动物健康监测

农民可以使用技术工具来监测个别动物的健康状况,并根据需要调整其营养。 这种细致入微的监测有助于预防疾病,增强畜群的整体健康。 通过检测动物体内的生理数据,例如体温、心率和运动,机器学习算法可以识别出不正常的情况并提前警示农民。

适用开发板  

NuMaker-HMI-MA35D1-S1

1. 异常检测

范例:畜牧场环境监控

使用各类环境传感器监测畜牧场的温度、湿度、气体成分等。

MA35D1 处理这些数据,检测是否存在对动物健康有害的环境条件,如过高的氨气浓度或不适宜的温湿度。

在检测到异常环境时,系统会发出警报,并自动调节环境控制系统,如开启通风或加热系统。

 

2. 对象侦测

范例:自动化饲料分配系统

在喂食区域安装摄像头,MA35D1 处理影像数据,侦测动物的位置和数量。

根据侦测到的动物分布,自动调整饲料分配,确保每只动物都能获得适量的食物。

这有助于提高喂食效率并减少食物浪费。

 

3.对象分类

范例:畜牧场安全监控

使用摄像头监控畜牧场,MA35D1 处理影像数据,分类不同类型的动物和人员。

能够识别是否有未授权的人进入或动物逃逸的情况。

这有助于提高场地的安全管理,及时应对可能的安全威胁或异常事件。

NuMaker-HMI-M467

NuMaker-IoT-M467

范例:智慧畜牧管理系统

在畜牧场安装多种传感器,如体温传感器、心率监测器和活动追踪器,安装在动物身上或其生活环境中。

Cortex-M4 微控制器处理来自这些传感器的数据,综合分析动物的健康状态和行为模式。

系统可以实时追踪每只动物的健康指标,如体温、心率、活动量等。

NuMaker-M55M1

1. 传感器融合

M55M1 开发板能够处理来自多种传感器的数据,如体温传感器、心率监测器和活动追踪器。 通过融合这些数据,可以获得对动物健康状况的全面了解。 例如,结合心率和活动数据可以帮助识别过度压力或疲劳的迹象,而体温数据则有助于早期发现疾病或发热。

 

2. 异常检测

利用 M55M1 开发板的高性能处理器和机器学习能力,可以实现对动物健康状况的实时异常检测。 系统可以识别从正常行为或生理指标中偏离的模式,如非典型的活动水平、心率或体温。 早期识别这些异常有助于及时干预,改善动物的健康和福祉。

 

3. 对象检测和分类

在动物监测应用中,对象侦测和分类功能可以用于识别和追踪特定的动物,尤其是在群体中。 例如,系统可以通过视觉识别技术识别个体动物,并监测其行为和运动模式。 这对于研究群体动态、健康管理和种群保护尤为重要。

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