Tạp chí Công nghiệp nông thôn

Nghiên cứu phát triển hệ thống tự động phát hiện sự tăng thân nhiệt trên lợn nuôi bằng công nghệ xử lý ảnh thân nhiệt

Số phát hành: Tạp chí công nghiệp nông thôn số 47/2022

Từ khóa:
Công nghệ xử lý ảnh thân nhiệt Hệ thống giám sát vật nuôi Nhiệt độ thân nhiệt bất thường.
Tóm tắt

Bài báo trình bày kết quả hệ thống tự động phát hiện sự tăng thân nhiệt bất thường trên lợn nuôi bằng công nghệ xử lý ảnh thân nhiệt. Hệ thống này có thể tự động chụp và xử lý ảnh thân nhiệt của lợn nuôi để từ đó kịp thời phát hiện sớm các cá thể lợn có thân nhiệt tăng bất thường. Từ đó hệ thống có thể phát hiện sớm được một số triệu trứng nhiễm bệnh trên lợn nuôi với độ sai lệch không quá 0.5°C và có thể giám sát tự động từ xa. Với kết quả này hệ thống có thể được sử dụng rộng rãi tại các trang trại thông minh nhằm tăng năng suất và chất lượng thịt.

Tài liệu tham khảo
  1. Thông, N.M., và Đỗ, M.V.T.D. and Khoa, V.A., Ảnh hưởng bổ sung Β-GLUCAN và VITAMIN C lên năng suất tăng trưởng ở heo sau cai sữa. Số chuyên đề: Nông nghiệp (2014)(2): 89-95, Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ.
  2. Nguyễn Thị Phương Giang và cộng sự, Ảnh hưởng của kiểu chuồng nuôi đến nồng độ Cortisol của lợn cái hậu bị nuôi theo nhóm, Tạp chí KH Nông nghiệp Việt Nam 2016, tập 14, số 12: 1903-1911.
  3. Vương Trần, 2021, https://laodong.vn/xa-hoi/dich-ta-lon-chauphi-xay-ra-o-57-tinh-da-phai-tieu-huytren-230000-con-977551.ldo
  4. Teledyne flir, 2021, https://www.flir.com/support/products/tg267/#Documents
Cùng chuyên mục
Xem thêm bài viết

Nghiên cứu ứng dụng CNTT và thực hiện hóa mô hình chăm sóc cây rau, hoa trang bị cơ bản và trang bị công nghệ cao tại tỉnh Lâm Đồng

PGS.TS Bùi Trung Thành - Khoa công nghệ Nhiệt lạnh - Trường Đại học Công nghiệp TP. Hồ Chí Minh; PGS.TS. Huỳnh Trung Hiếu - Trường Đại học Công nghiệp TP. Hồ Chí Minh; PGS.TS. Huỳnh Tường Nguyên - Trường Đại học Bách khoa, Đại học Quốc gia TP. Hố Chí Minh; TS. Phạm Hoàng Anh - Trường Đại học Bách khoa, Đại học Quốc gia TP. Hố Chí Minh; TS. Phạm Công Duy - Trường Đại học Công nghiệp TP. Hồ Chí Minh; ThS. Nguyễn Minh Cường - Trường Đại học Công nghiệp TP. Hồ Chí Minh; PGS.TS. Đàm Sao Mai - Trường Đại học Công nghiệp TP. Hồ Chí Minh; ThS. Nguyễn Văn Danh - Chi Cục Trồng Trọt và bảo vệ thực vật tỉnh Lâm Đồng; ThS. Nguyễn Hoàng Ấn - Chi Cục Trồng Trọt và bảo vệ thực vật tỉnh Lâm Đồng; KS. Nguyễn Nhân Sâm - Trường Đại học Công nghiệp TP. Hồ Chí Minh

Công nghệ số đã mang lại nhiều ứng dụng và hiệu quả trong nhiều lĩnh vực khác nhau, trong đó có lĩnh vực nông nghiệp. Công nghệ sensor, hệ thống định vị, xử lý...

Nghiên cứu ứng dụng Matlab/Simulink mô phỏng động học robot 4 bậc tự do sử dụng trong mô hình lưu kho và truy xuất tự động

TS. Nguyễn Thị Hiên - Khoa Cơ - Điện, Học viện Nông nghiệp Việt Nam; ThS. Nguyễn Đức Dương - Khoa Cơ - Điện, Học viện Nông nghiệp Việt Nam; SV. Nguyễn Tiến Tú - Sinh viên khoa Cơ - Điện, Học viện Nông nghiệp Việt Nam

Tính toán, mô phỏng động học robot là việc cần thiết và có ý nghĩa quan trọng trong quá trình thiết kế và điều khiển robot. Nghiê...

Ống dẫn sáng - giải pháp chiếu sáng hiệu quả và tiết kiệm cho phân xưởng sản xuất may

ThS. Phạm Thị Lan Hương - Khoa Cơ Điện, Học Viện Nông nghiệp Việt Nam; ThS. Nguyễn Thị Huyền Thanh - Khoa Cơ Điện, Học Viện Nông nghiệp Việt Nam; ThS. Đào Xuân Tiến - Khoa Cơ Điện, Học Viện Nông nghiệp Việt Nam

Ánh sáng tự nhiên là môi trường lý tưởng trong mọi hoạt động của con người đặc biệt là trong lĩnh vực học tập và làm việc. Bài báo đưa ra ống dẫn...

Thiết kế, chế tạo hệ thống tự động phân loại cà rốt dựa trên công nghệ xử lý ảnh

TS. Nguyễn Thái Học - Học viện Nông nghiệp Việt Nam; PGS.TS. Lê Minh Lư - Học viện Nông nghiệp Việt Nam; ThS. Đào Xuân Tiến - Học viện Nông nghiệp Việt Nam; SV. Đào Duy Anh - Sinh viên chuyên ngành Tự động hóa, Học Viện Nông Nghiệp Việt Nam; SV. Trần Bá Tùng - Sinh viên chuyên ngành Tự động hóa, Học Viện Nông Nghiệp Việt Nam

Bài báo trình bày phương pháp và kết quả của hệ thống tự động phân loại cà rốt theo số lượng đốm và kích thước đốm trên bề mặt củ. Hình ản...

Nhận diện biển báo và tín hiệu đèn giao thông bằng thuật toán YOLO-V4 trên máy tính nhúng Raspberry Pi 4B

ThS. Đặng Thị Thúy Huyền - Khoa Cơ - Điện, Học viện Nông nghiệp Việt Nam; TS. Ngô Trí Dương - Khoa Cơ - Điện, Học viện Nông nghiệp Việt Nam; SV. Lê Quang Nam - Sinh viên khoa Cơ - Điện, Học viện Nông nghiệp Việt Nam

Nghiên cứu nhằm mục tiêu ứng dụng thị giác máy tính để nhận diện một số loại biển báo và tín hiệu đèn giao thông trên mô hình xe tự h&...