BE1026886B1 - Werkwijze voor het monitoren van een veeteeltfaciliteit en/of veeteeltdieren in een veeteeltfaciliteit met behulp van verbeterde geluidsverwerkingstechnieken - Google Patents
Werkwijze voor het monitoren van een veeteeltfaciliteit en/of veeteeltdieren in een veeteeltfaciliteit met behulp van verbeterde geluidsverwerkingstechnieken Download PDFInfo
- Publication number
- BE1026886B1 BE1026886B1 BE20185899A BE201805899A BE1026886B1 BE 1026886 B1 BE1026886 B1 BE 1026886B1 BE 20185899 A BE20185899 A BE 20185899A BE 201805899 A BE201805899 A BE 201805899A BE 1026886 B1 BE1026886 B1 BE 1026886B1
- Authority
- BE
- Belgium
- Prior art keywords
- livestock
- facility
- sound
- animals
- livestock animals
- Prior art date
Links
- 241001465754 Metazoa Species 0.000 title claims abstract description 166
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 99
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 title claims abstract description 58
- 238000012545 processing Methods 0.000 title claims description 23
- 244000144972 livestock Species 0.000 claims abstract description 301
- 230000005236 sound signal Effects 0.000 claims abstract description 56
- 230000004807 localization Effects 0.000 claims abstract description 32
- 230000009467 reduction Effects 0.000 claims abstract description 22
- 230000003993 interaction Effects 0.000 claims description 34
- 238000009423 ventilation Methods 0.000 claims description 30
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 27
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims description 24
- 230000036541 health Effects 0.000 claims description 20
- 230000016571 aggressive behavior Effects 0.000 claims description 19
- 238000012806 monitoring device Methods 0.000 claims description 18
- 238000010438 heat treatment Methods 0.000 claims description 17
- 201000010099 disease Diseases 0.000 claims description 16
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 claims description 16
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 claims description 15
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 13
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 claims description 12
- 241000282887 Suidae Species 0.000 claims description 10
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims description 9
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 claims description 8
- 238000009434 installation Methods 0.000 claims description 7
- 241000287828 Gallus gallus Species 0.000 claims description 5
- 230000006399 behavior Effects 0.000 claims description 5
- 235000013330 chicken meat Nutrition 0.000 claims description 5
- 230000035622 drinking Effects 0.000 claims description 5
- 241000283690 Bos taurus Species 0.000 claims description 4
- 241000282412 Homo Species 0.000 claims description 4
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 claims description 4
- 241000283707 Capra Species 0.000 claims description 3
- 241000283086 Equidae Species 0.000 claims description 3
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 claims description 3
- 244000144977 poultry Species 0.000 claims description 3
- 235000013594 poultry meat Nutrition 0.000 claims description 3
- 241000286209 Phasianidae Species 0.000 claims description 2
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 claims description 2
- 206010011224 Cough Diseases 0.000 description 10
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 7
- 230000036642 wellbeing Effects 0.000 description 7
- 206010041232 sneezing Diseases 0.000 description 6
- 206010039740 Screaming Diseases 0.000 description 5
- 230000035939 shock Effects 0.000 description 5
- 206010048909 Boredom Diseases 0.000 description 3
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 3
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 3
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 3
- 230000007257 malfunction Effects 0.000 description 3
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 3
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 description 3
- 238000007493 shaping process Methods 0.000 description 3
- 230000035882 stress Effects 0.000 description 3
- 238000003786 synthesis reaction Methods 0.000 description 3
- 208000002193 Pain Diseases 0.000 description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 239000003086 colorant Substances 0.000 description 2
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 2
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 2
- 235000013305 food Nutrition 0.000 description 2
- 230000008642 heat stress Effects 0.000 description 2
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 2
- -1 polypropylene Polymers 0.000 description 2
- 241000894007 species Species 0.000 description 2
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 2
- 230000035900 sweating Effects 0.000 description 2
- QGZKDVFQNNGYKY-UHFFFAOYSA-O Ammonium Chemical compound [NH4+] QGZKDVFQNNGYKY-UHFFFAOYSA-O 0.000 description 1
- 208000019901 Anxiety disease Diseases 0.000 description 1
- 206010013786 Dry skin Diseases 0.000 description 1
- 206010019233 Headaches Diseases 0.000 description 1
- 208000025599 Heat Stress disease Diseases 0.000 description 1
- 206010019330 Heat cramps Diseases 0.000 description 1
- 206010019332 Heat exhaustion Diseases 0.000 description 1
- 206010019345 Heat stroke Diseases 0.000 description 1
- 241000124008 Mammalia Species 0.000 description 1
- 206010060860 Neurological symptom Diseases 0.000 description 1
- 206010033799 Paralysis Diseases 0.000 description 1
- 239000004698 Polyethylene Substances 0.000 description 1
- 239000004743 Polypropylene Substances 0.000 description 1
- 208000003443 Unconsciousness Diseases 0.000 description 1
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 1
- 230000009471 action Effects 0.000 description 1
- 230000036506 anxiety Effects 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 230000009118 appropriate response Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 230000036772 blood pressure Effects 0.000 description 1
- 238000007664 blowing Methods 0.000 description 1
- 230000036760 body temperature Effects 0.000 description 1
- 238000009395 breeding Methods 0.000 description 1
- 230000001488 breeding effect Effects 0.000 description 1
- 230000001914 calming effect Effects 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 230000001276 controlling effect Effects 0.000 description 1
- 238000001816 cooling Methods 0.000 description 1
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 230000009429 distress Effects 0.000 description 1
- 230000037336 dry skin Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000007717 exclusion Effects 0.000 description 1
- 230000002349 favourable effect Effects 0.000 description 1
- 238000009499 grossing Methods 0.000 description 1
- 231100000869 headache Toxicity 0.000 description 1
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 description 1
- 235000021056 liquid food Nutrition 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
- 235000013372 meat Nutrition 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 229920000573 polyethylene Polymers 0.000 description 1
- 229920001155 polypropylene Polymers 0.000 description 1
- 229920000915 polyvinyl chloride Polymers 0.000 description 1
- 239000004800 polyvinyl chloride Substances 0.000 description 1
- 230000008439 repair process Effects 0.000 description 1
- 230000003252 repetitive effect Effects 0.000 description 1
- 230000000241 respiratory effect Effects 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 1
- 230000001629 suppression Effects 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
- 238000005406 washing Methods 0.000 description 1
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A01—AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
- A01K—ANIMAL HUSBANDRY; AVICULTURE; APICULTURE; PISCICULTURE; FISHING; REARING OR BREEDING ANIMALS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; NEW BREEDS OF ANIMALS
- A01K29/00—Other apparatus for animal husbandry
- A01K29/005—Monitoring or measuring activity, e.g. detecting heat or mating
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A01—AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
- A01K—ANIMAL HUSBANDRY; AVICULTURE; APICULTURE; PISCICULTURE; FISHING; REARING OR BREEDING ANIMALS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; NEW BREEDS OF ANIMALS
- A01K1/00—Housing animals; Equipment therefor
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L21/00—Speech or voice signal processing techniques to produce another audible or non-audible signal, e.g. visual or tactile, in order to modify its quality or its intelligibility
- G10L21/02—Speech enhancement, e.g. noise reduction or echo cancellation
- G10L21/0208—Noise filtering
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L25/00—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00
- G10L25/27—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00 characterised by the analysis technique
- G10L25/30—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00 characterised by the analysis technique using neural networks
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L25/00—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00
- G10L25/48—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00 specially adapted for particular use
- G10L25/51—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00 specially adapted for particular use for comparison or discrimination
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04R—LOUDSPEAKERS, MICROPHONES, GRAMOPHONE PICK-UPS OR LIKE ACOUSTIC ELECTROMECHANICAL TRANSDUCERS; DEAF-AID SETS; PUBLIC ADDRESS SYSTEMS
- H04R3/00—Circuits for transducers, loudspeakers or microphones
- H04R3/005—Circuits for transducers, loudspeakers or microphones for combining the signals of two or more microphones
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L21/00—Speech or voice signal processing techniques to produce another audible or non-audible signal, e.g. visual or tactile, in order to modify its quality or its intelligibility
- G10L21/02—Speech enhancement, e.g. noise reduction or echo cancellation
- G10L21/0208—Noise filtering
- G10L21/0216—Noise filtering characterised by the method used for estimating noise
- G10L2021/02161—Number of inputs available containing the signal or the noise to be suppressed
- G10L2021/02166—Microphone arrays; Beamforming
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Acoustics & Sound (AREA)
- Environmental Sciences (AREA)
- Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
- Animal Husbandry (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Zoology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Otolaryngology (AREA)
- Emergency Alarm Devices (AREA)
- Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
Abstract
De uitvinding heeft betrekking op een werkwijze voor het monitoren van een veeteeltfaciliteit en/of veeteeltdieren in een veeteeltfaciliteit. Het omvat het ontvangen van audiosignalen omvattende geluiden die zijn gegenereerd in een veeteeltfaciliteit, van twee of meerdere microfoons. Interessante geluiden in de audiosignalen worden gelokaliseerd, waarbij de interessante geluiden zowel geluiden zijn die zijn gegenereerd door veeteeltdieren als geluiden die zijn gegenereerd door geluidsbronnen. De lokalisatie omvat verder de stappen van het gebruiken van geluidsbronnen in een luchtruimte gebaseerd op lokalisatie in ruisverminderingsalgoritmen voor het uitfilteren van geluidsbronnen uit het audiosignaal, hetgeen resulteert in een gefilterd audiosignaal, en de stap van het analyseren van het gefilterde audiosignaal.
Description
GELUI DSVERWERKI NGSTECHNI EKEN Gebied van de uitvinding De uitvinding heeft betrekking op een werkwijze voor het monitoren van een veeteeltfaciliteit en/of veeteeltdieren in een veeteeltfaciliteit met behulp van verbeterde geluidsverwerkingstechnieken. De onderhavige uitvinding heeft meer in het bijzonder betrekking op twee of meerdere microfoons voor het vastleggen van geluiden die zijn gegenereerd in een veeteeltfaciliteit en het gebruiken van signaalverwerkingstechnieken zoals bundelvorming of meer geavanceerde signaalverwerkingstechnieken zoals neurale netwerken voor het analyseren/lokaliseren van de geluiden. De onderhavige uitvinding heeft verder betrekking op verbeterde lokalisering en modeling van geluidsbronnen in een ruisverminderingsalgoritme voor het uitfilteren of analyseren van geluidsbronnen uit het ontvangen vastgelegde signaal.
Achtergrond Het monitoren van vee is een cruciaal aspect geworden voor het analyseren van het gedrag van veeteeltdieren, de gezondheid en/of het welzijn van veeteeltdieren. Er worden verscheidene monitoringinrichtingen gebruikt voor het bepalen van de omgeving van het vee, waarbij verschillende types sensoren worden gebruikt zoals temperatuursensor, relatieve vochtigheidssensor, ammoniumsensor, akoestische sensoren (microfoon), bewegingssensoren, lichtsensoren, enz.
Voor het monitoren van een veeteeltfaciliteit speelt geluidsanalyse een belangrijke rol voor het bepalen van de gezondheid en/of het welzijn van veeteeltdieren. Geluiden van veeteeltdieren (hoesten, niezen, schreeuwen, enz.) die zijn gedetecteerd door monitoringinrichtingen kunnen worden gecorreleerd met de aanwezigheid van ziektes en/of ongewenste omstandigheden. Geluid dat wordt gegenereerd in de omgeving van het veeteeltdier zoals geluiden die zijn gegenereerd door het ventilatiesysteem, voedingslijnsysteem, omringend verkeer van voertuigen, mensen, vervoerssystemen in de veeteeltfaciliteit creëert echter problemen voor een goede analyse van de geluiden van het veeteeltdier en leidt vaak tot foutieve identificatie. Bovendien is vermindering van de ruis in het audiosignaal cruciaal en is het identificeren van de exacte locatie van de veeteeltdieren in de veeteeltfaciliteit nog steeds een groot probleem in de industrie.
EP2783629A1 beschrijft een werkwijze en/of systeem voor het monitoren van de hoestgeluiden van rundvee met een microfoon die is verbonden met een computerinrichting, waarbij de computerinrichting de geluiden registreert die zijn gemaakt door de dieren, en filteringsbewerkingen uitvoert om achtergrondgeluiden wegte filteren.
