性和注解。

优选地，两种计算或预测都在分析过程中进行。可行的是，作为分析结果而不建议采取任何措施，因为当前和预测的性能指标都很好，因此没必要采取行动。在许多实施方式中，用户也可以通过GUI来设定或者可以在配置文件中来指定：该分析软件是否只应计算并输出推荐行动，或者替代地应该计算并输出未来的性能指标表现，或者两者兼顾。

所述输出可以通过计算机系统100的显示器112针对用户116来进行，从而用户116可以采取适当措施来维持或改善动物健康状况。性能指标例如可以是动物棚舍中的一头或多头动物132是否患有某种疾病。

该分析软件例如可被设计用于依据动物排泄物图像102计算各种疾病的存在和将来表现程度。疾病尤其是球虫病(球菌感染)、梭菌病(梭菌感染)、由各种细菌例如特别是球菌、梭菌、大肠杆菌和/或沙门氏菌引起的腹泻或败血症。

如果分析软件例如识别到某些育肥仔鸡当前感染球菌并预测该疾病在2-3天后大规模暴发，则分析软件通过屏幕112向用户116发出警报。该警报包括以下指示，即，预计在接下来的2-3天内将在动物棚舍130内暴发性流行球虫病。

球虫病的病原体即柔嫩艾美尔球虫(Eimeria tenella)引起尤其是2至6周甚至8周的仔鸡的小肠或阑尾的出血性炎症。球虫病伴随血性腹泻，其在阑尾球虫病情况下可能导致由出血引起的高达80％的死亡率。

小肠球虫病感染也主要发生在动物幼崽中，但也出现在衰弱的成年动物中。它表现为小肠发炎，此时可能出现出血和组织破裂。其起因是出现各种球虫物种例如毒害艾美尔球虫和柔嫩艾美尔球虫、布氏艾美尔球虫和孔雀艾美尔球虫。后两种菌株导致粘液性腹泻，但很少流血。体液流失造成的小肠球虫和直肠球虫病死亡率为30％。

根据表征的粪便图像(在阑尾球虫病或粪便稠度呈稀薄粘液状的情况下因血液/氧化性血红蛋白而使粪便呈现显著暗色)，分析软件可以识别并预测当前存在或未来有可能爆发球虫病及其亚型。根据本发明的实施方式，在分析中也考虑其它参数特别是测量值，例如每头动物或每个棚舍每天的饲料消耗量。伴随与饲料消耗减少的食欲不振可以作为其它测量参数值被纳入考虑，并且是鸡可能存在球虫感染的指示。

仔鸡的血性腹泻大多归结于球虫感染，而如在小肠球虫和直肠球虫病中所出现的腹泻也可能由喂食引起。因此可能有利的是在分析中也考虑元数据。其中就包括例如动物种类、动物年龄、当前所投喂的饲料类型以及其它信息。分析软件108例如可被设计用于通过显示器112显示GUI，用户116可以通过该GUI输入所述元数据，从而它们可与图像102一起被存储在数据库中并且也可以由分析软件108来评估。作为GUI的替代或补充，分析软件可以具有接口，经此也可以从存储介质、其它软件(例如棚合管理软件)和/或传感器或棚舍设备(例如喂食和供水设备)自动接收所述数据。

除了预测梭菌感染外，分析软件所输出的消息还优选可以包含推荐行动，即例如指明应马上将球虫药添加到饲料或饮用水中。可选地，该消息还可以包括多个推荐行动，例如指明建议额外服用综合维生素和矿物质补充剂以补偿电解质损失并尽量快速恢复。由于球菌极为耐受环境并且可以在环境中生存多年，故该消息还可以包括针对相关棚舍消毒的建议。

因此，性能指标“球虫病”的“表现”可以是疾病(盲肠球虫病或小肠/直肠球虫病)的具体表征和/或在特定时刻的疾病严重程度的预测，因为病原体的相应组成不仅影响疾病的严重程度、也影响粪便稠度。

