1) Назначение продукта
Основным назначением системы контроля состояния КРС является повышение продуктивных и воспроизводительных качеств КРС.
Система контроля состояния КРС позволяет отслеживать изменения состояния здоровья животных, выявлять биологические циклы животных и оперативно выдавать рекомендации по уходу и содержанию КРС, которые позволяют повысить эффективность молочного скотоводства.
2) Краткое описание
Система контроля состояния КРС представляет собой сложную систему аппаратно-программных средств контроля основных физиологических показателей КРС, биологических циклов животных и выработки рекомендаций по своевременному принятию решений для обеспечения повышения эффективности работы цифровой фермы.
Система контроля состояния КРС имеет в составе:
Болюс – датчик-сенсор, находящийся в желудке КРС, имеющий ряд датчиков для идентификации и сбора основных физиологических параметров и модуль связи для передачи данных телеметрии на базовую станцию.
Датчик хромоты – конструктивно выполненный в виде ошейника или браслета на ногу животного, также имеющий ряд датчиков для идентификации и сбора основных физиологических параметров и модуль связи для передачи данных телеметрии на базовую станцию.
Базовая станция – представляет собой устройство для приема и обработки данных телеметрии с болюсов и датчиков хромоты. Полученные данные базовая станция отправляет на облачный сервер, на котором реализовано программное обеспечение комплекса.
Состав и комплектация системы контроля КРС могут изменяться в зависимости от нужд заказчика.
Текущая стадия проекта:
TRL 7 – в 2021 году был изготовлен опытный образец комплекса аппаратно-программных средств мониторинга состояния здоровья крупного рогатого скота. Участником консорциума ООО «ИЦ МИЭТ» была изготовлена опытная партия датчиков–болюсов в количестве 20 штук для эксплуатации разработанной системы в 2022 году на базе ООО «Фермы Ясногорья». Были проведены испытания носимых датчиков в рамках комплекса «Умная ферма» в лабораторных условиях. Результаты подтвердили, что система соответствует параметрам технического задания и можно переходить к испытаниям на ферме. В 2022 году ученые планируют запустить несколько пилотных проектов и проверить разработку в реальных условиях.
Подробней о проекте