US2009/0312660A1 beschrijft een systeem en werkwijze voor de herkenning van de ademhalingsstatus van een zoogdier.
Het omvat een of meerdere sensoren zoals microfoons voor het vastleggen van een hoestgebeurtenis op afstand en het lokaliseren van de hoestgebeurtenis door het schatten van het tijdsverschil van aankomst van het geluidssignaal dat is vastgelegd door de microfoons.
Verder wordt er een algoritme gebruikt voor uitsluiting van geluidsruis op de achtergrond dat ook een werkwijze kan bieden voor het lokaliseren van hoesten afkomstig van de drager van de inrichting.
Niets uit de stand der techniek in het technologisch domein praat over het lokaliseren van de geluidsbronnen die niet afkomstig zijn van de dieren, d.w.z. de geluidsbronnen zoals ventilatiesystemen, verwarmingssystemen, reinigingssystemen, voedingssystemen, enz., die aanwezig zijn in de veeteeltfaciliteiten voor het verbeteren van geluidsfiltratie in het audiosignaal.
De onderhavige uitvinding lost dit probleem op door het lokaliseren van de geluidsbronnen in de luchtruimte en het nauwkeuriger modeleren ervan in een geluidsverminderingsalgoritme voor het uitfilteren van de geluiden uit dierengeluiden.
Het gefilterde signaal kan nauwkeuriger worden geanalyseerd voor het verkrijgen van informatie met betrekking tot de gezondheid en/of het welzijn van veeteeltdieren.
Nauwkeurige modeling van geluidsbronnen is ook nuttig voor het detecteren van mogelijke storingen van machines, zoals ventilatie, voedingslijnen, enz. in een veeteeltfaciliteit.
De uitvinding gebruikt verder twee of meerdere microfoons voor het vastleggen van geluiden die zijn gegenereerd in een veeteeltfaciliteit en gebruikt verder signaalverwerkingstechnieken zoals bundelvorming of meer geavanceerde signaalverwerkingstechnieken zoals neurale netwerken voor het analyseren/lokaliseren van de geluiden.
Doelstelling van de uitvinding Overeenkomstig is het een belangrijkste doel van de onderhavige uitvinding om de hierboven genoemde nadelen van de stand der techniek op te lossen door een inrichting te bieden die twee of meerdere microfoons gebruikt voor het vastleggen van de geluiden die zijn gegenereerd in een veeteeltfaciliteit voor het monitoren van de veeteeltfaciliteit en/of veeteeltdieren in de een veeteeltfaciliteit.
Een ander doel van de onderhavige uitvinding is het combineren van de geluiden die zijn vastgelegd door de microfoons met behulp van bundelvormingstechnieken of meer geavanceerde signaalverwerkingstechnieken zoals neurale netwerken voor het analyseren/lokaliseren van het interessante geluid in het gecombineerde audiosignaal.
Een ander doel van de onderhavige uitvinding is het lokaliseren van geluidsbronnen in de luchtruimte en het nauwkeuriger modeleren ervan in een geluidsverminderingsalgoritme voor het uitfilteren van de geluiden. Nauwkeurige modeling van geluidsbronnen is ook nuttig voor het detecteren van mogelijke storingen van machines, zoals ventilatie, voedingslijnen, enz. in een veeteeltfaciliteit.
Een ander doel van de onderhavige uitvinding is het implementeren van een omgevingsclassificeerder voor het detecteren van activiteiten in een veeteeltfaciliteit op elk ogenblik door het combineren van verscheidene algoritmen.
Een ander doel van de onderhavige uitvinding is het monitoren van de veeteeltdieren door het analyseren van het gefilterde audiosignaal dat is geproduceerd door het ruisverminderingsalgoritme of door het gebruiken van meer geavanceerde technieken zoals neurale netwerken.
Een ander doel van de onderhavige uitvinding is het analyseren van de snelheid en richting van de verspreiding van een bepaalde ziekte in een veeteeltfaciliteit met behulp van de lokalisatie van geluiden van veeteeltdieren.
Een ander doel van de onderhavige uitvinding is het implementeren van een geluidsinteractiemechanisme met behulp van twee of meerdere microfoons en luidspreker van de monitoringinrichting. Het geluidsinteractiemechanisme laat interactie van de inrichting met veeteeltdieren toe. Een niet-beperkend voorbeeld van een configuratie voor het toelaten van interactie van de inrichting met de veeteeltdieren is het afspelen van kalmerende geluiden door de luidspreker als antwoord op gedetecteerde agressie van de veeteeltdieren.
Een ander doel van de onderhavige uitvinding is het verbeteren van de omgevingsclassificeerder met behulp van geluidsinteractiesystemen in twee richtingen.
Korte beschrijving van de figuren De bovenstaande en andere doelen, kenmerken en voordelen van de uitvinding zullen duidelijk worden na het lezen van de volgende gedetailleerde beschrijving die is voorgesteld samen met de bijgevoegde figuren waarbij
FIG. 1 een stroomschema illustreert van de stappen die betrokken zijn bij het monitoren van veeteeltdieren in een veeteeltfaciliteit in overeenstemming met de onderhavige uitvinding.
FIG. 2 een beeldvoorstelling van een voorbeeld van de inrichting 200 illustreert voor het monitoren van de commerciële sites voor veeteeltdieren.
FIG. 3 een blokschema illustreert van verschillende modules die aanwezig zijn in de monitoringinrichting.
FIG. 4 een stroomschema toont van de stappen die worden gevolgd door de verwerkingsmodule voor het monitoren van veeteeltdieren in een veeteeltfaciliteit.
FIG. 5 omgevingsclassificeerder illustreert die verschillende algoritmen combineert voor het detecteren van activiteiten in een veeteeltfaciliteit in overeenstemming met de monitoringinrichting die is geïllustreerd op FIG. 2. FIG. 6 een geluidsinteractiemechanisme illustreert tussen de inrichting en de landbouwer voor het toelaten van interactie voor het verkrijgen van de status van verscheidene sensoren en de algemene status van de veeteeltfaciliteit.
FIG. 7 een schematische voorstelling illustreert van een systeem voor het monitoren van een status van een veeteeltfaciliteit.
Gedetailleerde beschrijving Hoewel deze oplossing het voorwerp kan zijn van verschillende wijzigingen en andere vormen kan aannemen, is het geïllustreerd als een voorbeeld in de bijgevoegde figuren en zal het hieronder in detail worden beschreven.
Het zal echter duidelijk zijn dat deze oplossing niet bedoeld is om beperkt te zijn tot de specifieke vormen die zijn beschreven.
Sommige aspecten zijn vergelijkbaar in termen van bereik, de beschreven uitvoeringsvormen worden hieronder beschreven.
Het zal duidelijk zijn dat deze aspecten louter voorgesteld worden om aan de lezer een korte samenvatting te geven van bepaalde vormen die de oplossing zou kunnen aannemen en dat deze aspecten niet zijn bedoeld om het bereik ervan te beperken.
Deze oplossing kan namelijk een verscheidenheid aan aspecten omvatten die hieronder mogelijk niet gedefinieerd zijn.
De term “gebruiker” kan een eigenaar van de faciliteit aangeven en kan enige “landbouwer”, “producent”, “integrator”, “veearts” of “beheerder” zijn die verantwoordelijk is om te zorgen voor de veeteeltdieren in de veeteeltfaciliteit.
De term “luchtruimte” kan onderling verwisselbaar worden gebruikt met “diersectie” of “zone” of “ruimte” of “stal” of “faciliteit”.
De term “veeteeltfaciliteit” kan onderling verwisselbaar worden gebruikt met “stal” of “installatie” of “ruimte” of “faciliteit”. De term “veeteeltdier” kan “runderen”, “varkens”, “paarden”, “geiten”, “pluimvee”, “huisdieren” en elk dier omvatten dat kan worden gekweekt in veeteeltfaciliteiten. 5 De term “gezondheid”, zoals gebruikt in de onderhavige tekst, verwijst naar de afwezigheid van ziekte, pijn of leed.
De term “welzijn”, zoals gebruikt in de onderhavige tekst, verwijst naar hoe een veeteeltdier omgaat met de omstandigheden waarin het leeft.
Een veeteeltdier is in een goede staat van welzijn als, bij voorkeur zoals aangegeven door wetenschappelijk bewijs, het gezond, comfortabel, goed gevoed, veilig is, het zijn aangeboren gedrag kan uitdrukken, en als het niet lijdt onder onaangename statussen zoals pijn, angst en leed.
De term “thermisch ongemak”, zoals gebruikt in de onderhavige tekst, verwijst naar temperatuurschok, stress ten gevolge van warmte en/of koude.
Varkens kunnen bijvoorbeeld niet omgaan met een temperatuurschok overeenkomstig een temperatuurdaling van 4°C in één uur.
De term “stress ten gevolge van warmte”, zoals gebruikt in de onderhavige tekst, verwijst naar een situatie waarin te veel warmte wordt geabsorbeerd door een persoon, een plant of een dier, bij voorkeur een veeteeltdier, en stress, ziekte of zelfs de dood veroorzaakt.
Stress ten gevolge van warmte treedt op als een lichaam zichzelf niet voldoende kan afkoelen om een gezonde temperatuur te behouden.
Stress als gevolg van warmte wordt gemanifesteerd door een verhoogde lichaamstemperatuur, hitte, droge huid, gebrek aan zweten en/of neurologische symptomen zoals verlamming, hoofdpijn en/of bewusteloosheid.
Het kan ook warmtekrampen, uitputting door warmte en hitteberoerte veroorzaken, hetgeen tot de dood kan leiden.
De term “neurale netwerken”, zoals gebruikt in de onderhavige tekst, verwijst naar een netwerk dat gewoonlijk een input laag, mogelijk een aantal verborgen lagen en een output laag omvat elk bevattende verschillende eenheden.
De input kan hetzij een reeks kenmerken hetzij onbewerkte audiosignalen van meerdere microfoons zijn.
Een neuraal netwerk kan patronen in de input gegevens detecteren, kan nieuwe nuttige kenmerken extraheren of identificeren, kan leren om classificatietaken, ruimtelijke lokalisatie van geluidsgebeurtenissen, dereverberatie en ruisonderdrukking uit te voeren.
De onderhavige uitvinding heeft betrekking op een werkwijze voor het monitoren van een veeteeltfaciliteit en/of veeteeltdieren in een veeteeltfaciliteiten waarbij de werkwijze de volgende stappen omvat: a. het ontvangen van audiosignalen omvattende geluiden die zijn gegenereerd in een veeteeltfaciliteit van twee of meerdere microfoons; b. het lokaliseren van interessante geluiden in de audiosignalen, waarbij de interessante geluiden zowel geluiden zijn die zijn gegenereerd door veeteeltdieren als geluiden die zijn gegenereerd door geluidsbronnen, waarbij de stap van het lokaliseren verder de volgende stappen omvat: ii het gebruiken van modellen van geluidsbronnen in een luchtruimte gebaseerd op lokalisatie in ruisverminderingsalgoritmen voor het uitfilteren van geluidsbronnen uit het audiosignaal, hetgeen resulteert in een gefilterd audiosignaal ii. het analyseren van het gefilterde audiosignaal.
Meest bij voorkeur worden de genoemde stappen uitgevoerd in de aangegeven volgorde. Overeenkomstig een uitvoeringsvorm is de stap van het analyseren van het gefilterde audiosignaal beperkt tot het verzamelen van het gefilterde audiosignaal voor verder gebruik van een derde persoon, bijv. een veearts of een landbouwer. Overeenkomstig een andere uitvoeringsvorm omvat de stap van het analyseren van het gefilterde audiosignaal het verzamelen van het gefilterde audiosignaal en het vergelijken van een of meerdere verzamelde gefilterde audiosignalen met standaardwaarden.
Volgens nog een andere uitvoeringsvorm omvat de stap van het analyseren van het gefilterde audiosignaal het verzamelen van het gefilterde audiosignaal, het vergelijken van een of meerdere verzamelde gefilterde audiosignalen met standaardwaarden, en het vinden van enige significante afwijking tijdens de genoemde vergelijking.