图2示出一种计算机系统200，其类似于图1的计算机系统100而包括分析软件108。但计算机系统200是诸如具有集成图像采集单元140的智能手机之类的便携式计算机系统，用户138在巡查棚舍时随身携带该系统。便携式计算机系统200包括存储介质202，其上存储有分析软件108以及动物排泄物的当前和过去所采集的图像102，例如呈关联数据库的多个数据组的形式。可选地，计算机系统可以具有接口210，可以通过该接口来接收一个或多个传感器134的传感器测量值110。接着，传感器测量值110也可被存储在存储介质202上或位于其上的数据库中。该计算机系统具有一个或多个处理器204、显示装置206和优选还有网络接口208。传感器接口210可以是用于近场通信的接口诸如蓝牙接口或RF(射频)接口。但也可行的是，传感器接口210被设计为网络接口208，或者根本不接收测量值110。分析软件108被设计为所谓的“独立”软件应用程序，即，在没有网络通信可用的情况下，软件108也可以独立地接收由照相机140拍摄的动物132排泄物的图像102，并在分析过程中予以评估。然后，由分析软件108输出分析结果、推荐行动和/或动物性能指标的预测表现。所述输出例如可以通过显示器206针对计算机系统200的用户来进行。图2所示的实施方式的优点在于，即便在没有网络通信或移动无线电通信可用的动物棚舍或地区内，计算机系统200的用户仍能够以简单直观的方式且无需专门培训就可以早期识别动物的疾病或其它健康问题并采取适当措施，做法是他简单地以其智能手机相机140拍摄动物排泄物的多张照片并将其输入到分析软件108中以供分析。分析软件108优选包括用于控制照相机140的功能，使得照相机功能被集成到分析软件中，这简化了可使用性。

图3示出具有呈客户端-服务器架构形式的分析软件的分布式计算机系统。这意味着分析软件108的其中部分功能现在由在服务器计算机310上安装和/或实例化的服务器应用程序302接管，并且分析软件108的其它部分功能由在客户端计算机系统300上安装和/或实例化的客户端应用程序304接管。客户端计算机系统优选地设计为便携式计算机系统，例如被设计为用户138的智能电话或平板计算机。客户端应用程序304可与服务器应用程序302交互操作，这意味着两个应用程序被设计用于通过网络136以相互配合的方式交换数据和控制命令，以在互动中提供分析软件108的所述分析功能。

优选地，服务器应用程序302被设计成与多个客户端应用程序互动，其中，数据交换是与会话绑定的，并且客户端应用程序不访问其它客户端应用程序与服务器所交换的数据。一般，在能执行分析功能之前，需要各客户端应用程序用户事先在服务器应用程序上注册。

通常，分析软件的功能被分布到客户端应用程序和服务器应用程序上，使得客户端应用程序304被设计用于控制作为客户端计算机系统300的组成部分的或与之有效连接的图像采集单元140，以促使其采集动物132排泄物的一幅或多幅图像。例如客户端应用程序304可以具有图形用户界面，其允许使用者138通过照相机140采集所选的动物棚舍地面部位的一幅或多幅图像并将其从照相机传送到客户端应用程序304。可选地，所采集的图像可以本地存储在客户端应用程序的存储介质202上。另外，客户端应用程序304可以在许多实施方式中被配置用于从一个或多个传感器134接收传感器测量值110并且本地存储。如已描述地，这可以通过网络接口和/或近场接口210进行。作为其替代或补充，客户端应用程序304的GUI可以包含多个输入区，其允许用户138将与动物或动物棚舍有关的元数据输入客户端应用程序。所述元数据尤其包括动物类型、动物年龄、当前投喂药物、饲料和饲料添加剂、每天给每头动物或每个动物棚舍所投喂的饲料量或饮用水量。

服务器应用程序被设计用于经由网络136从客户端应用程序(或多个客户端应用程序)接收图像102，并且优选将其存储在服务器计算机的数据库中。存储优选如此进行，即，客户端应用程序的标识(也可被设计为用户ID或动物棚舍ID)以及图像102的大致拍摄时刻与接收图像102相关联地被存储。然后，服务器应用程序响应于触发机制地执行接收图像102的分析。触发机制例如可以是“图像接收”或“用户与服务器应用程序的交互”或“自动计时器的控制命令”(例如“定时作业”)。优选地，不仅分析当前从客户端应用程序304接收的图像，也分析在规定时间段内从该客户端应用程序接收的动物排泄物的所有图像。在许多实施方式中，客户端应用程序304和/或服务器应用程序302可以具有过滤功能，其可以过滤掉如下图像而不将其转发到服务器应用程序或者在分析中不予考虑，所述图像的分辨率太低或其所具有的实际显示排泄物的图像部分太小。

在许多实施方式中，所有测量值都可以先由客户端应用程序接收，然后通过网络被传输到服务器应用程序。在其它实施方式中，服务器应用程序被设计用于通过网络接口114从分配给客户端应用程序304的动物棚舍或动物围栏的传感器接收传感器测量值110。也可能的是，服务器应用程序从客户端应用程序接收测量值110的一部分并通过网络接口114直接从传感器134接收另一部分。例如可以通例如共同的客户端应用程序ID将测量值110和或许还有收到的元数据和数字图像102分配给某个客户端应用程序和/或某个动物棚舍，客户端应用程序ID作为图像102和元数据和测量值的一部分被传输给服务器应用程序。

