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Klassifizierung Tierzustand

Erkennung von Tieren und deren Zustände auf Video- und Bilddaten durch Analyse unter Verwendung von Convolutional Neural-Networks der YOLO Architektur. Anschließende kombinierte Analyse der Lokalisations- und Klassifizierungsdaten, um Rückschlüsse auf das Tierverhalten und somit das Tierwohl zu ziehen.

Source checked 18 Jul 2026, 22:41Original MaKI source ↗Data schema ki-verwaltungsradar.internal.v1
MaKI identifierBD20244750923AuthorityFriedrich-Loeffler-Institut, Bundesforschungsinstitut für TiergesundheitStatusOperationalOpen original profile ↗
Evidence-backed dossier

Klassifizierung Tierzustand

Erkennung von Tieren und deren Zustände auf Video- und Bilddaten durch Analyse unter Verwendung von Convolutional Neural-Networks der YOLO Architektur. Anschließende kombinierte Analyse der Lokalisations- und Klassifizierungsdaten, um Rückschlüsse auf das Tierverhalten und somit das Tierwohl zu ziehen.

Operational
Authority
Friedrich-Loeffler-Institut, Bundesforschungsinstitut für Tiergesundheit
Administrative level
Federal
Ministry
Bundesministerium für Landwirtschaft, Ernährung und Heimat
Risk classification
Minimal riskSelf-reported in the MaKI profile, not an i6eal assessment
AI method
Computer Vision
Application area
Forschung
Governance matrix

Published, planned or open

The matrix separates published information, planned reviews, non-required information and unknown fields. It deliberately has no composite score.

Risk classificationMinimales Risiko
Fundamental-rights reviewVorhanden
Data-protection statementNicht erforderlich
Contractor useIntern
Intervention optionsNicht erforderlich
Project linkHttps://Www.Fli.De/De/Institute/Institut Fuer Epidemiologie Ife/Arbeitsgruppen/Ag Kuenstliche Intelligenz Und Datenak Zelerator/
Published context

Affected groups and risk measures

Affected groups
Nicht erforderlich
Risk measures
Nicht erforderlich
Described harm risks
Nicht erforderlich
Timeline

Project and publication dates

  1. Project start
  2. First published
  3. Last published
MaKI identifierBD20244750923
Evidence basispublished authority profile
Source state18 Nov 2024, 14:46