In een voorkeur dragende uitvoeringsvorm biedt de uitvinding een werkwijze voor het monitoren van een veeteeltfaciliteit en/of veeteeltdieren in een veeteeltfaciliteit volgens de uitvinding, waarbij een bundelvormingsbewerking of meer geavanceerde signaalverwerkingstechnieken zoals neurale netwerken, die worden uitgevoerd voor het combineren van de audiosignalen van twee of meerdere microfoons tot gecombineerde audiosignalen, zijn geselecteerd als technieken bij de lokalisatie van interessante geluiden.
In een voorkeur dragende uitvoeringsvorm biedt de uitvinding een werkwijze voor het monitoren van een veeteeltfaciliteit en/of veeteeltdieren in een veeteeltfaciliteit volgens de uitvinding, waarbij de stap van het lokaliseren verder de stap omvat van het lokaliseren van geluidsbronnen in een luchtruimte voor het genereren van modellen van de geluidsbronnen in een luchtruimte gebaseerd op lokalisatie, voorafgaand aan het gebruiken van de genoemde modellen in ruisverminderingsalgoritmes voor het uitfilteren van geluidsbronnen uit het audiosignaal, hetgeen resulteert in een gefilterd audiosignaal. De genoemde modellen van geluidsbronnen kunnen bijvoorbeeld op voorhand worden gegenereerd bijv. zonder dat er zich veeteeltdieren binnenin de veeteeltfaciliteit bevinden, voor het uitfilteren van geluidsbronnen bij het registreren van geluiden die zijn gegenereerd door de veeteeltdieren.
In een voorkeur dragende uitvoeringsvorm biedt de uitvinding een werkwijze voor het monitoren van een veeteeltfaciliteit en/of veeteeltdieren in een veeteeltfaciliteit volgens de uitvinding, waarbij de stap van het lokaliseren verder de stap omvat van het analyseren van de modellen van de geluidsbronnen voor het analyseren van de werking en/of storing van de overeenkomstige systemen in de veeteeltfaciliteit.
Audiomodellen van de genoemde systemen in geval van werking, en meest bij voorkeur modellen van elk werkend systeem individueel en modellen van enige combinatie van twee of meerdere van de genoemde werkende systemen, worden bij voorkeur geregistreerd in een vroegere stap. Door werkelijke geluiden die zijn gegenereerd door geluidsbronnen te vergelijken met de audiomodellen, kan een storing van een of meerdere systemen worden gedetecteerd en kunnen slecht werkende systemen worden gedesactiveerd en vervolgens hersteld.
In een voorkeur dragende uitvoeringsvorm biedt de uitvinding een werkwijze voor het monitoren van een veeteeltfaciliteit en/of veeteeltdieren in een veeteeltfaciliteit volgens de uitvinding, waarbij bundelvorming of meer geavanceerde signaalverwerkingstechnieken zoals neurale netwerken en lokalisatietechnieken zijn gebaseerd op tijd en niveauverschil van het interessante geluid in de ontvangen audiosignalen.
In een voorkeur dragende uitvoeringsvorm biedt de uitvinding een werkwijze voor het monitoren van een veeteeltfaciliteit en/of veeteeltdieren in een veeteeltfaciliteitvolgens de uitvinding, waarbij het ruisverminderingsalgoritme een standaard klassiek ruisverminderingsalgoritme is, gebaseerd op spectrale substractie. In een voorkeur dragende uitvoeringsvorm biedt de uitvinding een werkwijze voor het monitoren van een veeteeltfaciliteit en/of veeteeltdieren in een veeteeltfaciliteit volgens de uitvinding, waarbij de geluidsbronnen ventilatoren, verwarmingssystemen, reinigingssystemen, voedingslijnen, drinksystemen, muzieksystemen en/of menselijke stemmen omvatten.
In een voorkeur dragende uitvoeringsvorm biedt de uitvinding een werkwijze voor het monitoren van een veeteeltfaciliteit en/of veeteeltdieren in een veeteeltfaciliteit volgens de uitvinding, waarbij de werkwijze van toepassing is op zowel stationaire als niet-stationaire geluidsbronnen.
In een voorkeur dragende uitvoeringsvorm biedt de uitvinding een werkwijze voor het monitoren van een veeteeltfaciliteit en/of veeteeltdieren in een veeteeltfaciliteit volgens de uitvinding, waarbij de lokalisatie van geluiden die zijn gegenereerd door veeteeltdieren wordt gebruikt voor het analyseren van de snelheid en richting van de verspreiding van een bepaalde ziekte in een veeteeltfaciliteit.
In een voorkeur dragende uitvoeringsvorm biedt de uitvinding een werkwijze voor het monitoren van een veeteeltfaciliteit en/of veeteeltdieren in een veeteeltfaciliteit volgens de uitvinding, waarbij de lokalisatie van geluiden die zijn gegenereerd door veeteeltdieren wordt gebruikt voor het analyseren van het welzijn van veeteeltdieren in een veeteeltfaciliteit.
In een voorkeur dragende uitvoeringsvorm biedt de uitvinding een werkwijze voor het monitoren van een veeteeltfaciliteit en/of veeteeltdieren in een veeteeltfaciliteit volgens de uitvinding, waarbij de werkwijze verder een omgevingsclassificeerder omvat die verschillende activiteiten in een veeteeltfaciliteit aangeeft door het combineren van verschillende sensoren in verschillende algoritmes, waarbij de verschillende activiteiten activiteiten kunnen omvatten die zijn uitgevoerd door veeteeltdieren, bijv. activiteiten die zijn uitgevoerd door veeteeltdieren die indicatief zijn voor hun gezondheid en/of welzijn, activiteiten die zijn uitgevoerd door mensen, en werking van een of meerdere systemen die zijn geïnstalleerd in een veeteeltfaciliteit geselecteerd uit de groep omvattende ventilatiesystemen,
voedingslijnen, besproeiers, drinksystemen, verwarmingssystemen, reinigingssystemen, muzieksystemen en kunstmatige verlichting. In een voorkeur dragende uitvoeringsvorm biedt de uitvinding een werkwijze voor het monitoren van een veeteeltfaciliteit en/of veeteeltdieren in een veeteeltfaciliteit volgens de uitvinding, waarbij de verschillende algoritmes zijn geselecteerd uit de lijst omvattende ruisverminderingsalgoritme, ventilatiedetectiealgoritme, voedingslijndetectiealgoritme, algoritme voor het detecteren van een of meerdere geluiden van veeteeltdieren gerelateerd aan een of meerdere ziektes en/of agressie van de genoemde veeteeltdieren, spraakactiviteitsdetectiealgoritme, inrichtingslokalisatiealgoritme, thermisch ongemak-detectiealgoritme, reverberatieschattingsalgoritme, personeelsagressiealgoritme en personeelopvolgingsalgoritme.
In een voorkeur dragende uitvoeringsvorm biedt de uitvinding een werkwijze voor het monitoren van een veeteeltfaciliteit en/of veeteeltdieren in een veeteeltfaciliteit volgens de uitvinding, waarbij de lokalisatie van geluidsbronnen kan worden gebruikt in een ventilatiedetectiealgoritme en/of voedingslijndetectiealgoritme.
In een voorkeur dragende uitvoeringsvorm biedt de uitvinding een werkwijze voor het monitoren van een veeteeltfaciliteit en/of veeteeltdieren in een veeteeltfaciliteit volgens de uitvinding, waarbij de werkwijze wordt geïmplementeerd met behulp van een monitoringinrichting omvattende twee of meerdere microfoons, een luidspreker, en een veelvoud aan sensoren.
In een voorkeur dragende uitvoeringsvorm biedt de uitvinding een werkwijze voor het monitoren van een veeteeltfaciliteit en/of veeteeltdieren in een veeteeltfaciliteit volgens de uitvinding, waarbij de werkwijze verder het implementeren omvat van een geluidsinteractiemechanisme met behulp van de twee of meerdere microfoons en luidspreker van de monitoringinrichting.
In een voorkeur dragende uitvoeringsvorm biedt de uitvinding een werkwijze voor het monitoren van een veeteeltfaciliteit en/of veeteeltdieren in een veeteeltfaciliteit volgens de uitvinding, waarbij het geluidsinteractiemechanisme het nemen omvat van invoer van een gebruiker met betrekking tot niet-geïdentificeerde geluiden in de veeteeltfaciliteit en het vernemen van het antwoord van de gebruiker voor hetverbeteren van de omgevingsclassificeerder maar niet beperkt tot een zelfleermethode. In een voorkeur dragende uitvoeringsvorm biedt de uitvinding een werkwijze voor het monitoren van een veeteeltfaciliteit en/of veeteeltdieren in een veeteeltfaciliteit volgens de uitvinding, waarbij het inrichtingslokalisatiealgoritme helpt bij de lokalisatie van meerdere monitoringinrichtingen in een ruimte, het controleren van de juiste installatie van de inrichtingen en het correleren van resultaten van de sensoren op de verschillende inrichtingen. In een uitvoeringsvorm maakt het inrichtingslokalisatiealgoritme gebruik van de sterkte van draadloze communicaties, bijv. Wifi-signalen tussen geluidsmonitoringinrichtingen omvattende microfoons. Volgens een andere uitvoeringsvorm maakt het inrichtingslokalisatiealgoritme gebruik van geluidssignalen die zijn uitgezonden door een luidspreker en gedetecteerd door microfoons van geluidsmonitoringinrichtingen omvattende microfoons en een luidspreker.
In een voorkeur dragende uitvoeringsvorm biedt de uitvinding een werkwijze voor het monitoren van een veeteeltfaciliteit en/of veeteeltdieren in een veeteeltfaciliteit volgens de uitvinding, waarbij het spraakactiviteitsdetectiealgoritme tijd- frequentievoorstelling of enige andere voorstelling gebruikt voor het onderzoeken van typische geluidskenmerken van menselijke stemmen door het extraheren van geluidskenmerken uit bepaalde geluidsgebeurtenissen en het classificeren van spraak- en niet-spraakgebeurtenissen.
In een voorkeur dragende uitvoeringsvorm biedt de uitvinding een werkwijze voor het monitoren van een veeteeltfaciliteit en/of veeteeltdieren in een veeteeltfaciliteit volgens de uitvinding, waarbij het geluidsinteractiemechanisme het halen omvat van informatie uit het geluid van de veeteeltdieren in de veeteeltfaciliteit (bijvoorbeeld, maar niet beperkt tot, detectie van agressie) en het bieden van een antwoord van de luidspreker (bijvoorbeeld, maar niet beperkt tot, klassieke muziek of natuurlijke stem van het moederdier) voor het beïnvloeden van het gedrag van de veeteeltdieren. Bijv. geluiden kunnen worden gebruikt voor het kalmeren van veeteeltdieren als antwoord op de detectie van agressie, maar als een antwoord op verveling zou men bijvoorbeeld een spel met geluiden kunnen starten.
In een voorkeur dragende uitvoeringsvorm biedt de uitvinding een werkwijze voor het monitoren van een veeteeltfaciliteit en/of veeteeltdieren in een veeteeltfaciliteitvolgens de uitvinding, waarbij outputs van de verschillende sensoren van een of meerdere inrichtingen in een of meerdere luchtruimtes worden geanalyseerd in, maar niet beperkt tot, een zelf-leer neuraal netwerk.
In een voorkeur dragende uitvoeringsvorm biedt de uitvinding een werkwijze voor het monitoren van een veeteeltfaciliteit en/of veeteeltdieren in een veeteeltfaciliteit volgens de uitvinding, waarbij de outputs van verschillende sensoren en omgevingsclassificeerder van een of meerdere inrichtingen in een of meerdere luchtruimtes wordt geanalyseerd over meerdere rondes met kunstmatige intelligentie voor het optimaliseren van de productie van dieren (zoals, maar niet beperkt tot, optimalisaties met betrekking tot voeding, voedertijden, lichtpatronen, temperatuurverdeling, ventilatieoptimalisatie, geluidsniveau, akoestiek, enz.) en welzijn.
In een voorkeur dragende uitvoeringsvorm biedt de uitvinding een werkwijze voor het monitoren van een veeteeltfaciliteit en/of veeteeltdieren in een veeteeltfaciliteit volgens de uitvinding, waarbij de veeteeltdieren zijn geselecteerd uit de groep bestaande uit runderen, varkens, paarden, geiten, pluimvee, huisdieren en enig dier dat kan worden gekweekt in veeteeltfaciliteiten.
