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基于机器视觉的鸡群热舒适度判别方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为了解决依据养殖经验人为设定适宜环境温度范围,无法实时准确获取鸡群对环境热舒适度需求的问题,试验应用机器视觉技术分析不同环境温度下鸡群的分布情况,得出鸡群分布指数与环境温度之间的关系模型,并将其用于鸡群热舒适度的判别。结果表明:鸡舍内环境温度适宜时,10 min内的鸡群平均分布指数在100~250间变动;鸡舍温度过低时,鸡群呈聚集状态,鸡群的分布指数低于100;鸡舍温度过高时,鸡群呈分散状态,鸡群的分布指数接近300。说明分布指数可以准确反映鸡舍内环境温度高低,从而确定鸡群的热舒适度。 相似文献
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基于WSN的家禽体温监控系统设计及应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对大规模养殖环境下难以及时获取家禽体温这一问题,设计了基于无线传感器网络(WSN)的体温监测系统。通过系统的终端节点对家禽体温数据进行采集与传输,在上位机对数据进行显示与保存,实现对家禽体温的实时监测。试验中,系统对家禽体温实现了准确采集,通过对比健康与异常个体的体温数据,分析家禽在病理以及死亡过程中体温变化规律,确定出监控系统报警阈值,使系统能够对发病早期家禽进行识别。试验结果表明,该系统能够快速检测发病、死亡家禽个体,正确率为93.75%,系统工作稳定。 相似文献
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[目的]设计一套基于无线传感器网络(Wireless sensor networks,WSN)的蛋鸡活动量实时监测系统,为通过蛋鸡活动量变化确定蛋鸡健康状态提供技术支持.[方法]系统的终端节点以ADXL345加速度传感器对蛋鸡活动量进行采集,以CC2530芯片为核心对数据进行处理与无线传输,并针对蛋鸡独特的体型设计背包式佩戴带.系统选用低功耗ZigBee通讯协议,上位机使用Visual Studio 2012和SQL Server 2008对监控管理端进行设计.[结果]监测系统能满足在长×宽×高为50.0 m×6.0 m×3.5 m鸡舍内的通讯要求,测试期间平均丢包率仅为0.19%.5羽试验蛋鸡佩戴终端节点后6 h内有一定程度的应激反应;监测24 h后仅1号和4号蛋鸡分别丢失3和11个数据包.通过对比监控图像,监测系统对蛋鸡的活动、产蛋及睡眠状态下产生的加速度均能进行准确地采集与显示.[建议]对终端节点体积、佩戴带材料进行进一步优化,提高佩戴舒适性;加强网络通信稳定性,获得更加准确的活动量数据;增加分类识别算法实现对蛋鸡所患疾病的判别、报警,以实现对疫情进行预防. 相似文献
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