The efficiency of using the complex body type index for early prediction of dairy and meat productivity
DOI:
https://doi.org/10.52754/16948696_2023_1_11Keywords:
heifers, bulls, black-and-white breed, body type, conformation index, live weight, milk productionAbstract
Identification of the relationship between body type, genotypic and phenotypic characteristics of the animal will allow us to formulate a comprehensive assessment of animals in terms of breeding value and production type, their health and prospects for use. In this regard, an important component of a comprehensive assessment is the determination of the exterior indicators of the animal. This article presents a new approach to assessing the exterior. The essence of the method lies in the fact that under farm conditions, when animals are kept in stalls, exterior parameters are determined by processing images obtained by photographing animals or using the Sensors-3D depth sensor. Based on the obtained measurements of the animal, formulas were developed for calculating body type indices, which make it possible to identify the exterior-constitutional type of the animal. Given the high degree of correlation between conformation parameters and milk productivity, conformation parameters and live weight, the calculated body type indices underlie the forecasting of meat and dairy productivity of cattle.
References
Белоусов А.М., В.И. Косилов, Р.С. Юсупов и др. (2004). Совершенствование бестужевского и черно-пестрого скота на Южном Урале. Учебники и учебные пособия для высших сельскохозяйственных учебных заведений. Оренбург. 134.
Сенченко О.В., Миронова И.В., Косилов В.И. (2016). Молочная продуктивность и качество молока-сырья коров-первотёлок чёрно-пёстрой породы при скармливании энергетика Промелакт. Известия Оренбургского государственного аграрного университета. № 1 (57). С. 90-93.
Косилов В.И., Кадралиева Б.Т., Бабичева И.А. (2022). Технологические свойства молока коров-первотёлок разных генотипов при его сепарировании и выработке масла//Известия Оренбургского государственного аграрного университета. № 6 (98). 266-271.
Bykova O.A., Chechenikhina O.S., Stepanov A.V. et al. (2022). A study on milk productivity of black-and-white cows considering genotypes of dna markers csn2, lgb, crh, stat1, tfam1, and tfam2. International Transaction Journal of Engineering, Management and Applied Sciences and Technologies. Т. 13. № 3. P. 13A3J
Gorelik O.V., Gorelik A.S., Galushina P.S. et al. (2021). The influence of reproductive functions on productivity of cows of various live weight. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. Krasnoyarsk Science and Technology City Hall of the Russian Union of Scientific and Engineering. Krasnoyarsk, Russian Federation. 12062. DOI: https://doi.org/10.1088/1755-1315/848/1/012062
Conte A.F., Kharitonov S.N., Sermyagin A.A. et al. (2017). Variability of genetic parameters for linear type traits in Russian black-and-white cattlepopulation/ //J. of Dairy and Beef Cattle Breeding. 8: 3-9.
Brade W. (2017). Bodysize of Holsteincows – Acritical analysis from the point of view of breeding and animal welfare. BerichteuberLandwirtschaft. 95.
Бабайлова Г.П., Березина Т.И. (2014). Молочная продуктивность и пожизненный удой коров черно-пестрой породы разных типов телосложения. Зоотехния. № 2. 15 – 17.
Арзуманян Е.А. (1957). Основы экстерьера крупного рогатого скота. М.: Сельхозиздат, 305.
Цой Ю. А., Черноиванов В. И., Танифа В. В. и др. (2016). Патент № 2629282 C Российская Федерация, МПК A01K 29/00. Способ и устройство проведения промеров сельскохозяйственных животных: № 2016145267: заявл. 18.11.2016: опубл. 28.08.2017. заявитель Федеральное государственное бюджетное научное учреждение Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ (ФГБНУ ФНАЦ ВИМ).
Huang L.W., Li S.Q., Zhu A.Q. et al. (2018). Non-Contact Body Measurement for Qinchuan Cattle with LiDAR Sensor. Sensors. 18(9): 3014. https://doi.org/10.3390/s18093014. DOI: https://doi.org/10.3390/s18093014
Huang L., Guo H., Rao Q. (2019). Body dimension measurements of qinchuan cattle with transfer learning from liDAR sensing. Sensors; 19(22): 5046. https://doi.org/10.3390/s19225046. DOI: https://doi.org/10.3390/s19225046
Ruchay A.N., Dorofeev K.A., Kolpakov V.I. (2018). Fusion of information from multiple kinect sensors for 3d object reconstruction. Computer Optics. 42(5): 898-903. https://doi.org/10.18287/2412-6179-2018-42-5-898-903. DOI: https://doi.org/10.18287/2412-6179-2018-42-5-898-903
Halachmi I., Polak P., Roberts D.J. et al. (2008). Cow Body Shape and Automation of Condition Scoring. J. of Dairy Science. 91: 4444-4451. https://doi.org/10.3168/jds.2007-0785. DOI: https://doi.org/10.3168/jds.2007-0785
Shi C., Zhang J.L.,Teng G.H. (2019). Mobile measuring system based on LabVIEW for pig bodycomponents estimation in a large-scale farm.Computers and electronics in agriculture. 156:399-405. https://doi.org/10.1016/j.compag.2018.11.042. DOI: https://doi.org/10.1016/j.compag.2018.11.042
Popescu C R, Lungu A. (2014). Real-Time 3D Reconstruction Using a Kinect Sensor. Computer Sci. and Information Technology. 2(2): 95-99. https://doi.org/10.13189/csit.2014.020206. DOI: https://doi.org/10.13189/csit.2014.020206
Ивченко В. В. (2012). К анализу модели тонкой оптической линзы. Физическое образование в ВУЗах. Т. 18. № 1. С. 81 – 86.
Баранова И.А., Батанов С.Д., Старостина О.С. и др. (2022). Определение числовых значений экстерьера с использованием мобильных систем и информационных технологий. Техника и технологии в животноводстве. № 3(47). С. 16 – 20. https://doi.org/10.51794/27132064-2022-3-16. DOI: https://doi.org/10.51794/27132064-2022-3-16
Батанов С.Д., Амерханов И.А., Баранова И.А. и др. (2021). Молочная продуктивность коров разных экстерьерно-конституциональных типов. Известия Тимирязевской сельскохозяйственной академии. № 2. 102 – 113. https://doi.org/10.26897/0021-342X-2021-2-102-113. DOI: https://doi.org/10.26897/0021-342X-2021-2-102-113
Батанов С. Д., Баранова И. А., Старостина О. С. Патент № 2764307 C1 Российская Федерация, МПК A01K 67/00, A01K 67/02. Способ определения комплексного индекса телосложения и экстерьерно-конституционального типа животных: № 2020144096: заявл. 29.12.2020: опубл. 17.01.2022; заявитель Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Ижевская государственная сельскохозяйственная академия".
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2023 Journal of Osh State University. Agriculture: agronomy, veterinary and zootechnics
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
