Giyilebilir Duyargaların Kesin Besicilikte Büyükbaş Hayvanlara Uygulanması: Basit Bir Yöntemle Yemlenmenin Geviş Aktivitesinden Ayrıştırılması

Bu çalışmada besicilik alanında büyükbaş hayvanların yemlenme aktivitesinin geviş aktivitesinden ayrımını kolaylaştırıcı bir gömülü sistem çözüm önerisi yapılmaktadır. İnsanlar için geliştirilen çözümlerden esinlenerek hazırlanan öneri hem donanım, hem de yazılım içermektedir. Çözüm yönsel ve açısal ivme ölçer sensör verilerine dayanarak yapılan hesaplamalarla, hayvanların boyun açısının belirlenmesi yöntemini önermektedir. Belirlenen boyun açısı sonucundan da birbirinden ayırt edilmesi güç “Yemleniyor” – “Yemlenmiyor” sınıflandırmasına varılabilecek, bilimsel bir büyükbaş hayvan yemlenme ayrımı yöntemi sunulmaktadır. Öneri donanım ve yazılımdan oluşan somut bir prototip sunmakta ve laboratuvar ortamında yapılan deneylerle desteklenmektedir. Sunulan prototip basit, fazla enerji harcamadan sonuç üretebilen ve hareketlilik tespit sistemlerine ilave bir işlev olabilecek özelliklere sahiptir. Test sonuçları önceki çalışmalarda belirlenen uluslararası başarım ölçütlerini başarı ile geçmektedir. Sadece, önerilen çözümün büyükbaş hayvanlarda anlık aktivite tespiti için kullanılmasının uygun olmayacağı belirlenmiştir. Önerinin gerçek çiftlik ortamında da test edilmesi ve nihayetinde besicilik alanında bir ürün olarak sunulması için özel işletmeler nezdinde girişimler yapılmaktadır.

Anahtar Kelimeler:

accelerometer, Arduino; hayvancılık; gömülü sistemler; kesin besicilik

An Application of Wearable Sensors for Cattle in Precision Dairy: Differentiation of Feeding and Rumination Activities

In present study, an embedded system is proposed for facilitating the differentiation of feeding from rumination activity, in dairy cows. The proposal is inspired from applications developed for humans that contain both hardware and software. The solution proposes a method for determining the neck angle obtained through the use of directional and angular acceleration data coming from two sensors. Using the obtained neck angle, a scientific method for differentiating between “Feeding” and “Ruminating” classification is presented. The proposal is supported by laboratory experiment results provided by a designed prototype, consisting of hardware and software. The prototype is a low-energy device giving effective results, which can be integrated to other activity sensors as an additional function. The experimentation results successfully pass the previously proven international performance tests. The only limitation is that the proposed solution is not recommended to be used as an instantaneous activity sensor tool. Efforts are underway to test the proposed solution in a real precision dairy farm and finally promote the outcome as a commercial product offered in the dairy market.

PDF

___

[1] E. Maltz, "Novel Technologies: Sensors, Data and Precision Dairy Farming", The First North American Conference on Precision Dairy Management, Toronto, 2-5 Mart, 2010.
[2] D. Weststeyn, Activity and rumination monitoring for calving times, Lisans Tezi, California Polytechnic State University, Dairy Science Department, 2011.
[3] W. Steeneveld, H. Hogeveen, "Characterization of Dutch Dairy Farms Using Sensor Systems for Cow Management", Journal of Dairy Science, 98(1), 709-717, 2015.
[4] E. Lindgren, Validation of rumination measurement equipment and the role of rumination in dairy cow time budgets, Yüksek Lisans Tezi, Swedish University of Agricultural Sciences, Department of Animal Nutrition and Management, 2009.
[5] K. Hendriksen, W. Büscher, S. Hoppe, C. Hoffmanns, "Validation of An Acoustic Rumination Sensor for Dairy Cows", International Conference of Agricultural Engineering, Zurich, 1-5, 6-10 Temmuz, 2014.
[6] S. Büchel, Sensor-based control of chewing and rumination behavior of dairy cows, Doktora Tezi, University of Kassel, Faculty of Organic Agricultural Sciences, Department of Animal Nutrition and Animal Health, 2013.
[7] R. Firk, E. Stammer, W. Junge, J. Krieter, "Automation of Oestrus Detection in Dairy Cows: A Review", Livestock Production Science, 75(3), 219-232, 2002.
[8] N. Soriani, E. Trevisi, L. Calamari, "Relationships Between Rumination Time, Metabolic Conditions, and Health Status in Dairy Cows During the Transition Period", Journal of Animal Science, 90(12), 4544-4554, 2012.
[9] P. J. Kononoff, , H. A. Lehman, A. J. Heinrichs, "Technical Note-- A Comparison of Methods Used to Measure Eating and Ruminating Activity in Confined Dairy Cattle", Journal of dairy science, 85(7), 1801-1803, 2002.
[10] C. Pahl, A. Haeussermann, K. M. Nerge, A. Grothmann, E. Hartung, "Comparison of Rumination Activity Records of Pressure Sensors and Acoustic Sensors", Proceedings of the International Conference on Agriculture Engineering, Valencia, 3, 1-6, 8-12 Temmuz, 2012.
[11] B. Najafi, K. Akimian, A. Ionescu, F. Loew, C. J. Bula, P. Robert, "Ambulatory System for Human Motion Analysis Using a Kinematic Sensor: Monitoring of Daily Physical Activity in the Elderly", IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 50(6), 711-723, 2003.
[12] D. C. Ranasinghe, R. L. S. Torres, K. Hill, R. Visvanathan, "Low Cost and Batteryless Sensor-enabled RFID Tag Based Approaches to Identify Patient Bed Entry and Exit Posture Transitions", Gait & Posture, 39(1), 118-123, 2014.
[13] R. L. S. Torres, D. C. Ranasinghe, A. P. Sample, "Sensor enabled wearable RFID technology for mitigating the Risk of Falls Near Beds", IEEE International Conference on RFID, Penang, 191-198, 30 Nisan - 2 Mayıs, 2013.
[14] A. Godfrey, A. K. Bourke, G. M. Olaighin, P. Ven, J. Nelson, "Activity Classification Using a Single Chest Mounted Tri-axial Accelerometer", Medical Engineering & Physics, 33(9), 1127-1135, 2011.
[15] A. Hendriyawan, R. D. Mohd, "3D Image Construction Using Single LRF Hokuyo URG-04LX", Proceedings of Colloquium on Robotics, Unmanned Systems and Cybernetics, Pahang, 76-79, Kasım 2014.