Det finns idag olika tekniker för att mäta hälta som t.ex. höghastighetskameror som filmar markörer som placeras på hästen eller tröghetssensorer som man fäster på hästen och som registrerar hästens rörelse. Systemen mäter symmetrin i den vertikala rörelsen av huvudet och korset där en huvudnickning är ett tecken på en frambenshälta och en asymmetrisk rörelse av korset är ett tecken på en bakbenshälta.
I en studie har forskare från SLU, KTH och Sleip AI undersökt om man kan använda en mobilkamera och datorseende för att identifiera olika kroppssegment på hästen och sedan registrera segmentens rörelser. Mätningen med en mobiltelefonapp jämfördes med rörelseanalyser från höghastighetskameror och markörer som används vid Universitetsdjursjukhuset på SLU när 23 hästar travade på rakt spår.
Resultatet
Visade på en mycket hög mätnoggrannhet med mobiltelefonen. Detta är revolutionerande resultat som plötsligt gör rörelseanalyser tillgängligt för många människor. Detta kan i framtiden förbättra övervakningen av den ortopediska hälsan hos hästar i träning eller under rehabilitering för att tidigt upptäcka om de blir halta och förebygga att många hästar får kroniska skador som inte går att bota.
Studien har finansierats av Cronstedts Stiftelse, Formas samt CareNet SLU.
Is Markerless More or Less? Comparing a Smartphone Computer Vision Method for Equine Lameness Assessment to Multi-Camera Motion Capture.
F. Järemo Lawin, A. Byström, C.Roepstorff, M. Rhodin, M. Almlöf, M. Silva, P. Haubro Andersen, H. Kjellström and E. Hernlund.
Länk till artikeln: https://www.mdpi.com/2076-2615/13/3/390
Källa: Marie Rhodin och Elin Hernlund