图4是分布式计算机系统的框图，其就像已经在图3中示出的分布式计算机系统那样包括客户端计算机300.1和服务器计算机310。分析软件108以客户端-服务器架构形式构成。分布式系统包括其它的客户端计算机系统300.2、300.3，它们分别分配给其它客户端应用程序304.2、304.3、其它动物棚舍130.2、130.3和或许还有其它用户404、406。

该实施方式的优点是，经验数据且特别是饲养动物的排泄物的图像数据、传感器所采集的测量值、观察到的性能指标表现以及元数据(如动物饲料、饲料添加剂、动物种类、动物年龄等)可被集中存储在服务器计算机310的数据库中。服务器应用程序优选包含扩展的分析功能、特别是群类分析方法。通过将各种群组分析方法应用于尤其包括排泄物图像数据、测量数据、元数据以及性能指标观察表现的数据(尤其是图像数据)在内的现有数据，可确定具有相似的动物性能水平的动物棚舍集合(所谓群组)。通过比较当前所用的被提供给各个群组的动物的饲料、兽用制剂和饲料添加剂，允许确定将某种物质或饲料成分或还有饲料供应商或育种公司与特别高或特别低的动物性能相关联。由此可以依据客观经验数据来识别针对某种类型的动物或某种初始情况(例如怀疑感染某些病原体)有利地影响动物健康的饲料或饲料添加剂或供应商。

图5示出动物饲养方法的流程图。特别是，该方法可被用于监视动物的健康和生产能力。在第一步502中，一个或多个显示动物132排泄物的图像102被输入到分析软件108中。例如，分析软件可以直接从本地图像采集单元中调用图像，或者从本地数据存储器中读取，或者通过网络从客户端应用程序或机器人应用程序中调用。也可能的是，图像通过电邮应用程序或“实时”地通过APP即应用程序而被传输给在其上将分析软件实例化的计算机，然后从该计算机的电邮应用程序被半自动传输到分析软件。在下一步骤504中，分析软件执行输入图像的分析以获得分析结果。分析结果可以建议一个或多个适于维持或改善动物当前生理状态的推荐行动和/或包含动物性能指标的预测表现。在此，分析结果取决于收到的排泄物图像以及测量值110和/或其它元数据(如有)。元数据可以包含在分析时刻给动物投喂的物质或物质混合物。分析优选涉及在在分析之前的规定时间段内、例如在执行分析之前的7天内所收到的图像和可选的测量值和/或元数据。最终，在步骤506中输出所述推荐行动和/或在步骤508中输出所述预测表现。因此，所输出的分析结果可以包括推荐行动或性能指标的预测表现或两者兼有。所述输出例如可以通过分析软件的GUI针对用户来进行。

图6示出用于监视动物健康的移动式机器人600的框图。如关于图1、图2和图3所述地，机器人600可被用在动物棚舍130中。机器人例如可被用于接管或辅助工人138的部分工作，尤其是个别巡查。机器人包含一个或多个处理器604并可选地包括显示装置606，用户可借此与机器人互动。机器人也可选地包括网络接口608，以便能与网络特别是互联网交换数据。例如，网络接口608可以被机器人软件108用来将动物棚舍中的动物排泄物的图像102(它们是由机器人600的一个或多个摄像头140采集的)通过网络136发送到服务器应用程序302。机器人软件108可以是分析软件，就像已针对本发明实施方式描述的那样。分析软件特别被设计用于分析由照相机140采集的图像102并输出推荐行动和/或性能指标的预测表现。例如可借助显示器606通过GUI向用户进行输出。机器人可以包括存储介质602，所采集的图像102被本地存储在该存储介质上。可选地，机器人还可以具有连至动物棚舍的一个或多个传感器134的传感器接口612。传感器接口612尤其可以是用于近场通信的接口、例如蓝牙接口或RF接口。作为传感器接口612的补充或替代，机器人也可以包括自己的传感器134，例如用于测量地面温度的温度计、湿度测量仪等。

机器人具有马达驱动单元610例如由马达驱动的轮或链，其允许机器人基本自主穿越动物棚舍。穿越路径可在许多实施方式中在机器人软件中被固定设定。但也可能的是没有明确规定机器人运动路径，而是由机器人软件根据某些优化标准并结合动态识别的绕行障碍物来动态计算出机器人运动路径。

