之前写过一篇《物联网浏览器(IoTBrowser)-使用深度学习开发防浸水远程报警》文章,主要介绍了通过摄像头麦克风监测浸水报警器有无异常,当出现异常后进行紧急报警并推送微信通知,避免浸水导致房屋损失。基于深度学习和物联网技术继续探讨在农业养殖领域的应用和实践。
监测参数设置
预警微信通知
本次主要是探讨在农业养殖过程中,通过图像特征识别和声音频谱识别进行灾害预警和控制,具体的应用比如鱼缺氧浮头监测、鸡苗扎堆监测、鸡张嘴率监测等。
1.鱼缺氧浮头监测
鱼缺氧往往发生在晚上11点-凌晨3点之间,这段时间通过人工巡塘才能避免灾害发生。通过摄像头配合AI识别进行图像分析,判断有没有鱼浮头。
2.鸡苗扎堆监测
鸡苗扎堆主要也是发生在后半夜,往往是因为气温较低或黄鼠狼惊吓,容易出现扎堆死亡的情况。通过摄像头的拾音器配合AI识别进行声音频谱分析,判断有没有异常声音。
3.鸡张嘴监测
家禽过于闷热时,家禽由于没有汗腺,就会通过张嘴加速呼吸的潜热散热方式来散热,通过观察家禽的张嘴比率来判断禽只的舒适状态。通过摄像头定时抓拍现场照片进行AI图像分析,盘点鸡张嘴比例。
家财万贯带毛的不算,每一次养殖风险,轻则导致经济损失,重则可以让养殖人背负债务。利用AI作为智慧大脑、摄像头作为眼睛、拾音器作为耳朵、微信通知作为嘴巴,组成一台无人值守机器人,再配合饲料投喂机、增氧机、通风机等机械设备的开关控制,使得农业养殖更加简单,减少死淘率,提高养殖效益。如果您在农业或其他行业中有具体的应用场景,欢迎一起探讨!