Hệ thống giám sát nhiệt độ tự động cho lợn bằng cảm biến thẻ tai tích hợp công nghệ bluetooth và học máy

Các tác giả

  • Dương Thành Nam Trung tâm Nghiên cứu và Phát triển công nghệ cao, Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam, 18 Hoàng Quốc Việt, phường Nghĩa Đô, Hà Nội, Việt Nam
  • Nguyễn Mạnh Sơn Trung tâm Nghiên cứu và Phát triển công nghệ cao, Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam, 18 Hoàng Quốc Việt, phường Nghĩa Đô, Hà Nội, Việt Nam
  • Trần Sơn Tùng Trung tâm Nghiên cứu và Phát triển công nghệ cao, Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam, 18 Hoàng Quốc Việt, phường Nghĩa Đô, Hà Nội, Việt Nam
  • Trần Thị Hoa Viện Kiểm định Công nghệ và Môi trường, Liên hiệp Các hội Khoa học và Kỹ thuật Việt Nam, phường Long Biên, Hà Nội, Việt Nam
  • Nguyễn Hoàng Giang Viện Kiểm định Công nghệ và Môi trường, Liên hiệp Các hội Khoa học và Kỹ thuật Việt Nam, phường Long Biên, Hà Nội, Việt Nam
  • Nguyễn Thị Kim Phương Viện Kiểm định Công nghệ và Môi trường, Liên hiệp Các hội Khoa học và Kỹ thuật Việt Nam, phường Long Biên, Hà Nội, Việt Nam
  • Nguyễn Văn Huy Viện Kiểm định Công nghệ và Môi trường, Liên hiệp Các hội Khoa học và Kỹ thuật Việt Nam, phường Long Biên, Hà Nội, Việt Nam

Từ khóa

Bluetooth Low Energy, cảm biến thẻ tai, giám sát nhiệt độ lợn, học máy, 1D-CNN

DOI:

https://doi.org/10.31276/CNTT.2024.2959

Tóm tắt

Hệ thống giám sát nhiệt độ tự động cho lợn, tích hợp cảm biến thẻ tai kết hợp với công nghệ Blue tooth Low Energy (BLE) và các mô hình học máy, mang lại một giải pháp hiện đại và hiệu quả trong  việc theo dõi sức khỏe đàn lợn. Các cảm biến được gắn trực tiếp lên thẻ tai có khả năng đo nhiệt độ  cơ thể của từng cá thể liên tục, đồng thời thu thập thông tin về điều kiện môi trường như độ ẩm và nhiệt độ chuồng trại. Dữ liệu được truyền về trung tâm xử lý thông qua kết nối BLE và được phân  tích trên nền tảng điện toán đám mây. Hệ thống sử dụng các mô hình học máy tiên tiến như PCA SVC, PCA-Decision tree, PCA-Random forest và 1D-CNN để phát hiện sớm các dấu hiệu bất thường.  Trong số đó, mô hình 1D-CNN cho kết quả nổi bật với độ chính xác lên tới 96,6%, chứng minh hiệu quả vượt trội trong việc xử lý dữ liệu chuỗi và phát hiện các vấn đề sức khỏe. Việc ứng dụng cảm biến  thông minh không chỉ nâng cao độ chính xác, giảm chi phí nhân công, mà còn tối ưu hóa khả năng giám sát theo thời gian thực, góp phần quan trọng trong phòng ngừa dịch bệnh và nâng cao hiệu quả quản lý chăn nuôi.

Lượt tải

Chưa có dữ liệu tải xuống.

Lượt tải xuống

Đã Xuất bản

2025-12-20