在许多实施方式中，照相机140如此取向和定位在如下的高度，即，所采集的数字图像描绘机器人附近的地面区域。在许多实施方式中，照相机的高度和/或取向是可变的，其中，照相机的高度和/或取向的改变最好可人工进行和/或自动进行。优选地，高度或取向的改变是自动进行的且受控于机器人软件108，该机器人软件包含用于分析由照相机140采集的图像质量的功能。如果分辨率太低或实际表示动物排泄物的图像部分太小，则照相机的高度和/或取向被自动调整，使得下一张图像具有足够大的图像区域，其以高分辨率和足够的对比度显示排泄物。作为照相机的高度或取向的补充或替代，也可以自动或手动改变照相机(光学或基于软件的)变焦，从而使拍摄图像符合机器人软件的质量标准。

图7是如图3和图4所示的分布式计算机系统700的框图。分布式系统700还包括屠宰场714的一个或多个计算机系统710，其最好是移动式计算机系统。也可行的是，该系统700包括其它屠宰场的其它计算机系统(在此未示出)。在屠宰场中常见的是，由屠宰场企业的员工732通过在屠宰之后执行宰杀动物740-748的胃肠道750-758的检查来定期或随机检查屠宰动物健康状况。

根据本发明的一个实施方式，给屠宰场雇员732分配移动式计算机系统710。移动式计算机系统710尤其可以是智能手机或平板电脑。一个或多个处理器714、显示装置720和网络接口724位于计算机系统710上。此外，计算机系统710包括具有反馈应用程序726的存储介质712。计算机系统710还包括图像采集单元716例如智能手机相机。反馈应用程序726与服务器应用302可交互操作。它例如可以是上述的客户端应用程序的一种变体，它具有附加功能，即作为排泄物图像的替代或补充而向服务器应用程序发送宰杀动物胃肠道的图像。使用者732可以启动反馈应用程序726，并且例如通过与反馈应用程序的GUI交互而促使其借助照相机716生成刚宰杀的动物740-748、132的胃肠道750-758的数字图像728。图像728能可选地被本地保存在存储介质712上。任何情况下，它们都通过网络136从反馈应用程序726被发送到服务器应用程序302。图像728代表反馈信息，因为据此推断有关屠宰日的动物健康状态，这尤其关系到胃肠道。因此，图像728表示在某个时刻根据经验所采集的一个或多个性能指标的表现。图像728可以例如具有其所属的动物棚舍或育肥场的标识，从而它们在服务器计算机的数据库762中通过所述标识被分配给在宰杀前几天的同一动物棚舍或育肥场的动物排泄物的图像102。也可以基于各个动物的标识来分配图像102、728以及测量数据和元数据(如果有)。但通常不会单独检测各个动物。事实表明，实际上，基于某个动物棚舍或动物育肥场的标识在数据库726中执行所述数据的分配也就够了，因为同一动物棚舍中的动物的健康状况通常完全相同或非常相似，这是因为它主要取决于是否存在传染病。如果有几头动物受到感染，则通常在几天内会感染整个动物群。因此，在屠宰场中采集的各个动物的胃肠道图像728和在动物棚舍中采集的各个动物的排泄物图像102的精确对应配属在个体层面上是不必要的。实践中，基于同一动物棚舍和图像或其它数据采集的时间邻近性(几天或几小时)来分配就够了。

服务器应用程序302例如被设计为机器学习应用程序，其依据训练数据组被定期重新训练。最好连续补充训练数据组，确切说，不仅用一个或多个动物棚含的动物的排泄物图像来补充，也用性能指标的用经验采集的所属表现、尤其在屠宰场中生成的宰杀动物胃肠道图像来补充。也可行的是，这些图像由动物棚舍经营者采集。例如可能发生个别动物在动物棚舍中死亡并被动物棚舍经营者更仔细检查以确定传染病是否是死因。在这种情况下，也可生成已死动物的胃肠道图像并将其传输到服务器应用程序302。

机器学习软件尤其可以是基于一个或多个神经元网络的软件。根据许多实施方式，基于机器学习的分析软件可以利用现有的程序库例如Caffe、用于深度学习的程序库Deeplearning4j(以Java来编程的开源软件，其基于神经元网络)、Java库ELKI、GNU R等。

机器学习软件是在学习阶段中根据例子(训练数据组)自动获得知识的软件，所述知识可将该软件用于解决数据处理问题。例如，(经过训练的)软件可被设计和“训练”用于依据动物排泄物的图像和可选地与之关联的附加信息(元数据，测量值)来“自动”识别，哪些表现将在近期或当前具有动物性能参数，以及哪些行动可能对于促进或稳定动物健康是有帮助的，从而防止或消除性能下降。

