Nesnelerin interneti kullanılarak büyükbaş hayvanlarda davranış ve besleme parametreleri kontrol sistemi oluşturulması
Establishment of behavior and feeding parameters control system in cattles using internet of things
- Tez No: 796454
- Danışmanlar: PROF. DR. FATİH BAŞÇİFTÇİ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Selçuk Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Nesnelerin interneti (Internet of Things, IoT), fiziki donanımlara/makinelere birbirleri ile haberleşme, birlikte düşünme ve birbirleri ile iletişim kurma imkânı sağlamaktadır. Tarım ve hayvancılık alanlarında mevcut uygulama alanlarındaki verimi artırmak ve geç teşhis edilen hastalıkları azaltmak amacıyla bilgi iletişim teknolojileri kullanılarak sürekli güncel uygulamalar geliştirilmektedir. Bu tez çalışmasında, büyükbaş hayvanlarda davranış ve besleme parametrelerini izlemek ve sürü takibini kolaylaştırmak amacıyla 3 adet cihaz ve web uygulama geliştirilmiştir. Tasarlanan sistem, yazılım ve cihazlar, büyükbaş hayvan çiftliklerinde, bu parametrelerin takibi konusunda çiftlik çalışanlarının ve veteriner hekimlerin insan gözüyle takip yapmalarını azaltmak ve önceden uyarı almalarını sağlamak amacıyla geliştirilmiştir. Geliştirilen sistemde cihazlar 3 farklı işlevi yerine getirmektedir. Birinci cihazın işlevi, rumen içerisindeki pH ve sıcaklık değerlerinin kablosuz iletişim yöntemiyle alınarak sunucuya aktarılması ve anlık olarak takibinin sistem üzerinden izlenmesidir. İkinci cihaz; hayvanın çiftlik içindeki veya dışındaki konumunun anlık olarak izlenmesidir. Üçüncü cihazın işlevi ise; hayvanın günlük attığı adım sayısının ortalama olarak hesaplanarak kızgınlık döneminin en doğru şekilde belirlenmesidir. Geliştirilen web tabanlı yazılım sayesinde tüm bu cihazların verileri tek bir web otomasyon sistemi üzerinde toplanmıştır. IoT destekli mikrodenetleyiciler kullanılarak tasarlanan cihazlar sayesinde, veriler direkt olarak internet üzerinden bulut sistemine aktarılarak kayıtların alınması sağlanmaktadır. Elde edilen verilerin işlenmesi ile hayvanların asidozis rahatsızlığı ve kızgınlık dönemleri, insan gözlemine dayalı kalmadan daha doğru ve erken olarak tespit edilebilir olmaktadır. Cihazların bir diğer özelliği ise istenildiği takdirde internetin olmadığı ortamlarda yerel bir sunucu kullanılarak da yapılandırılabilir olmasıdır. Cihazların donanımsal özellikleri, büyükbaş hayvanlarda; hayvan sağlığı ve güvenilirliği ile havyan vücuduna uygunluk durumları göz önüne alınarak tasarlanmıştır. Geliştirilen cihazlar ve veri alışverişi yapılan otomasyon sistemi tez kapsamında yazar tarafından geliştirilmiştir.
Özet (Çeviri)
The Internet of Things (IoT) provides physical equipment/machines with the opportunity to communicate with each other, think together and communicate with each other. Up-to-date applications are constantly being developed by using information and communication technologies in order to increase the efficiency in the current application areas in agriculture and animal husbandry fields and to reduce late diagnosed diseases. In this thesis, 3 devices and web applications have been developed in order to monitor behavior and feeding parameters in cattle and facilitate herd follow-up. The designed system, software and devices have been developed in cattle farms in order to reduce the monitoring of these parameters by the farm workers and veterinarians and to provide them with advance warning. The developed devices have 3 different working sections on the animal. The purpose of the first device is to transfer the pH and temperature values in the rumen to the server by wireless communication method and to monitor the instantaneous follow-up on the system. Second device; It is the instant monitoring of the animal's position inside or outside the farm. The third device is; the aim is to calculate the average number of steps taken by the animal per day and to determine the estrus period in the most accurate way. Thanks to the developed web-based software, the data of all these devices were collected on a single web automation system. Since the devices are designed using IoT supported microcontrollers, the data is transferred directly to the cloud system over the internet and records are taken. With the processing of the data obtained, the acidosis discomfort and estrus periods of animals can be detected more accurately and earlier without relying on human observation. Another feature of the devices is that they can be configured using a local server in environments where there is no internet, if desired. While the devices are being developed, in cattle; it has been designed considering animal health and safety, hardware features and suitability for animal body. The developed devices and data exchange automation system were developed by the author within the scope of the thesis.
Benzer Tezler
- Designing a reference architecture for personal learning environments
Kişisel öğrenme ortamları için bir referans mimari tasarlanması
SELAMİ BAĞRIYANIK
Doktora
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM KARAHOCA
- Kablosuz yerel alan ağlarında saldırıların tespit edilmesi ve analizi
Intrusion detection and analysis in wireless local area networks
MERVE ÖZKAN OKAY
Doktora
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. REFİK SAMET
- Hayvan barınaklarından çıkan gazların emisyon değerlerinin tahmin edilmesi ve izlenmesi
Estimating and monitoring emission values of gases emitted from animal shelters
ALEYNA BOZOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Mekatronik MühendisliğiTokat Gaziosmanpaşa ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEFA TARHAN
- Intrusion detection system in IoT networks using SVM-PSO classification
Başlık çevirisi yok
SHAHAD ABDULJABBAR MOHAMMED AL-RUBAYE
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GALİP CANSEVER
- A load balancing method for cellular networks: Mobility-aware reinforcement learning
Hücresel ağlar için yük dengeleme yöntemi: Hareketlilik bilincine sahip takviyeli öğrenme
SERKAN BUHURCU
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN
DR. LEVENT ÇARKACIOĞLU