In een voorkeur dragende uitvoeringsvorm biedt de uitvinding een werkwijze voor het monitoren van een veeteeltfaciliteit en/of veeteeltdieren in een veeteeltfaciliteit volgens de uitvinding, waarbij de veeteeltdieren een of meerdere varkens zijn.
In een voorkeur dragende uitvoeringsvorm biedt de uitvinding een werkwijze voor het monitoren van een veeteeltfaciliteit en/of veeteeltdieren in een veeteeltfaciliteit volgens de uitvinding, waarbij de veeteeltdieren een of meerdere kippen zijn.
In een voorkeur dragende uitvoeringsvorm biedt de uitvinding een werkwijze voor het monitoren van een veeteeltfaciliteit en/of veeteeltdieren in een veeteeltfaciliteit volgens de uitvinding, waarbij de veeteeltdieren een of meerdere kalkoenen zijn.
In een voorkeur dragende uitvoeringsvorm biedt de uitvinding een werkwijze voor het monitoren van een veeteeltfaciliteit en/of veeteeltdieren in een veeteeltfaciliteit volgens de uitvinding, waarbij het geanalyseerde gefilterde audiosignaal wordt gebruikt voor het monitoren van gezondheid en/of welzijn van de veeteeltdieren.
In een voorkeur dragende uitvoeringsvorm biedt de uitvinding een werkwijze voor het monitoren van een veeteeltfaciliteit en/of veeteeltdieren in een veeteeltfaciliteit volgens de uitvinding, waarbij de gezondheid en/of het welzijn van veeteeltdieren wordt gelokaliseerd voor het aangeven van de locatie van gezonde en ongezonde veeteeltdieren op een bepaald ogenblik.
De uitvinding zal verder beschreven worden door de volgende niet-limitatieve figuren die de uitvinding verder illustreren, en die niet zijn bedoeld, en niet mogen worden geïnterpreteerd als zijnde een beperking van het bereik van de uitvinding.
Figuren Beschrijving van figuur 1 Fig. 1 illustreert een stroomschema van de stappen die betrokken zijn bij het monitoren van veeteeltdieren in een veeteeltfaciliteit in overeenstemming met de onderhavige uitvinding.
In de eerste stap 101 worden audiosignalen ontvangen met behulp van twee of meerdere microfoons die zijn gegenereerd binnen de veeteeltfaciliteit.
De twee of meerdere microfoons zijn gepositioneerd op een monitoringinrichting en zijn op een zodanige manier geplaatst dat een combinatie van tijdsverschil en niveauverschil tussen twee of meerdere microfoons het mogelijk maakt te richten in bepaalde richtingen.
De audiosignalen die zijn ontvangen met behulp van de microfoons omvatten geluiden die zijn gegenereerd door veeteeltdieren evenals geluid dat is gegenereerd door ventilatie, voedingslijn, menselijke stemmen enz.
In stap 102 wordt bundelvormingsbewerking (of meer geavanceerde signaalverwerkingstechnieken zoals neurale netwerken) uitgevoerd op de audiosignalen die zijn ontvangen van de twee of meerdere microfoons voor het genereren van een gecombineerd audiosignaal en worden de interessante geluiden gelokaliseerd in stap 103. Lokalisatie betekent hier detectie van de coördinaten van de geluidsbron in het desbetreffende driedimensionale gebied.
In stap 104 worden de geluidsbronnen gelokaliseerd in de luchtruimte en worden de modellen ervan gegenereerd.
In stap 105 worden gegenereerde geluidsbronmodellen gebruikt in een ruisverminderingsalgoritme voor het uitfilteren van geluidsbronnen uit het audiosignaal.
Tot slot worden gefilterde audiosignalen in stap 106 geanalyseerd voor nauwkeurige monitoring van de veeteeltdieren.
Overeenkomstig kan de locatie en/of verschillende op het geluid gebaseerde kenmerken van de veeteeltdieren worden afgeleid van de gefilterde audiosignalen.
Een dergelijke monitoring kan niet-beperktworden gebruikt voor het monitoren van de gezondheid en/of het welzijn van de veeteeltdieren. Naast de gefilterde audiosignalen (het signaal op de voorgrond) kunnen de gegenereerde geluidsbronmodellen (het signaal op de achtergrond) worden gebruikt voor het detecteren van een mogelijke storing van machines zoals ventilatie, voedingslijnen, enz. Het ruisverminderingsalgoritme kan, maar is niet beperkt tot, een standaard ruisverminderingsalgoritme gebaseerd op spectrale substractie die bedoeld is voor het verminderen van het ruisniveau zonder een invloed te hebben de signaalkwaliteit. Het algoritme berekent het periodogram (d.w.z. tijd-frequentie voorstelling) van het audiosignaal met behulp van Fast Fourier Transform (FFT), en door het verzachten wordt het achtergrondgeluid van het periodogram geschat met minimum- statistieken. Het geschatte achtergrondgeluid wordt afgetrokken van het periodogram dat een gefilterd audiosignaal produceert. Deze benadering werkt goed met stationaire geluidsbronnen (zoals ventilatiesystemen). Aangezien de monitoringinrichting meerdere microfoons omvat, wordt bundelvorming (of meer geavanceerde signaalverwerkingstechnieken zoals neurale netwerken) uitgevoerd voor het lokaliseren/analyseren van de geluidsbronnen en het verminderen van de audiosignalen die komen uit die richting en dus ook de niet-stationaire geluidsbronnen (zoals voedingslijnruis) filteren.
Beschrijving van figuur 2 FIG. 2 illustreert een beeldvoorstelling van een voorbeeld van de inrichting 200 voor het monitoren van de commerciële sites voor veeteeltdieren. De inrichting kan gepositioneerd zijn op enige geschikte positie in de veeteeltfaciliteit voor het nauwkeurig monitoren van de omringende omgeving. Een enkele inrichting kan een groep veeteeltdieren monitoren. Een groep veeteeltdieren kan bijvoorbeeld bij benadering 200-250 veeteeltdieren per inrichting zijn in het geval van varkens. In grotere installaties omvattende meer dan 250 varkens kunnen meerdere inrichtingen worden geïnstalleerd in één open ruimte (luchtruimte genoemd) hetgeen aan de eigenaar van de veeteeltfaciliteit dus toelaat de status van de volledige installatie op het niveau van de luchtruimte te visualiseren. De inrichting kan gemakkelijk worden geïnstalleerd op de veeteeltfaciliteit door middel van het voeden ervan door een stroomkabel. De veeteeltfaciliteiten omvatten verwarmings- en afkoelings- (ventilatie) systemen voor het regelen van de temperatuur en het houden van de — veeteeltdieren in hun meest thermisch comfortabele zone (leeftijdsgerelateerd) zodat ze al hun energie kunnen gebruiken voor de groei en bijgevolg voldoen aan de vleesproductie. De veeteeltfaciliteiten omvatten ook voedingslijnsystemen voor hetvoederen van de veeteeltdieren, verlichting voor het mogelijk opleggen van een kunstmatig patroon van dag of nacht voor het verbeteren van de groei van bepaalde species. Zoals is getoond op FIG. 2 bestaat de inrichting 200 uit een behuizing 201 omvattende twee of meerdere microfoons 202-1...202-6, samen de microfoons 202 genoemd en individuele microfoon 202 genoemd, een temperatuursensor 203, een relatieve vochtigheidssensor 204, LED's 205, een lichtsensor 206 en een luidspreker
207. De behuizing 201 is hoofdzakelijk koepelvormig en kan gemaakt zijn uit polypropyleen, polyethyleen en/of polyvinylchloride. De behuizing 201 is verbonden meteen elektrische draad voor het leveren van elektrische energie via verbindingen met de genoemde microfoons 202, temperatuursensor 203 relatieve vochtigheidssensor 204, LED's 205, lichtsensor 206 en luidspreker 207. De inrichting omvat twee of meerdere microfoons 202 voor het registreren van de geluiden die zijn geproduceerd in de veeteeltfaciliteiten. De inrichting omvat bij voorkeur zes microfoons die geplaatst zijn in een cirkelvormige periferie op het onderste deel van de behuizing. Alle microfoons zijn geplaatst in een vlak en zijn naar beneden gericht. De microfoons zijn geconfigureerd voor het vastleggen van de geluiden die zijn gegenereerd door de veeteeltdieren die later worden geanalyseerd voor het monitoren van de veeteeltdieren. Op basis van de monitoring van de veeteeltdieren kan de gezondheid en/of het welzijn worden bepaald door een derde partij, bijv. een landbouwer of een veearts. De microfoons leggen ook de geluiden vast die zijn gegenereerd door de verschillende systemen waaronder verwarmingssystemen, ventilatiesystemen, voedingslijnen, reinigingssystemen, enz. De geluiden van ziektes hebben een geluid dat is geassocieerd daarmee, zoals hoesten, niezen en snikken, en kunnen gemakkelijk worden vastgelegd in microfoon
202. Problemen zoals agressie, bijten in de staart, enz. kunnen ook worden geassocieerd met bepaalde geluiden (bijvoorbeeld, maar niet beperkt tot, schreeuwen). Een defect van de voedingslijnen of ventilatie- of verwarmingssysteem is hoorbaar en dus detecteerbaar door microfoon 202. Meerdere microfoons 202 laten mogelijke extra functionaliteiten toe zoals de lokalisering van de geluidsbron, ruisonderdrukking dereverberatie, en het bepalen van de richting van geluid en meer geavanceerde signaalverwerkingstechnieken zoals neurale netwerken. Lokalisatie van de geluidsbron wordt bereikt met behulp van bundelvormingstechnieken (of alternatieve technieken) en is nuttig bij het identificeren van de richting van oorsprong van zowel geluid van veeteeltdieren als ruis. De temperatuursensor 203 bevindt zich buiten de behuizing waardoor het de omgevingstemperatuur in de veeteeltfaciliteit kan meten. Het comfort en de groeivan veeteeltdieren is sterk gelinkt aan de temperatuur die ze voelen. Als de temperatuur te laag is, kan het veeteeltdier het koud hebben en zullen ze dus energie gebruiken om warmte te genereren. De gebruikte energie zal niet meer beschikbaar zijn voor de groei. Net zoals bij mensen kunnen veeteeltdieren zichzelf aan veranderende temperaturen aanpassen als de verandering geleidelijk is. Plotse dalingen kunnen leiden tot hoge intolerantie en de uitbraak van een ziekte omwille van een lagere biologische weerstand van de veeteeltdieren. Elke leeftijdsgroep heeft zijn eigen comforttemperatuur. Het is daarom bijvoorbeeld belangrijk de temperatuur in een veeteeltfaciliteit te volgen voor zowel de gezondheid en het welzijn als voor beheerproblemen. Een plotse daling in temperatuur omwille van koude wind vanuit het noorden die waait op het gebouw kan een alarm zijn voor een mogelijke uitbraak van een ziekte, en bijv. op basis van het genoemde alarm kan de temperatuur verhoogd worden, terwijl dezelfde daling omwille van een slecht werkende verwarming of ventilatie duidelijk een beheerprobleem is, bijv. die een bijv.
landbouwer of veearts ertoe zou kunnen aanzetten de slecht werkende verwarming of ventilatie te herstellen.
De relatieve vochtigheidssensor 204 die is gepositioneerd tegenover de temperatuursensor aan de buitenkant van de behuizing, meet de relatieve vochtigheid binnenin de veeteeltfaciliteit. Temperatuur in combinatie met de relatieve vochtigheid bepaalt de gevoelstemperatuur. Bij mensen zal 30°C bijvoorbeeld anders aanvoelen bij een vochtigheid van 50% dan bij een vochtigheid van 90%, waarbij deze laatste minder aangenaam zal aanvoelen omdat het moeilijker is om lichaamswarmte over te brengen door zweten. De combinatie van temperatuursensor 203 en relatieve vochtigheidssensor 205 geeft de gevoelstemperatuur binnenin de veeteeltfaciliteit. De combinatie van temperatuur en relatieve vochtigheid geeft informatie over de omgeving waarin de veeteeltdieren groeien. Afwijkingen van de geschikte omgeving voor het kweken van veeteeltdieren kunnen vroeg worden gedetecteerd en mogelijke uitbraken van ziektes kunnen vroeger worden voorspeld met deze informatie door een derde partij bijv. een veearts of een landbouwer.