图8示出患有急性梭菌感染的成年火鸡的粪便的三张照片。带有泡状夹杂的稀液状粘稠物引人注目，这表明腹泻病。粪便颜色是橙黄色，但不是黑色。这表明腹泻是水样而不是血样。分析软件例如可以通过使用用于识别线、圆和其它几何对象的算法来识别泡状结构。

图9示出患有急性大肠杆菌败血症(由大肠杆菌引起的败血症)的成年火鸡的粪便的两张照片。粪便稠度也是稀而粘，颜色为黄白色，局部伴有绿色。黄色表示胆汁不足或胰腺功能异常。绿色在此表明感染大肠杆菌。

图10示出患有急性球虫病的成年火鸡的粪便的照片。与图9A和9B所示的粪便不同，图10所示的粪便是均匀清晰的绿色。没有泡状夹杂。绿色表明已发展成很严重的感染。

图11示出患有急性梭菌和球菌混合感染的仔鸡的粪便的照片。深色粪便表明大量失血和氧化血红蛋白。

图12示出患有急性梭菌感染的仔鸡的粪便的照片。通过比较图12和图8的照片而看出，粪便的颜色和稠度不仅与疾病相关，也在很大程度上与动物类型相关。因此，根据本发明的优选实施方式，除排泄物图像外，还将动物类型和/或品种以及最好还将其年龄输入分析软件，以确保所述分析能将元数据纳入考量。

附图标记列表

100 计算机系统

102 一头或多头动物的排泄物的图像

104 存储介质

106 处理器

108 分析软件

110 传感器测量值

112 显示器

114 网络接口

116 用户

130 动物棚舍

132 动物

134 传感器

136 网络

138 动物棚舍监察者

140 图像采集单元(如照相机)

142 智能手机

200 计算机系统(智能手机)

202 存储介质

204 处理器

206 智能手机显示器

208 网络接口

210 传感器接口

300 客户端计算机系统(智能手机)

302 服务器应用程序

304 客户端应用程序

310 服务器计算机系统

400 具有多个客户端计算机的分布式系统

402 服务器计算机的用户/操作者

404 客户端计算机系统300.2的用户

406 客户端计算机系统300.3的用户

502-508 步骤

600 机器人

602 存储介质

604 处理器

606 显示器

608 网络接口

610 马达驱动单元

612 传感器接口

700 具有客户端计算机和屠宰场计算机的分布式系统

710 屠宰场计算机系统

712 存储介质

714 屠宰场

716 屠宰场的图像采集单元(照相机)

718 处理器

720 显示器

722 传感器接口

724 网络接口

726 反馈应用程序

728 宰杀动物的胃肠道图像

732 屠宰场工人

740-748 宰杀动物尸体

750-758 各动物尸体的胃肠道

Claims (23)

1.一种饲养动物(132)的方法，包括：

-输入(502)至少一幅图像(102)到分析软件(108)中，其中，所述至少一幅图像是描绘其中一头或多头所述动物(132)的排泄物的数字图像；

-通过该分析软件(108)对所述至少一幅图像进行分析(504)；

-通过该分析软件来输出(506)适于保持或改善所述动物当前生理状态的推荐行动，其中，该推荐行动取决于所述至少一幅图像的分析结果并且要按照行动时刻执行，其中，所述行动时刻是从分析时刻起的当前时刻或未来时刻；和/或

-通过该分析软件来输出(508)对其中一头或多头所述动物的性能指标的预测表现，其中，该性能指标是生理参数或疾病，其中，该预测表现取决于所述至少一幅图像的分析结果并且按照表现时刻来预测，其中，该表现时刻是从所述分析时刻起的未来时刻。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述至少一幅图像描绘如下动物的排泄物，所述动物在采集所述至少一幅图像之前已被投食或投喂混有指示剂物质的饲料或饮用水，其中，该指示剂物质是在动物排泄物中引起着色的物质，所述着色取决于所述动物生理状况。

3.根据前述权利要求中任一项所述的方法，还包括：

-通过图像采集单元(140)来采集所述至少一幅图像(102)，其中，所述图像采集单元从以下项中选择：

•便携式照相机；或者

•固定安装在动物棚舍内的照相机；或者

•安装在移动机器人(600)或传送带上的照相机，其中，该机器人或该传送带被设计和安置用于在动物棚舍内移动。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述至少一幅图像的采集包括：

-通过在空间上靠近要采集图像的排泄物的方式来安放颜色参考对象，其中，该颜色参考对象具有一种或多种彼此不同的颜色，并且其中，该分析软件被设计用于将该颜色参考对象的颜色用在所述至少一幅图像的分析中，以将在所述至少一幅图像中所绘制的排泄物的颜色标准化；

