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美国高校团队使用物联网技术监测小牛健康,以提升农场经济水平

根据一项新的研究,使用基于“物联网”或物联网的精确技术监测奶牛,可以更早地诊断出杀死小牛的呼吸道疾病。研究人员表示,这一新方法是宾夕法尼亚州立大学、肯塔基大学和佛蒙特大学研究团队交叉合作的结果,将为乳制品生产商提供一个改善农场经济的机会。

宾夕法尼亚州立大学农业科学学院乳制品科学助理教授、首席研究员 Melissa Cantor指出,新技术正变得越来越便宜,为农民提供了及时发现动物健康问题并进行干预的机会,从而挽救了小牛及其投资。

物联网是指配备传感器、处理和通信能力、软件和其他技术的嵌入式设备,可以通过互联网与其他设备连接和交换数据。Melissa Cantor解释说,在这项研究中,可穿戴传感器和自动喂食器等物联网技术被用于密切观察和分析小牛的状况。

这种物联网设备通过密切监测奶牛的行为来生成大量数据。为了使这些数据更容易解释,并为小牛健康问题提供线索,研究人员采用了机器学习,根据物联网设备的输入,学习数据中的隐藏模式,以区分生病和健康的小牛。

Melissa Cantor说:“我们给小牛戴上腿带,用来记录奶牛的活动行为数据,比如步数和躺着的时间。我们使用了自动喂食器,它可以分配牛奶和谷物,并记录喂食行为,如访问次数和消耗的牛奶升数。这些信息表明,小牛的状况何时处于恶化的边缘。”

牛呼吸道疾病是一种呼吸道感染,是小牛使用抗菌药物的主要原因,占小牛死亡率的22%。这种疾病的成本和影响可能会严重损害农场的经济,因为饲养小牛是最大的经济投资之一。

Melissa Cantor说:“诊断牛呼吸系统疾病需要高强度和专业化的训练。因此,基于物联网设备的精确技术,如自动喂食器、天平和加速度计,可以帮助在疾病的外部临床症状出现之前检测行为变化。”

在这项研究中,数据是由肯塔基大学的研究人员使用精确畜牧技术从159头小牛身上收集的,他们每天对小牛进行身体健康检查。研究人员记录了自动数据收集结果和手动数据收集结果,并对两者进行了比较。

研究人员报告称,所提出的方法能够更快地识别出患上牛呼吸道疾病的小牛。从数字上看,该系统在标记患病和健康小牛方面的准确率达到88%。70%的患病小牛在诊断前四天被预测,80%的患有慢性疾病的小牛在患病的前五天被检测到。

她说:“我们真的很惊讶地发现,这些动物与一次治疗后好转的动物的行为变化之间的关系非常不同。以前没有人研究过这一点。我们提出了这样一个概念,即如果这些动物的行为真的不同,那么拥有机器学习推理技术的物联网技术很可能会比任何人用肉眼更早地识别它们。这为生产商提供了选择。”

这项工作得到了美国农业部和国家科学基金会的支持。

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