De LED's 205 zijn gepositioneerd binnenin de behuizing en geven de status van de inrichting aan de gebruiker aan. De kleuren van de LED's 205 rapporteren zowel over de status van de hardware-inrichting zelf als over gegevensproblemen. In een voorbeeldgeval zijn er zes LED's gepositioneerd binnen de behuizing met een doorzichtig deksel voor het aangeven van de status van de inrichting. De kleur van de LED's is indicatief voor de status van de veeteeltfaciliteit zoals een paarse kleur kan aangeven dat de inrichting niet verbonden is met het internet, een groene kleur kan aangeven dat de inrichting online is en de status ok is, een rode kleur kanaangeven dat er een mogelijke uitbraak van een ziekte in de veeteeltfaciliteit is, bij voorkeur gebaseerd op een erg hoge hoeveelheid hoesten, niezen, snikken en/of schreeuwen in de veeteeltfaciliteit, een gele kleur een tussenliggende status kan aangeven die de nood aan verhoogde waakzaamheid aangeeft, enz.
De inrichting omvat een lichtsensor 206 die zich binnenin het onderste doorzichtige deel van de behuizing bevindt tegenover de LED's zodat het niet wordt beïnvloed door het licht van de LED's. Het is geconfigureerd voor het meten van de lichtintensiteit in de veeteeltfaciliteit. De lichtsensor kan worden gebruikt om nacht en dag op te volgen. Dit kan de natuurlijke nacht en dag zijn of een kunstmatig patroon van nacht en dag dat is opgelegd met verlichting om de groei van bepaalde soorten te verbeteren.
De inrichting 200 omvat een luidspreker 207 die is geplaatst in het midden van het onderste deel in het centrum van alle microfoons. De plaatsing zorgt ervoor dat het op gelijke afstand is geplaatst van alle microfoons en automatische kwaliteitsmetingen van de microfoons vergemakkelijkt. Het laat toe een vooraf gedefinieerd geluid met bekende compositie af te spelen. Wanneer de microfoons, die juist daarrond liggen, dit geluid registreren, hetgeen resulteert in microfoonsignalen, kan het verschil tussen het oorspronkelijke geluid dat is afgespeeld door de luidspreker en de microfoonsignalen, of de correlatie tussen het oorspronkelijke geluid en de microfoonsignalen, of de correlatie tussen paren van microfoons, informatie geven over de kwaliteit van de microfoons. De luidspreker is verder geconfigureerd voor het afspelen van geluid voor de veeteeltdieren en/of medewerkers, waarbij het geluid kan omvatten, maar niet beperkt is tot, een kalmerend geluid voor de veeteeltdieren, klassieke muziek of het geluid van de natuurlijke geluiden van het moederdier, muziek voor het verbeteren van de werkomgeving van de medewerkers, enz. De combinatie van de luidspreker en microfoons maakt de inrichting interactief om aan een landbouwer of beheerder van de faciliteit toe te laten te interageren met behulp van op spraak gebaseerde commando's. De microfoons pikken de spraak van de landbouwer op die verder wordt geanalyseerd door de processor voor het bepalen van de geschikte respons die wordt afgespeeld aan de landbouwer vanuit de luidspreker. De luidspreker 207 en de microfoons 202 kunnen verder worden gebruikt voor het meten van de akoestiek van de ruimte. Met twee of meerdere microfoons in combinatie met de luidspreker kan een model van de ruimte worden gemaakt, en kan er een onderscheid worden gemaakt tussen een grote, weerkaatsende ruimte en een kleine, niet-weerkaatsenderuimte. De kennis over de akoestiek van de ruimte is voordelig voor de classificatie van verschillende geluiden. Beschrijving van figuur 3 Figuur 3 illustreert verschillende modules die aanwezig zijn in de monitoringinrichting
200. Zoals is getoond op de figuur omvat de inrichting een detectiemodule 301 omvattende microfoons, dewelke microfoons kunnen worden geïnterpreteerd als akoestische sensoren, een temperatuursensor, een relatieve vochtigheidssensor en een lichtsensor, een communicatiemodule 302 omvattende LED's, een draadloze communicatiemodule, bij voorkeur een Wifi-module, en een module die is geconfigureerd voor het draadloos uitwisselen van gegevens over korte afstanden met behulp van korte-golflengte ultrahoge-frequentie radiogolven in industriële, wetenschappelijke en medische radiobanden van 2.400 tot 2.485 GHz, bij voorkeur een Bluetooth-module, een geheugen 303 geconfigureerd voor het opslaan van output die is geproduceerd door de sensoren, verwerkingsmodule 304 voor het verwerken van output die is ontvangen van de microfoons in combinatie met de output die is ontvangen van de andere sensoren voor het identificeren van de status van de veeteeltfaciliteit en een tweede interactiemodule 305 die is geconfigureerd voor het toelaten van gebruikersinteractie met de inrichting, waarbij de interactie het vastleggen omvat van de stem van de gebruiker met de microfoon en het leveren van output die is gerelateerd aan de status van de veeteeltfaciliteit door luidspreker, en/of die is geconfigureerd voor het toelaten van interactie van de inrichting met de veeteeltdieren, en/of die is geconfigureerd voor het toelaten van kwaliteitsmetingen van de microfoon door het afspelen van een vooraf gedefinieerd geluid met bekende compositie door de luidspreker en het registreren van het geluid door de microfoons, hetgeen resulteert in microfoonsignalen, en het bepalen van het verschil tussen het oorspronkelijke geluid dat is afgespeeld door de luidspreker en de microfoonsignalen, of de correlatie tussen het oorspronkelijke geluid en de microfoonsignalen, of de correlatie tussen paren van microfoons. Een niet-beperkend voorbeeld van een configuratie voor het toelaten van interactie van de inrichting met de veeteeltdieren is het afspelen van kalmerende geluiden door de luidspreker als antwoord op gedetecteerde agressie van de veeteeltdieren of als antwoord op verveling zou men bijvoorbeeld een spel met geluiden kunnen starten. De industriële, wetenschappelijke en medische radiobanden zijn radiobanden (delen van het radiospectrum) die internationaal voorbehouden zijn voor het gebruik van radiofrequentie (RF)-energie voor andere industriële, wetenschappelijke en medische doeleinden dan telecommunicatie.
De sensoren in de detectiemodule monitoren de omgevingsomstandigheden in de veeteeltfaciliteit. De LED's zijn geconfigureerd voor het aangeven van de status van de inrichting door het aangeven van een verschillende kleur voor verschillende statussen.
De Wifi-module laat aan de inrichting toe te communiceren met andere inrichtingen die zijn geïnstalleerd in de faciliteit en/of gebruikersinrichtingen voor het geven van real-time updates met betrekking tot de status van de veeteeltfaciliteit. De veeteeltfaciliteit omvat verder een gateway als een internettoegangspunt met behulp van bedrade (ethernetkabel) of draadloze verbinding (4G-router). Alle inrichtingen binnen het bereik van de gateway, hetzij rechtstreeks hetzij onrechtstreeks door andere inrichtingen, zullen worden gedetecteerd en automatisch worden verbonden via een draadloos communicatie mesh netwerk, bij voorkeur een Wifi mesh netwerk en/of via een veelvoud aan ethernetkabels die geschikt zijn voor het fysiek verbinden van de inrichtingen met de gateway. Het is voordelig dat het veelvoud aan ethernetkabels kunnen zorgen voor verbinding van de inrichtingen met de gateway wanneer het draadloze communicatie mesh netwerk om welke reden dan ook niet zou werken. Een mesh netwerk houdt in dat een inrichting die zich buiten het bereik van de gateway bevindt, maar zich binnen het bereik van een andere inrichting bevindt die binnen het bereik van de gateway ligt, ook een verbinding zal maken met de gateway, door de andere inrichting. Het mesh netwerk is een dynamisch netwerk hetgeen betekent dat als een inrichting de gateway niet kan bereiken via een bepaald pad, het zal proberen een andere reeks inrichtingen te vinden, waardoor het de gateway wel kan bereiken. De gateway kan ook uitgerust zijn met halfgeleider drives voor het opslaan van onbewerkte audioregistratie.
De Bluetooth-module laat toe de beweging van het personeel door de veeteeltfaciliteit te volgen en verbetert de bioveiligheid door het bepalen van de volgorde waarin de veeteeltdieren moeten worden bezocht zoals eerst de jonge en gezonde dieren en pas later de grotere en zieke dieren.
Geheugen 303 wordt gebruikt voor het lokaal opslaan van sensorgegevens in de inrichting. Het geheugen kan magnetische opslageenheden, optische opslageenheden, RAM, ROM, harde schijven, flash geheugen omvatten, maar is daar niet toe beperkt.
De verwerkingsmodule 304 verwerkt de output die is geproduceerd door de verscheidene sensoren in combinatie met de output die is geproduceerd door de microfoons voor het identificeren van de status van de veeteeltfaciliteit, zoals meer in detail is geïllustreerd op figuur 4. De verwerkingsmodule voert verder een bundelvormingsbewerking (of alternatieve techniek) uit voor het combineren van designalen die zijn opgevangen door de microfoons voor het lokaliseren van de geluiden die zijn gegenereerd door de veeteeltdieren en de geluiden die zijn gegenereerd door de geluidsbronnen zoals verwarmingssystemen, ventilatiesystemen, voedingslijnen, enz.
De lokalisatie van geluidsbronnen helpt bij de bepaling van de richtingscoôrdinaten van de oorsprong van het geluid die verder kunnen worden gebruikt voor het filteren van ruis die is gegenereerd door geluidsbronnen, het analyseren van mogelijke storingen van de specifieke machines die de ruis produceren en het bepalen van de positie van gezonde en ongezonde veeteeltdieren.
De geluidsinteractiemodule 305 laat aan de gebruikers toe te interageren met de monitoringinrichting door spraakcommando's te geven aan de inrichting die worden opgepikt door de microfoons.
De inrichting reageert op de commando's door het vereiste antwoord door de luidsprekers af te spelen.
Daarnaast kan de geluidsinteractiemodule 305 interactie van de inrichting met veeteeltdieren toelaten.
Een niet-beperkend voorbeeld van een configuratie voor het toelaten van interactie van de inrichting met de veeteeltdieren is het afspelen van kalmerende geluiden door de luidspreker als antwoord op gedetecteerde agressie van de veeteeltdieren.
Daarnaast kan de geluidsinteractiemodule 305 kwaliteitsmetingen van de microfoon toelaten door het afspelen van een vooraf gedefinieerd geluid met bekende compositie door de luidspreker en het registreren van het geluid door de microfoons, hetgeen resulteert in microfoonsignalen, en het bepalen van het verschil tussen het oorspronkelijke geluid dat is afgespeeld door de luidspreker en de microfoonsignalen, of de correlatie tussen het oorspronkelijke geluid en de microfoonsignalen, of de correlatie tussen paren van microfoons.
Beschrijving van figuur 4 Figuur 4 toont een stroomschema van de stappen die worden gevolgd door de verwerkingsmodule voor het monitoren van de status van de veeteeltfaciliteiten.
Een nieuw kenmerk van de inrichting is dat het rekening houdt met de onderlinge afhankelijkheid van verschillende sensorwaarden voor het monitoren van veeteeltdieren in veeteeltfaciliteiten.
Wanneer veeteeltdieren bijvoorbeeld niet kalmeren binnen een bepaalde periode nadat het donker is geworden, dan kan dit erop wijzen dat er iets abnormaals plaatsvindt zoals een ziekte of andere storende factoren voor de veeteeltdieren.
In dit geval wordt de output van de lichtsensor (indicatief voor donker in de omgeving) gebruikt in combinatie met de output van microfoons (indicatief voor geluiden van agressie of ziekte) en/of temperatuur- of relatieve vochtigheidssensor (indicatief voor niet-gunstige omgeving of defect van de verwarmings- en/of ventilatiesystemen) voor het bepalen van de status van deveeteeltfaciliteit en het nemen van gepaste maatregelen voor het oplossen van de problemen.
De verwerkingsmodule helpt dus bij, bijv., het behandelen van de gezondheid en/of het welzijn evenals beheerproblemen in de veeteeltfaciliteiten.