其中，所述至少一幅图像(102)除了排泄物外还描绘该颜色参考对象。

5.根据权利要求3所述的方法，包括：

-向照明单元发送控制命令，所述控制命令促使所述照明单元在采集所述排泄物的至少一幅图像时用具有一个或多个规定波长范围的光照亮排泄物，

其中，该照明单元依次用具有多个规定波长范围的光照射排泄物，并且其中，在用每个所述规定波长范围的光来照亮时采集该排泄物的取决于波长范围的一个或多个数字图像，并且其中，该分析软件设计用于针对用各波长范围的光所采集的所述一个或多个数字图像来选择性地以视波长范围而定的方式进行分析。

6.根据权利要求1-2中任一项所述的方法，其中，所述推荐行动包含从以下行动中选择的一个或多个行动：

-提供某种动物饲料或饮用水；

-以生理有效方式给所述动物投喂一种或多种医学物质或非医学物质；

-结束以生理有效方式给所述动物持续投喂一种或多种医学物质或非医学物质；

-改变动物棚舍的物理参数。

7.根据权利要求1-2中任一项所述的方法，

-其中，通过所述分析软件的用户界面来输出所述性能指标的预测表现和/或对用户输出所述推荐行动；和/或

-其中，将该推荐行动输出到电子系统或机械系统，该电子系统或该机械系统以可操作的方式耦联至动物棚舍，其中，该电子系统或该机械系统被设计用于响应于所输出的推荐行动的接收来执行该推荐行动。

8.根据权利要求1-2中任一项所述的方法，其中，所述疾病是由胃肠道寄生虫引起的疾病或由单细胞病原体引起的疾病。

9.根据权利要求8所述的方法，其中，所述胃肠道寄生虫包括胃蠕虫或肠蠕虫或球虫，由单细胞病原体引起的疾病包括大肠杆菌性脓毒症、劳森菌病、猪痢疾、沙门氏菌病或梭菌感染。

10.根据权利要求1-2中任一项所述的方法，其中，所述动物是包括牛、绵羊或猪的家禽。

11.根据权利要求1-2中任一项所述的方法，其中，所述分析软件是基于预设规则的软件。

12.根据权利要求1至2中任一项所述的方法，其中，所述分析软件是经过训练的机器学习软件。

13.根据权利要求12所述的方法，还包括：

-提供训练数据组，其包含与所饲养动物同物种的动物的排泄物的多幅训练图像，其中，所述训练图像标注有元数据，其中，所述元数据包含用于表现一头或多头所述动物的至少一个性能指标的说明，所述动物的排泄物在所述训练图像中被绘制，并且其中，所述元数据还包含在训练图像采集时刻给所述动物投喂的饲料或饮用水的成分；

-通过依靠训练图像训练机器学习软件来生成所述分析软件。

14.根据权利要求1-2中任一项所述的方法，其中，所述至少一幅图像包括多幅图像，

-其中，所述至少一幅图像的输入和所输入的至少一幅图像的分析是以每天至少一次的频率来定期进行的，其中，各个所输入的图像是当前所记录的且表示其中一头或多头所述动物的当前排泄物的相应数字图像；

-其中，所述分析是分别选择性地针对所收到图像中的在分析时刻之前的规定时间段内采集到的图像进行的。

15.根据权利要求1-2中任一项所述的方法，其中，所述分析软件包括：访问数据库，该访问数据库具有关于动物饲养员所持有的各种物质或物质混合物的库存的数据，该分析软件还包括：

-通过该分析软件来检查在根据推荐行动从所述库存中按照取用量和取用类型取用所述物质或物质混合物之后关于所述物质或物质混合物的库存是否用尽；以及

-通过该分析软件经由网络将定购消息自动发送到所取用的物质或物质混合物的提供者的电子订购系统。

16.根据权利要求1-2中任一项所述的方法，还包括：

-将至少一个测量值输入到所述分析软件(108)中，其中，所述至少一个测量值从以下测量值中选择：

•动物所排出的奶的温度；

•动物所排出的奶的电导率；

•动物棚舍温度；

•动物棚舍内空气的氨含量和二氧化碳含量；

•动物棚舍内空气的湿度；

•在最后测量的时间单位内给每头动物或每个动物棚舍按每单位时间所配发的饲料量；

•在最后测量的时间单位内给每头动物或每个动物棚舍按每单位时间所配发的饮用水量；

-通过所述分析软件(108)进行所述至少一个测量值的分析；

其中，该推荐行动和/或该性能指标的预测表现取决于所述至少一幅图像的分析结果和所述至少一个测量值的分析结果。

17.根据权利要求1-2中任一项所述的方法，其中，所述分析软件以如下形式实现：

-在移动式计算机系统上实例化的软件应用，其中，所述分析软件被设计用于：由所述移动式计算机的照相机接收所述排泄物的至少一幅图像并且接收元数据和/或测量数据，分析所述至少一幅图像和输出该推荐行动和/或该性能指标预测表现；或者

