国际群体智能与进化计算杂志

抽象的

使用机器学习、人工智能、人工神经网络、物联网和基于声音的技术改进在线牲畜健康监测系统：一项试点研究

Mohsen Sotoudeh*、Nahal Alavi、Ali Zarrineh

在畜牧业中，保持动物的健康非常重要，而技术的使用对此有很大帮助。现有的挑战之一是，大多数可用的传感器和电子处理设备都是为适应人体而设计的，由于动物和人类的身体和皮肤结构不同，这些设备用于畜牧业面临限制。通过修改现有设备的物理和软件结构，可以实现为畜牧业量身定制的可靠解决方案。

在本文中，我们通过回顾畜牧业领域的研究和现有技术，介绍了当前的情况。我们的目标是利用现有信息并探索基于物联网 (IoT)、人工神经网络 (ANN) 和人工智能 (AI) 的新方法，获得用于监测牲畜健康的综合参数。我们采取积极主动的方法，利用基于声音诊断技术的现有技术。

首先，我们提出利用压电效应，用附在颈圈上的振动膜来放大接收到的声音。随后，我们讨论了使用心音图系统可以进行的相关测试的结果。

对于下一阶段的研究和设计更先进的牲畜健康监测系统，我们建议采用超声波系统测量心率和血压，以便进行下一阶段的研究和设计更先进的牲畜健康监测系统。该系统与压电系统相结合，可从静脉脉动中产生电能，可植入皮下进行持续监测。