Een plotse daling in temperatuur omwille van een koude wind kan een alarm zijn voor een mogelijke uitbraak van een ziekte, terwijl dezelfde daling omwille van een defecte verwarming of ventilatie duidelijk een beheerprobleem is.
Zoals is getoond op de figuur, in stap 401, wordt de output van de temperatuursensor en relatieve vochtigheidssensor gecombineerd voor het bepalen van de gevoelstemperatuur.
In stap 402 worden verschillende geluiden opgepikt door de een of meerdere microfoons.
In stap 403 wordt de output van de lichtsensor geïntegreerd met de output van de temperatuurs- en relatieve vochtigheidssensor voor het kenmerken van de omgeving waarin de veeteeltdieren groeien (koud-warm, vochtig- droog, dag-nacht). De meest veeteeltfaciliteiten hebben vaste temperatuurdrempels voor verschillende tijdstippen van de dagen om te zorgen voor de gezonde groei van veeteeltdieren en ze in hun meest thermisch comfortabele zone te houden.
Afwijkingen van deze geschikte temperatuur kunnen vroeg worden gedetecteerd en de storingen in verschillende temperatuurregelsystemen kunnen robuuster worden gedetecteerd.
De bevindingen kunnen worden geïntegreerd in een gezondheids- en/of welzijnsmonitoringsysteem voor de voorspelling van mogelijke uitbraken van ziektes gebaseerd op veranderende omgevingsparameters (zoals temperatuurdalingen) en/of storingen van de verschillende systemen die zijn geïnstalleerd in de faciliteiten voor het behouden van de temperatuur (verwarmings- en ventilatiesystemen). In stap 404 wordt de output van de lichtsensor geïntegreerd met de output van de microfoons voor het analyseren en classificeren van de verschillende geluiden die zijn opgepikt door de microfoons.
Als een voorbeeld kan de output van de lichtsensor worden gecombineerd met de output van de microfoons om te kijken naar specifieke gebeurtenissen in de nacht door enkel te luisteren naar het geluid tijdens de nacht.
De handelingen in een veeteeltfaciliteit en het gedrag van veeteeltdieren zijn verschillend tijdens de dag vergeleken met de nacht.
De veeteeltdieren zullen actiever zijn tijdens de dag, vergeleken met de nacht.
Zo ook zijn er meer voedingslijnen in werking tijdens de dag.
Afwijkingen van dit patroon (d.w.z. niet actief tijdens de dag) kunnen ook gerelateerd zijn aan de gezondheid/ het welzijn van de veeteeltdieren en defecten van de voedingslijnsystemen, en kunnen worden voorspeld door het combineren van de lichtsensor en microfoons.
In stap 405 kunnen de outputs van de bovenstaande stappen worden gecombineerd voor het bieden van een algemene status van de veeteeltfaciliteit.
De status kanworden aangegeven aan de landbouwer en/of veearts met behulp van een of meerdere kleuren van de LED's of kan worden gecommuniceerd als spraakantwoord door de luidspreker.
Beschrijving van figuur 5 Figuur 5 illustreert een omgevingsclassificeerder die verschillende sensoren in verschillende algoritmen combineert voor het detecteren van activiteiten in een veeteeltfaciliteit in overeenstemming met de monitoringinrichting die is geïllustreerd op FIG. 2. De omgevingsclassificeerder geeft op elk ogenblik aan wat er gebeurt in de veeteeltfaciliteit door de output van de verschillende sensoren in verschillende algoritmen te combineren.
Zoals is getoond op de figuur worden verscheidene algoritmen die zijn getoond in vak 501 zoals ruisverminderingsalgoritme 5014, ventilatiedetectiealgoritme 501b, voedingslijndetectiealgoritme 501c, inrichtingslokalisatiealgoritme 501d, spraakactiviteitsdetectiealgoritme = 501e, algoritme voor het detecteren van een of meerdere geluiden van veeteeltdieren gerelateerd aan een of meerdere ziektes en/of agressie van de genoemde veeteeltdieren 501f, waarbij geluiden van hoge activiteit, bijten in de staart, hoesten, niezen, snikken en schreeuwen niet-limitatieve voorbeelden van de genoemde geluiden van veeteeltdieren zijn, temperatuurschokdetectiealgoritme 5019, reverberatieschattingsalgoritme = 501h, personeelsopvolgingsalgoritme 501i, personeelsagressiealgoritme 501j, enz. gecombineerd door omgevingsclassificeerder 502 voor het geven van informatie met betrekking tot activiteiten die op elk moment plaatsvinden in de veeteeltfaciliteit.
De activiteiten van de veeteeltfaciliteit 503 kunnen activiteiten zijn die zijn uitgevoerd door de veeteeltdieren zoals hoesten, niezen, schreeuwen, enz., activiteiten die zijn uitgevoerd door mensen in de veeteeltfaciliteit (medewerkers of dieven) en de werking van verscheidene systemen zoals ventilatiesystemen, verwarmingssystemen, voedingslijnen, reinigingssystemen, muzieksystemen, enz.
De omgevingsclassificeerder geeft aan wat er gebeurt in de veeteeltfaciliteit, zowel met betrekking tot de dieren als niet met betrekking tot de dieren, gebaseerd op de verschillende sensoren die beschikbaar zijn en de output die wordt geleverd door de verwerkingsmodule.
In het algemeen moeten detectoren/schatters die niet gerelateerd zijn aan de dieren voldoende informatie geven om een ruwe schets te maken van de veeteeltfaciliteit, zowel van de grootte van de veeteeltfaciliteit als de lokalisatie van de inrichtingen, het ventilatiesysteem, de voedingslijnen, en andere apparatuur (die geluid maakt of warmte produceert). Informatie die niet gerelateerd is aan de dieren gecombineerd met de invoer van de verschillende sensoren wordtgebruikt voor het analyseren van de gezondheid en/of het welzijn van de veeteeltdieren en mogelijke storing van bepaalde machines.
De algoritmes die worden gebruikt door de omgevingsclassificeerder worden hieronder beschreven: Ruisverminderingsalgoritme: Kan, maar is niet beperkt tot, een standaard ruisverminderingsalgoritme gebaseerd op spectrale substractie die bedoeld is voor het verminderen van het ruisniveau zonder een invloed te hebben de signaalkwaliteit.
Ventilatiedetectiealgoritme: Het wordt gebruikt voor het schatten van de stationaire geluidsbron in het frequentiebereik dat specifiek is voor ventilatiesystemen gebaseerd op, maar niet beperkt tot, tijd- frequentievoorstelling van het audiosignaal.
Verder kan met behulp van meerdere microfoons de locatie van het ventilatiesysteem worden bepaald.
Dit zal informatie geven met betrekking tot de temperatuurverdeling over de veeteeltfaciliteit, in het bijzonder in grote luchtruimtes met meerdere monitors waarin de temperatuursensoren in verschillende monitors kunnen worden gecombineerd.
Voedingslijndetectiealgoritme: Het wordt gebruikt voor het onderzoeken van de typische geluiden met betrekking tot voedingslijnen gebaseerd op, maar niet beperkt tot, de tijd-frequentievoorstelling van het audiosignaal.
Er bestaan verschillende types voedingslijnen zoals droge voeding, vloeibare voeding met verschillende onderscheidende geluidskenmerken zoals repetitieve geluidsbron, pneumatische kleppen, … Algoritme voor het detecteren van een of meerdere geluiden van veeteeltdieren met betrekking tot een of meerdere ziektes en/ of agressie van de genoemde veeteeltdieren: Het wordt gebruikt voor het bepalen van agressie (geluiden van hoge activiteit, schreeuwen, bijten in de staart, enz.) en mogelijke uitbraken van ziektes (geluiden van hoesten, niezen, snikken, enz.) onder de veeteeltdieren gebaseerd op, maar niet beperkt tot, tijd-frequentievoorstelling van het audiosignaal.
Wanneer het algoritme agressie in de veeteeltfaciliteit detecteert, kan de luidspreker klassieke muziek afspelen of natuurlijke geluiden van het moederdier om de hartslag en bloeddruk bij de veeteeltdieren naar beneden te brengen, en uiteindelijk agressie onder de veeteeltdieren te verminderen.
Spraakactiviteitdetectiealgoritme: Het is gebaseerd op, maar niet beperkt tot, tijd-frequentievoorstelling voor het bepalen van geluidskenmerken van menselijke stemmen door het extraheren van audiokenmerken uit bepaalde geluidsgebeurtenissen en het classificeren van spraak en niet-spraak.
Hetalgoritme detecteert de aanwezigheid en mogelijk het wandelpad van mensen in de veeteeltfaciliteit, en kan automatisch muziek beginnen afspelen om de werkomgeving van de medewerkers te verbeteren.
Inrichtingslokalisatiealgoritme: In grote luchtruimtes zullen er meerdere inrichtingen worden geïnstalleerd om de gezondheid en/of het welzijn van de veeteeltdieren te dekken.
Het inrichtingslokalisatiealgoritme bepaalt de sterkte van een draadloos communicatiesignaal, bij voorkeur de sterkte van een Wifi-signaal, tussen alle paren van inrichtingen in het draadloze communicatienetwerk, bij voorkeur het Wifi mesh netwerk.
Met behulp van de relatie tussen signaalsterkte en afstand, wordt de locatie van de inrichtingen in de ruimte geschat.
Het kan worden gebruikt voor het controleren van de juiste installatie, en voor het correleren van resultaten van de sensoren op de verschillende inrichtingen binnen één luchtruimte.
Een alternatief voor dit inrichtingslokalisatiealgoritme is het oppikken van het geluid dat wordt geproduceerd door één inrichting met de meerdere microfoons van een andere inrichting en het schatten als dusdanig met alle paren van inrichtingen, van de locatie van alle inrichtingen.
Temperatuurschokdetectiealgoritme: Dit algoritme combineert temperatuur en relatieve vochtigheid om te onderzoeken of veeteeltdieren zich comfortabel voelen of een temperatuurschok ervaren.
Reverberatieschattingsalgoritme: Dit gebruikt een luidspreker en een of meerdere microfoons voor het analyseren van de reverberatie in de ruimte voor het schatten van de grootte van de ruimte die is gebaseerd op het afspelen van een impuls door de luidspreker en het registreren en verder analyseren van de vertragingstijd van de impuls die wordt opgepikt door een of meerdere microfoons.
Personeelopvolgingsalgoritme: Dit gebruikt draadloze technologie voor gegevensuitwisseling over korte afstanden met behulp van korte-golflengte ultrahoge-frequentie radiogolven in industriële, wetenschappelijke en medische radiobanden van 2.400 tot 2.485 GHz, bij voorkeur Bluetooth, binnen de inrichting en een inrichting die is geconfigureerd voor het volgen van gegevens die draadloos zijn uitgewisseld over korte afstanden met behulp van korte-golflengte ultrahoge-frequentie radiogolven in industriële, wetenschappelijke en medische radiobanden van 2.400 tot 2.485 GHz, bij voorkeur een Bluetooth tracker (badge, mobiele telefoon of andere van het personeel), die het wandelpad van het personeel door de veeteeltfaciliteit visualiseert.
Personeelagressiealgoritme: Het wordt gebruikt voor het bepalen van agressie door het personeel, die kan worden gedetecteerd als geluid van hogere stemmen, schreeuwen en of secundaire luide geluiden geproduceerd door personeel, zoals het geluid van een personeelslid dat schopt tegen een hek.
De output van de omgevingsclassificeerder kan worden gecommuniceerd aan de gebruiker door een webtoepassing of het kan worden gegeven aan de gebruiker over spraakcommando dat is afgespeeld met behulp van de luidspreker.
Met betrekking tot deze laatste wordt bij voorkeur een spraaksynthesealgoritme gebruikt dat woorden vertaalt in geluiden.
Beschrijving van figuur 6 Figuur 6 een geluidsinteractiemechanisme illustreert tussen de inrichting en de gebruiker voor het toelaten van interactie voor het verkrijgen van de status van verscheidene sensoren en de algemene status van de veeteeltfaciliteit.
De geluidsinteractie laat aan de gebruiker toe de status van verschillende sensoren en de algemene status van de veeteeltfaciliteit te verkrijgen met behulp van spraakcommando's en op spraak gebaseerde antwoorden te ontvangen die zijn afgespeeld door de luidsprekers.