-分布式客户端-服务器软件应用程序，其中，客户端软件在移动式计算机系统上被实例化，并且被设计用于从该移动式计算机系统的照相机接收所述排泄物的至少一幅图像并将其发送至在服务器计算机系统上实例化的服务器应用程序，其中，该服务器应用程序被设计用于：从该客户端应用程序接收所述至少一幅图像，执行所述至少一幅图像的分析以预估该推荐行动和/或该性能指标的预测表现，并且将该推荐行动和/或该预测表现经由网络发送给该客户端应用程序，并且其中，该客户端应用程序被设计用于将该推荐行动和/或该预测表现发送给该移动式计算机系统的用户。

18.根据权利要求1-2中任一项所述的方法，其中，所述分析软件被设计为分布式客户端-服务器软件应用程序，其中，所述服务器应用程序经由网络(136)与多个客户端应用程序相连，其中，安装在屠宰场计算机上的一个或多个反馈应用程序也通过该网络与该服务器应用程序相连，其中，每个所述客户端应用程序以可操作的方式耦联到图像采集单元(140)，并且被设计用于将该图像采集单元所拍摄的动物排泄物的至少一幅图像发送到该服务器应用程序，

其中，该服务器应用程序被设计用于执行以下方法：

•由该服务器应用程序从每个所述客户端应用程序接收至少一幅图像(102)，其中，所收到的至少一幅图像描述其中一头或多头所述动物(132)的排泄物；

•接收所述动物的至少一个测得的或由用户通过GUI所输入的性能指标表现，其中，该GUI是其中一个或多个所述客户端应用程序的GUI和/或一个或多个反馈应用程序的GUI，其中，该反馈应用程序是屠宰场的软件应用程序，其中，该性能指标的表现是在所述动物被屠宰后的胃肠道图像；

•训练机器学习算法以自动提供该服务器应用程序的改进版本，其中，所述训练包括：分析所接收的由所述至少一幅图像和测得的性能指标表现构成的组合。

19.根据权利要求1-2中任一项所述的方法，其中，所述分析软件被设计为分布式客户端-服务器软件应用程序，其中，所述服务器应用程序经由网络(136)与多个客户端应用程序相连，其中，每个所述客户端应用程序以可操作的方式与图像采集单元(140)相连，其中，每个所述图像采集单元位于多个不同的动物棚舍之一内，

其中，该服务器应用程序被设计用于针对每个所述动物棚舍执行以下方法：

•接收指明目前正给所述动物棚舍的动物投喂的至少一种物质或物质混合物的消息；

•通过该服务器应用程序从该客户端应用程序接收所述动物棚舍的动物的至少一个测得的或由客户通过该客户端应用程序的GUI所输入的性能指标表现，其中，该性能指标的表现涉及如下时刻，该时刻在时间上接近所述物质或物质混合物投喂时刻；并且

-针对从每个动物棚舍收到的由投喂物质或物质混合物和收到的性能指标表现构成的组合执行第一群组分析，以计算投喂有相同或相似物质或物质混合物的动物棚舍的群组，其中，通过该服务器应用程序在与相应群组相关联的情况下存储每个群组的动物的平均性能指标表现；和/或

-针对从每个动物棚舍收到的由投喂物质或物质混合物与收到的性能指标表现构成的组合执行第二群组分析，以计算如下动物棚舍的群组，所述动物棚舍的动物具有相同的或相似的性能指标表现，其中，在各群组的大多数动物棚舍中所投喂的所述物质或物质混合物通过该服务器应用程序在与相应群组相关联的情况下被存储；和

-将所述第一和/或第二群组分析的结果发送到至少其中一个所述客户端应用程序，以将所述第一和/或第二群组分析结果输出给用户。

20.一种动物饲养系统，包括：

-与动物棚舍图像采集单元相连的分布式或非分布式计算机系统(100,200,300,310)，其中，该计算机系统包括分析软件(108)和数据库(762)，其中，该动物棚舍图像采集单元被设计用于采集描绘一头或多头动物(132)排泄物的至少一幅图像(102)，其中，该分析软件被设计用于执行一种方法，该方法包括：

