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挑战：预测不可预测
与咬尾行为相关的众多挑战之一是，暴发似乎不可预测，通常是在没有任何明显原因的情况下开始。7日龄前仔猪断尾是一种广泛使用的降低咬尾风险的方法，但在其他咬尾风险因素得到改善后，如提供足够的空间和富集材料，断尾应被视为最后的手段。断尾是一种不受欢迎的方法；众所周知，仔猪会感到疼痛，并且不能完全消除咬尾风险。 欧盟25年来一直不允许进行常规断尾，1994年对最初的生猪福利条例（第91/630 / EEC号条例）进行了修订，以包括该法规，并在随后的更新中重申不应进行常规断尾（理事会指令2008/120 / EC）。
尽管有这些规定，欧盟仍对超过70％的猪断尾。猪场不愿冒不断尾的风险，部分原因是咬尾暴发的不可预测性。但是，最近的研究表明，在开始破坏性的咬尾爆发之前，猪的行为有所改变。
咬尾的预警信号是什么？
已经进行了各种研究，以检查猪在咬尾爆发之前的行为。 活动增加，目标和尾巴导向行为增加以及尾巴姿势降低都是暴发前观察到的行为迹象。我们在SRUC的研究集中在尾巴姿势的变化上，这是一个很有前景的指标，有待进一步研究。在断奶-生长期，我们每天24小时对生长猪进行录像，以持续观察其尾部姿势的变化。23个不同的组的未断尾猪在密集条件下饲养（每组大约27头猪）。15组出现咬尾暴发，8组没有暴发。与非暴发组（对照组）相比，暴发组的尾巴姿势发生了改变，卷曲的尾巴更少，尾巴降低和夹尾巴的数量更多。在爆发前一周，尾巴姿势发生了显著变化，暴发猪群夹尾现象从爆发前7天的15%变为爆发前一天的20-25%。这表明，尾巴姿势有可能被用作咬尾爆发的早期预警指标，但在猪场对其进行观察容易么？
图1：根据爆发前几天的夹尾百分比。
与其他畜牧业一样，在全球范围内，生猪行业已经变得更加一体化，越来越多的大型猪场在没有增加猪场员工的情况下运营。这意味着，当涉及到个体监测时，可能面临着人手不足的情况。对荷兰大中型猪场的一项调查显示，在大型猪场中，每天在每头育肥猪上检查时间平均为5秒，而被调查的最大猪场（10000头猪）平均每天仅<1秒（HAS大学）。因此，在这种短暂的检查过程中，工作人员可能不太容易发现暴发群体尾部姿势的变化幅度。使用精准畜牧业（PLF）工具连续监测动物是我们研究的一种能够自动检测尾巴姿势改变的方法。
自动检测行为
PLF使用各种传感器技术从动物、动物群或建筑物中获取数据。然后，算法将这些信息转化为对猪场有意义的信息（例如关键绩效、健康或福利指标）。通过不断捕捉个体或群体的信息，这些算法可以检测出正常行为的变化何时发生。在典型的肉眼检查之前就识别出这些变化，对于这种技术对猪场是至关重要的。对咬尾来说，可以越早预测到潜在的爆发，猪场就越容易阻止爆发。
在我们的研究中，我们使用3D相机（使用飞行时间技术）来自动测量猪尾巴是向上弯曲还是向下弯曲。该技术已被用于测量猪的体重，我们的行业合作伙伴对算法进行了修改，以检测尾巴。在我们的一个研究猪场进行的概念验证工作表明，从发生咬尾爆发的猪群获得的3D数据显示，低尾检测比例在暴发前增加，在暴发后下降。
相信该技术
我们想进一步验证这项技术，所以我们检查了用肉眼观察的926例3D尾巴姿势和2D视频记录。该算法对夹尾检测的准确率为74%。我们的结论是，3D相机技术可以自动检测出尾巴姿势的差异。我们正在进一步优化这些算法，以便在不同猪场类型和尾巴长度上测试这项技术，并开发一个自动检测系统，可以向猪场发出即将爆发的警报（TailTech项目）。
影响
当疫情即将爆发时，可靠的行为指示将为猪场提供在关键时间点缓解爆发的工具（例如提供额外的富集材料），从而防止被咬伤造成的疼痛和应激。该项目还旨在减少断尾的需求，从而解决福利和伦理问题。咬尾减少了屠宰场废弃胴体的风险，同时减少猪场兽医和劳动力成本。在猪场使用抗生素对尾巴受伤和随后的继发感染进行治疗，减少这一问题将有助于解决人类医疗保健中抗菌药耐药性日益增长的担忧。