De stem van de gebruiker wordt vastgelegd door de microfoons 601 die dan geleverd wordt aan een geluidsinteractiemodule 602. De geluidsinteractiemodule omvat een geluidsherkenningsmodule 602a en een geluidssynthesemodule 602b.
De stem van de gebruiker die is vastgelegd door de microfoons wordt geleverd aan de geluidsherkenningsmodule 602a die in dit geval is geconfigureerd als een spraakherkenningssysteem.
De module voert spraak-naar- tekst-conversie uit om de woorden in de vastgelegde stem te extraheren voor het bepalen van de vereisten van de gebruiker.
De vereiste informatie wordt gehaald uit de verwerkingsmodule die op zijn beurt de informatie levert door het verwerken van de verschillende sensor outputs die zijn opgeslagen in het geheugen.
De vereiste informatie wordt later omgevormd naar geluid met behulp van een geluidssynthesealgoritme en wordt opnieuw afgespeeld aan de gebruiker door de luidspreker.
Hieronder vindt u enkele voorbeelden van gevallen waarin geluidsinteractie nuttig is. e Een gebruiker, bijvoorbeeld een landbouwer of een veearts, gaat in de veeteeltfaciliteit en vraagt naar de gezondheid en/of het welzijn tijdens de nacht of de verandering in gezondheid en/of welzijn sinds zijn laatste bezoek.
Dit kan gebeuren door een wekcommando uit te spreken voor hetplaatsen van de inrichting in luistermodus, gevolgd door het vraag- gezondheid en/of welzijnsstatus-commando. De inrichting antwoordt met de gevraagd informatie.
e Een gebruiker kan de status van een specifieke sensor (temperatuur, relatieve vochtigheid, licht, weersvoorspelling, ...) vragen door het wekcommando te gebruiken gevolgd door het vraag-sensorstatus- commando. Het antwoord zal worden afgespeeld door de luidspreker. De geluidsinteractie laat verder interacties in twee richtingen toe waarbij de inrichting vragen stelt aan de gebruiker en de antwoorden kunnen worden opgeslagen in de op regel gebaseerde motor van de inrichting voor latere analyse of voor zelf-leren van de inrichting. De inrichting kan vragen: ‘Wat is het luide geluid op de achtergrond’, de gebruiker kan antwoorden en het systeem kan leren uit het antwoord om de omgevingsclassificeerder te verbeteren.
Op een gelijkaardige manier als het hierboven beschreven geluidsinteractiemechanisme tussen de inrichting en de gebruiker, zoals is geïllustreerd op Fig. 6, is een geluidsinteractiemechanisme tussen de inrichting en veeteeltdieren mogelijk. Een niet-beperkend voorbeeld van een configuratie voor het toelaten van interactie van de inrichting met de veeteeltdieren is het afspelen van kalmerende geluiden door de luidspreker als antwoord op gedetecteerde agressie van de veeteeltdieren of als antwoord op verveling zou men een spel met geluiden kunnen starten.
Figuur 7 Figuur 7 illustreert een schematische voorstelling van een systeem 700 voor het monitoren van de status van een veeteeltfaciliteit 701, waarbij de status van de veeteeltfaciliteit 701 de monitoring van veeteeltdieren omvat wanneer ze zich de veeteeltfaciliteit 701 bevinden en/of beheerstatus van externe systemen 702-708 wanneer deze in de faciliteit 701 zijn geïnstalleerd. Het systeem omvat een veeteeltfaciliteit 701 en een inrichting 200 van FIG. 2 geplaatst binnenin de veeteeltfaciliteit 701. Voor een beschrijving van de uitvoeringsvorm van de uitvinding die is getoond op figuur 7 wordt verwezen naar figuur 2 hierboven. Zoals te zien is op figuur 7 wordt de inrichting 200 centraal in de veeteeltfaciliteit 701 geplaatst en is het specifiek vastgemaakt aan het plafond 709 op een neerwaarts gerichte wijze. Overeenkomstig is de inrichting 200 idealiter geschikt voor het monitoren van de status van een veeteeltfaciliteit 701, waarbij de status van de veeteeltfaciliteit 701de monitoring van veeteeltdieren binnen de veeteeltfaciliteit en/of beheerstatus van externe systemen 702-708 binnen de faciliteit 701 omvat.
Binnen de veeteeltfaciliteit 701 zijn de volgende externe systemen geplaatst: voedingslijnen 702, waterlijnen 703 als types drinksystemen, besproeiers 704, een ventilatiesysteem 705, een verwarmingslamp 706 als type verwarmingssysteem, een drukwassysteem 707 als type reinigingssysteem, en een radio 708 als een type muzieksysteem.
Voor de monitoring door de inrichting 200 van de genoemde status van de veeteeltfaciliteit 701 wordt verwezen naar de bespreking van figuur 2 hierboven.
Het systeem dat is getoond op fig. 7 kan ook een mobiel apparaat omvatten, bij voorkeur een mobiele telefoon, die is geconfigureerd voor het ontvangen van output van de inrichting, het opslaan van de genoemde output en het verwerken van de genoemde output.
In de uitvoeringsvorm volgens fig. 7 is de inrichting 200 centraal geplaatst in een oppervlakte met een diameter van 20 m (hetgeen het oppervlak is van de veeteeltfaciliteit 701 waar de veeteeltdieren moeten worden ondergebracht). 200 tot 250 varkens kunnen bijvoorbeeld worden ondergebracht in een gebied met een diameter van 20 m. 4000 tot 6000 kippen kunnen bijvoorbeeld worden ondergebracht in een gebied met een diameter van 20 m.
Het systeem 700 omvattende de inrichting 200 volgens figuur 7 is overeenkomstig geschikt voor het onderbrengen en monitoren van 200 tot 250 varkens of 4000 tot 6000 kippen.
In grotere veeteeltfaciliteiten zijn meerdere inrichtingen vereist voor het monitoren van de veeteeltdieren.
Bijvoorbeeld, 4 inrichtingen in een typische varkensboerderij met 1000 dieren, en 5 inrichtingen in een typische kippenboerderij met 25000 dieren.
De voorgaande beschrijving van de beschreven uitvoeringsvormen is gegeven om aan een vakman toe te laten de onderhavige uitvinding te maken of te gebruiken.
Verschillende wijzigingen van deze uitvoeringsvormen zullen duidelijk zijn voor de vakman, en de algemene principes die hierin zijn gedefinieerd, kunnen worden toegepast op andere uitvoeringsvormen zonder af te wijken van de geest of het bereik van de uitvinding.
De onderhavige uitvinding is bijgevolg niet beperkt tot de hier beschreven uitvoeringsvormen, maar kan worden aangepast in het breedste bereik in overeenstemming met de volgende conclusies en de principes en kenmerken die daarin zijn beschreven.
Claims (27)
1. Werkwijze (100) voor het monitoren van een veeteeltfaciliteit en/of veeteeltdieren in een veeteeltfaciliteiten waarbij de werkwijze de volgende stappen omvat: a. het ontvangen van audiosignalen (101) omvattende geluiden die zijn gegenereerd in een veeteeltfaciliteit, van twee of meerdere microfoons; b. het lokaliseren van interessante geluiden in de audiosignalen (101), waarbij de interessante geluiden zowel geluiden zijn die zijn gegenereerd door veeteeltdieren als geluiden die zijn gegenereerd door geluidsbronnen, waarbij de stap van het lokaliseren verder de volgende stappen omvat: i het gebruiken van geluidsbronnen in een luchtruimte gebaseerd op lokalisatie in ruisverminderingsalgoritmen voor het uitfilteren van geluidsbronnen uit het audiosignaal, hetgeen resulteert in een gefilterd audiosignaal (105) ii. het analyseren van het gefilterde audiosignaal.
2. Werkwijze volgens conclusie 1, waarbij een bundelvormingsbewerking (102) of meer geavanceerde signaalverwerkingstechnieken zoals neurale netwerken, die worden uitgevoerd voor het combineren van de audiosignalen van twee of meerdere microfoons tot gecombineerde audiosignalen, zijn geselecteerd als technieken bij de lokalisatie van interessante geluiden.
3. Werkwijze volgens conclusie 1 of 2, waarbij de stap van het lokaliseren verder de stap omvat van het lokaliseren van geluidsbronnen in een luchtruimte voor het genereren van modellen van de geluidsbronnen (104) in een luchtruimte gebaseerd op lokalisatie, voorafgaand aan het gebruiken van de genoemde modellen in ruisverminderingsalgoritmes voor het uitfilteren van geluidsbronnen uit het audiosignaal, hetgeen resulteert in een gefilterd audiosignaal (105).
4. Werkwijze volgens een der voorgaande conclusies 1 tot 3, waarbij de stap van het lokaliseren verder de stap omvat van het analyseren van de modellen vande geluidsbronnen voor het analyseren van de werking en/of storing van de overeenkomstige systemen in de veeteeltfaciliteit.
5. Werkwijze volgens een der voorgaande conclusies 1 tot 4, waarbij bundelvorming of meer geavanceerde signaalverwerkingstechnieken zoals neurale netwerken en lokalisatietechnieken zijn gebaseerd op tijd en/of niveauverschil van het interessante geluid in de ontvangen audiosignalen.
6. Werkwijze volgens een der voorgaande conclusies 1 tot 5, waarbij het ruisverminderingsalgoritme een standaard klassiek ruisverminderingsalgoritme is gebaseerd op spectrale substractie.
7. Werkwijze volgens een der voorgaande conclusies 1 tot 6, waarbij de geluidsbronnen ventilatoren, verwarmingssystemen, reinigingssystemen, voedingslijnen, drinksystemen, muzieksystemen en/of menselijke stemmen omvatten.
8. Werkwijze volgens een der conclusies 1 tot 7, waarbij de werkwijze toepasselijk is op zowel stationaire als niet-stationaire geluidsbronnen.
9. Werkwijze volgens een der conclusies 1 tot 8, waarbij de lokalisatie van geluiden die zijn gegenereerd door veeteeltdieren wordt gebruikt voor het analyseren van de snelheid en richting van de verspreiding van een bepaalde ziekte in een veeteeltfaciliteit.
10. Werkwijze volgens een der conclusies 1 tot 9, waarbij de lokalisatie van geluiden die zijn gegenereerd door veeteeltdieren wordt gebruikt voor het analyseren van het welzijn van veeteeltdieren in een veeteeltfaciliteit.
11. Werkwijze volgens een der conclusies 1 tot 10, waarbij de werkwijze verder een omgevingsclassificeerder (502) omvat die verschillende activiteiten in een veeteeltfaciliteit aangeeft door het combineren van verschillende sensoren in verschillende algoritmes, waarbij de verschillende activiteiten activiteiten kunnen omvatten die zijn uitgevoerd door veeteeltdieren, activiteiten die zijn uitgevoerd door mensen, en werking van een of meerdere systemen die zijngeïnstalleerd in een veeteeltfaciliteit geselecteerd uit de groep omvattende ventilatiesystemen, voedingslijnen, besproeiers, drinksystemen, verwarmingssystemen, reinigingssystemen, muzieksystemen en kunstmatige verlichting.
12.Werkwijze volgens conclusie 11, waarbij de verschillende algoritmes zijn geselecteerd uit de lijst omvattende ruisverminderingsalgoritme (501a), ventilatiedetectiealgoritme (501b), voedingslijndetectiealgoritme (501c), algoritme voor het detecteren van een of meerdere geluiden van veeteeltdieren gerelateerd aan een of meerdere ziektes en/of agressie van de genoemde veeteeltdieren (501f), spraakactiviteitsdetectiealgoritme (501e), inrichtingslokalisatiealgortiem (501d), thermisch ongemak-detectiealgoritme (5019), reverberatieschattingsalgoritme (501h), personeelsagressiealgortime (5011) en personeelopvolgingsalgoritme (501).
13. Werkwijze volgens een der voorgaande conclusies 1 tot 12, waarbij de lokalisatie van geluidsbronnen kan worden gebruikt in een ventilatiedetectiealgoritme en/of voedingslijndetectiealgoritme.
14. Werkwijze volgens een der conclusies 1 tot 13, waarbij de werkwijze wordt geïmplementeerd met behulp van een monitoringinrichting (200) omvattende twee of meerdere microfoons (202), een luidspreker (207) en een veelvoud aan sensoren (203, 204, 205).