•在该数据库中存储所采集的至少一幅图像(102)；

•在该分析软件(108)中输入(502)所采集的至少一幅图像(102)；

•执行(504)所述至少一幅图像的分析；

•通过该分析软件来输出(506)推荐行动，该推荐行动适于维持或改善所述动物当前生理状态，其中，该推荐行动取决于所述至少一幅图像的分析结果并且要按照行动时刻执行，其中，所述行动时刻是从分析时刻起的当前时刻或未来时刻；和/或

•通过该分析软件来输出(508)其中一头或多头所述动物的性能指标的预测表现，其中，该性能指标是生理参数或疾病，其中，该预测表现取决于所述至少一幅图像的分析结果并且按照表现时刻来预测，其中，该表现时刻是从所述分析时刻起的未来时刻；

-该动物饲养系统还包括安装在动物棚舍(130)内的一个或多个传感器(134)，其中，所述传感器被设计用于采集测量值并将其传输给该分析软件。

21.根据权利要求20所述的系统，其中，所述计算机系统是由服务器计算机(310)和至少一个客户端计算机(300)组成的分布式计算机系统，其中，所述分析软件被设计为由在服务器计算机上的服务器应用程序(302)和在各个所述至少一个客户端计算机上的客户端应用程序(304)组成的分布式客户端-服务器软件应用程序，还包括：

-至少一个由屠宰场操作并与屠宰场图像采集单元(716)相连的屠宰场计算机系统(710)，其中，该屠宰场计算机系统包括反馈应用程序(726)，其中，该屠宰场图像采集单元设计用于采集描述一头或多头所述动物(132)被宰杀后的胃肠道的图像(728)，

其中，该反馈应用程序设计用于：

•通过网络(136)将所采集的胃肠道图像传输给该服务器应用程序，以在该数据库内存储所述胃肠道图像；

其中，该服务器应用程序被设计用于执行一种方法，该方法包括：

•从所述至少一个客户端应用程序接收一头或多头所述动物的排泄物的至少一幅图像(102)并将所述至少一幅图像存储在该数据库中；

•从该客户端应用程序或该反馈应用程序接收如下动物的至少一个测得的或由用户通过该客户端应用程序的或该反馈应用程序的GUI所输入的性能指标表现，所述动物的排泄物在所接收的至少一幅图像内被描绘，其中，该性能指标表现是所述动物被宰杀后的胃肠道图像；

•训练机器学习算法以自动提供该分析软件的改进版本，其中，所述训练包括：分析接收到的由所述至少一幅图像和所测得的性能指标表现构成的组合。

22.一种移动式机器人(600)，包括：

-马达驱动单元，其被设计用于使机器人在动物棚舍内自主运动或半自主运动，其中，该机器人包括图像采集单元(140)，该图像采集单元被如下设计和取向，即，该图像采集单元采集其中一头或多头动物的排泄物的至少一幅图像；

-网络接口(208)；

-图像采集单元(140)；

-一个或多个处理器；和

-存储有机器人软件的存储介质(602)，

其中，所述机器人软件被设计用于单独地或在与通过网络相连的服务器相互配合的情况下执行一种方法，该方法包括：

•由该图像采集单元采集至少一幅图像(102)，其中，所述至少一幅图像是描绘其中一头或多头动物的排泄物的数字图像；

•将该数字图像输入(502)到该机器人软件(108)中；

•通过该机器人软件(108)对收到的数字图像执行分析(504)；

•通过该机器人软件来输出(506)推荐行动，该推荐行动适于维持或改善所述动物当前生理状态，其中，该推荐行动取决于所述至少一幅图像的分析结果并且要按照行动时刻执行，其中，所述行动时刻是从分析时刻起的当前时刻或未来时刻；和/或

•通过该机器人软件来输出(508)其中一头或多头所述动物的性能指标的预测表现，其中，该性能指标是生理参数或疾病，其中，该预测表现取决于所述至少一幅图像的分析结果并且按照表现时刻来预测，其中，该表现时刻是从所述分析时刻起的未来时刻；

其中，通过该移动式机器人的显示装置或通过经由网络与该移动式机器人相连的数据处理设备将该推荐行动和/或该预测表现输出给用户(116,138)。

23.一种动物饲养设备，包括：

-具有指示剂物质的饲料添加剂，其中，该指示剂物质是在动物排泄物中引起着色的物质，该着色取决于所述动物新陈代谢的生理条件；和

-根据权利要求20所述的系统，其中，所述分析软件被设计用于依据动物排泄物的光学特征来预测所述性能指标的表现和/或预估该推荐行动，所述动物在采集所述至少一幅图像之前已随同饲料或饮用水一起摄入所述指示剂物质。

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