Руководитель проектного обучения: Шабалов Виктор Александрович

Руководитель проектного обучения: Ершов Евгений Валентинович

Заказчик проекта: ООО "ТЕХНОСВЕТ-ГРУПП"

Система диагностики микроклимата молочной фермы, автоматизирующая сбор, обработку и исследование показателей микроклимата, с применением искусственного интеллекта для принятия решений на основе анализа данных.

Основные возможности системы:

• настройка связи базы данных и датчиков считывания показателей микроклимата.
• выбор сервера базы данных и установление связи программы с ним
• получение потоков данных
• предварительная обработка данных
• организация базы данных на основе считанных показателей
• статистическая обработка данных
• демонстрация результатов обработки в виде таблиц, графиков, диаграмм
• выводы и рекомендации на основе проведённого анализа

Также система обладает следующими функциями:

• получение данных с датчиков в режиме реального времени
• создание графической схемы фермы с возможностью размещения соответствующих датчиков считывания показателей микроклимата согласно их положению на площади помещения

добавление в базу данных параметров животных: вид, рост, вес, состояние здоровья.

Большинство сельскохозяйственных животных значительную часть времени размещаются в ограниченном пространстве. Это требует особого внимания к условиям, в которых они содержатся. Микроклимат животноводческих помещений определяется целым комплексом факторов. Среди них – физические параметры: влажность, атмосферное давление, освещенность, температура, скорость перемещения воздуха. Немалую роль играет качество воздуха – концентрация вредных газов и микроорганизмов, запыленность.

Под оптимальным микроклиматом следует понимать комплекс действующих факторов внешней среды, способствующих наилучшему проявлению физиологических функций организма животных, получению от них максимальной продуктивности при минимальных затратах кормов и средств на его обеспечение.

Что бы создать на ферме оптимальные условия содержания, многие крупные хозяйства применяют контроллеры микроклимата. Они помогает автоматически поддерживать нужные показатели: температуру, влажность, разреженность воздуха, содержание аммиака, углекислого газа. Однако подобного рода решения не учитывают особенности региона, строения фермы и параметров самих животных – следовательно установленные нормы могут не быть оптимальными.

Для определения оптимальных условий содержания коров на предприятии необходимо проанализировать зависимость производительности отдельных участков помещений предприятия от показателей микроклимата. Однако, сбор и анализ значений показателей микроклимата вручную в течение продолжительного промежутка времени – крайне трудоёмкая задача.

Возможно реализовать качественный анализ данных и вынесение рекомендаций на основании результатов анализа благодаря применению алгоритмов искусственного интеллекта.

На страницу проекта