Система диагностики микроклимата птичника с применением технологии искусственного интеллекта
Руководитель проектного обучения: Шабалов Виктор Александрович
Руководитель проектного обучения: Ершов Евгений Валентинович
Заказчик проекта: ООО "ТЕХНОСВЕТ-ГРУПП"
Система диагностики, автоматизирующая процессы сбора и обработки показателей микроклимата птичников, а также анализирующая собранные данных и выносящая рекомендации на основе результатов анализа, имеет ряд следующих функций:
- Создание графической схемы птичника
- Создание и размещение на схеме клеток и датчиков
- Установление связи программы с реальными датчиками
- Получение потоков данных с датчиков
- Предварительная обработка данных
- Заполнение базы данных полученными измерениями
- Представление собранных данных в виде таблиц, графиков, диаграмм
- Статистическая обработка данных
Выводы и рекомендации на основе данных
На сельскохозяйственных объектах здоровье животных и расход кормов напрямую зависят от условий, в которых животные находятся. Температура, освещённость помещений, атмосферное давление, влажность, химический состав и скорость движения воздуха в производственных помещениях оказывают сильное влияние на животных.
Для выбора и контроля оптимальных показателей микроклимата многие сельскохозяйственные предприятия пользуются системами контроля микроклимата помещений, которые поддерживают значения показателей окружающей среды в заданных пределах, соответствующих требуемым нормам содержания птиц. Однако, в зависимости от особенностей региона, помещений содержания и самих животных установленные нормы могут не быть оптимальными, что может сказаться на производительности предприятия.
Для определения оптимальных условий содержания птиц на предприятии необходимо проанализировать зависимость производительности отдельных помещений предприятия от показателей микроклимата. Однако, сбор и анализ значений показателей микроклимата вручную в течение продолжительного промежутка времени – крайне трудоёмкая задача.
Реализация качественного анализа данных и вынесения рекомендаций на основании результатов анализа возможна благодаря применению алгоритмов искусственного интеллекта.