15.Werkwijze volgens conclusie 14, waarbij de werkwijze verder het implementeren omvat van een geluidsinteractiemechanisme met behulp van twee of meerdere microfoons en luidspreker van de monitoringinrichting.
16. Werkwijze volgens conclusie 15, waarbij het geluidsinteractiemechanisme het nemen omvat van invoer van een gebruiker met betrekking tot niet- geïdentificeerde geluiden in de veeteeltfaciliteit en het vernemen van het antwoord van de gebruiker voor het verbeteren van de omgevingsclassificeerder, maar niet beperkt tot een zelfleermethode.
17.Werkwijze volgens een der conclusies 12 tot 16, waarbij het inrichtingslokalisatiealgoritme helpt bij de lokalisatie van meerdere monitoringinrichtingen in een ruimte, het controleren van de juiste installatie van de inrichtingen en het correleren van resultaten van de sensoren op de verschillende inrichtingen.
18. Werkwijze volgens een der voorgaande conclusies 12 tot 17, waarbij het spraakactiviteitsdetectiealgoritme tijd-frequentievoorstelling of enige andere voorstelling gebruikt voor het onderzoeken van typische geluidskenmerken van menselijke stemmen door het extraheren van geluidskenmerken uit bepaalde geluidsgebeurtenissen en het classificeren van spraak- en niet- spraakgebeurtenissen.
19. Werkwijze volgens een der voorgaande conclusies 15 tot 18 waarbij het geluidsinteractiemechanisme het halen omvat van informatie uit het geluid van de veeteeltdieren in de veeteeltfaciliteit en het bieden van een antwoord van de luidspreker voor het beïnvloeden van het gedrag van de veeteeltdieren.
20. Werkwijze volgens een der voorgaande conclusies 14 tot 19, waarbij outputs van de verschillende sensoren van een of meerdere inrichtingen in een of meerdere luchtruimtes worden geanalyseerd in een zelf-leren neuraal netwerk.
21.Werkwijze volgens een der voorgaande conclusies 14 tot 20, waarbij de outputs van verschillende sensoren en omgevingsclassificeerder van een of meerdere inrichtingen in een of meerdere luchtruimtes wordt geanalyseerd over meerdere rondes met kunstmatige intelligentie voor het optimaliseren van dierenproductie en welzijn.
22. Werkwijze volgens een der voorgaande conclusies 1 tot en met 21, waarbij de veeteeltdieren zijn geselecteerd uit de groep bestaande uit runderen, varkens, paarden, geiten, pluimvee, huisdieren en enig dier dat kan worden gekweekt in veeteeltfaciliteiten.
23. Werkwijze volgens conclusie 22, waarbij de veeteeltdieren een of meerdere varkens zijn.
24. Werkwijze volgens conclusie 22, waarbij de veeteeltdieren een of meerdere kippen zijn.
25. Werkwijze volgens conclusie 22, waarbij de veeteeltdieren een of meerdere kalkoenen zijn.
26. Werkwijze volgens een der voorgaande conclusies 1 tot 25, waarbij het analyseerde gefilterde audiosignaal wordt gebruikt voor het monitoren van gezondheid en/of welzijn van de veeteeltdieren.
27. Werkwijze volgens conclusie 26, waarbij de gezondheid en/of het welzijn van veeteeltdieren wordt gelokaliseerd voor het aangeven van de locatie van gezonde en ongezonde veeteeltdieren op een bepaald tijdstip.
Priority Applications (8)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
BE20185899A BE1026886B1 (nl) | 2018-12-18 | 2018-12-18 | Werkwijze voor het monitoren van een veeteeltfaciliteit en/of veeteeltdieren in een veeteeltfaciliteit met behulp van verbeterde geluidsverwerkingstechnieken |
EP19824309.9A EP3899934A1 (en) | 2018-12-18 | 2019-12-18 | Method for monitoring a livestock facility and/or livestock animals in a livestock facility using improved sound processing techniques |
MX2021006078A MX2021006078A (es) | 2018-12-18 | 2019-12-18 | Metodo para monitorear una instalacion ganadera y/o animales de ganado en una instalacion ganadera usando tecnicas de procesamiento de sonido mejoradas. |
CN201980076730.0A CN113056785A (zh) | 2018-12-18 | 2019-12-18 | 使用改进的声音处理技术监视牲畜设施和/或牲畜设施中的牲畜动物的方法 |
US17/295,812 US11716970B2 (en) | 2018-12-18 | 2019-12-18 | Method for monitoring a livestock facility and/or livestock animals in a livestock facility using improved sound processing techniques |
PCT/EP2019/085897 WO2020127449A1 (en) | 2018-12-18 | 2019-12-18 | Method for monitoring a livestock facility and/or livestock animals in a livestock facility using improved sound processing techniques |
CA3120754A CA3120754A1 (en) | 2018-12-18 | 2019-12-18 | Method for monitoring a livestock facility and/or livestock animals in a livestock facility using improved sound processing techniques |
KR1020217015579A KR20210105339A (ko) | 2018-12-18 | 2019-12-18 | 개선된 소리 처리 기술을 사용하여 가축 시설 및/또는 가축 시설의 가축 동물을 모니터링하기 위한 방법 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
BE20185899A BE1026886B1 (nl) | 2018-12-18 | 2018-12-18 | Werkwijze voor het monitoren van een veeteeltfaciliteit en/of veeteeltdieren in een veeteeltfaciliteit met behulp van verbeterde geluidsverwerkingstechnieken |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
BE1026886A1 BE1026886A1 (nl) | 2020-07-13 |
BE1026886B1 true BE1026886B1 (nl) | 2020-07-22 |
Family
ID=65951440
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
BE20185899A BE1026886B1 (nl) | 2018-12-18 | 2018-12-18 | Werkwijze voor het monitoren van een veeteeltfaciliteit en/of veeteeltdieren in een veeteeltfaciliteit met behulp van verbeterde geluidsverwerkingstechnieken |
Country Status (8)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US11716970B2 (nl) |
EP (1) | EP3899934A1 (nl) |
KR (1) | KR20210105339A (nl) |
CN (1) | CN113056785A (nl) |
BE (1) | BE1026886B1 (nl) |
CA (1) | CA3120754A1 (nl) |
MX (1) | MX2021006078A (nl) |
WO (1) | WO2020127449A1 (nl) |
Families Citing this family (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
BE1026885B1 (nl) * | 2018-12-18 | 2020-07-22 | Soundtalks Nv | Inrichting voor het monitoren van de status van een veeteeltfaciliteit |
BE1026886B1 (nl) | 2018-12-18 | 2020-07-22 | Soundtalks Nv | Werkwijze voor het monitoren van een veeteeltfaciliteit en/of veeteeltdieren in een veeteeltfaciliteit met behulp van verbeterde geluidsverwerkingstechnieken |
GB201901948D0 (en) | 2019-02-12 | 2019-04-03 | Greengage Lighting Ltd | Methods and apparatus for livestock rearing |
EP4124241B1 (en) * | 2021-07-30 | 2023-11-08 | Tata Consultancy Services Limited | Method and system for monitoring and measuring the behaviour of a plurality of animals |
CN114662872A (zh) * | 2022-03-09 | 2022-06-24 | 北京市农林科学院信息技术研究中心 | 一种畜禽舍舒适度判断方法及系统 |
KR102453253B1 (ko) * | 2022-05-26 | 2022-10-11 | 김종관 | 딥러닝 소리분석 기술 기반의 가축 호흡기 질병 탐지 시스템 |
CN117423342B (zh) * | 2023-10-27 | 2024-06-07 | 东北农业大学 | 一种基于边缘计算的猪只异常状态监测方法及系统 |
CN118333171B (zh) * | 2024-06-06 | 2024-10-11 | 国家海洋局南海调查技术中心(国家海洋局南海浮标中心) | 一种基于视频和被动声学的企鹅监测方法及装置 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20070150268A1 (en) * | 2005-12-22 | 2007-06-28 | Microsoft Corporation | Spatial noise suppression for a microphone array |
EP2783629A1 (fr) * | 2013-03-29 | 2014-10-01 | Nutral SAS | Système pour la gestion de l'état sanitaire et respiratoire de bovins |
CN108198562A (zh) * | 2018-02-05 | 2018-06-22 | 中国农业大学 | 一种用于实时定位辨识动物舍内异常声音的方法及系统 |
Family Cites Families (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
AT407097B (de) * | 1998-09-25 | 2000-12-27 | Schauer Herbert Mag | Vorrichtung zur überwachung und gegebenenfalls betreuung von nutztieren |
US7454334B2 (en) * | 2003-08-28 | 2008-11-18 | Wildlife Acoustics, Inc. | Method and apparatus for automatically identifying animal species from their vocalizations |
US7593539B2 (en) * | 2005-04-29 | 2009-09-22 | Lifesize Communications, Inc. | Microphone and speaker arrangement in speakerphone |
US20090312660A1 (en) | 2008-06-17 | 2009-12-17 | Biorics Nv | Recognition and localisation of pathologic animal and human sounds |
US8234111B2 (en) * | 2010-06-14 | 2012-07-31 | Google Inc. | Speech and noise models for speech recognition |
CN104464750B (zh) * | 2014-10-24 | 2017-07-07 | 东南大学 | 一种基于双耳声源定位的语音分离方法 |
CN105575387A (zh) * | 2015-12-25 | 2016-05-11 | 重庆邮电大学 | 基于听觉仿生中耳蜗基底膜的声源定位方法 |
EP3487291A1 (en) * | 2016-07-20 | 2019-05-29 | Farm Robotics and Automation SL | Robot assisted surveillance of livestock |
CN106847262A (zh) * | 2016-12-28 | 2017-06-13 | 华中农业大学 | 一种猪呼吸道疾病自动识别报警方法 |
CN106781397A (zh) * | 2016-12-30 | 2017-05-31 | 浙江大学 | 一种牛羊监管系统 |
CN108935188A (zh) * | 2018-07-05 | 2018-12-07 | 平安科技(深圳)有限公司 | 猪只疾病识别方法、装置及电子设备 |
BE1026886B1 (nl) | 2018-12-18 | 2020-07-22 | Soundtalks Nv | Werkwijze voor het monitoren van een veeteeltfaciliteit en/of veeteeltdieren in een veeteeltfaciliteit met behulp van verbeterde geluidsverwerkingstechnieken |
-
2018
- 2018-12-18 BE BE20185899A patent/BE1026886B1/nl active IP Right Grant
-
2019
- 2019-12-18 WO PCT/EP2019/085897 patent/WO2020127449A1/en unknown
- 2019-12-18 MX MX2021006078A patent/MX2021006078A/es unknown
- 2019-12-18 KR KR1020217015579A patent/KR20210105339A/ko unknown
- 2019-12-18 CA CA3120754A patent/CA3120754A1/en active Pending
- 2019-12-18 CN CN201980076730.0A patent/CN113056785A/zh active Pending
- 2019-12-18 US US17/295,812 patent/US11716970B2/en active Active
- 2019-12-18 EP EP19824309.9A patent/EP3899934A1/en active Pending
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20070150268A1 (en) * | 2005-12-22 | 2007-06-28 | Microsoft Corporation | Spatial noise suppression for a microphone array |
EP2783629A1 (fr) * | 2013-03-29 | 2014-10-01 | Nutral SAS | Système pour la gestion de l'état sanitaire et respiratoire de bovins |
CN108198562A (zh) * | 2018-02-05 | 2018-06-22 | 中国农业大学 | 一种用于实时定位辨识动物舍内异常声音的方法及系统 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
"Advances in Sound Localization", 11 April 2011, INTECH, ISBN: 978-953-30-7224-1, article VASILEIOS EXADAKTYLOS ET AL: "Sound Localisation in Practice: An Application in Localisation of Sick Animals in Commercial Piggeries", XP055616154, DOI: 10.5772/15298 * |
FERRARI S ET AL: "Cough sound analysis to identify respiratory infection in pigs", COMPUTERS AND ELECTRONICS IN AGRICULTURE, ELSEVIER, AMSTERDAM, NL, vol. 64, no. 2, 1 December 2008 (2008-12-01), pages 318 - 325, XP025532905, ISSN: 0168-1699, [retrieved on 20080828], DOI: 10.1016/J.COMPAG.2008.07.003 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US11716970B2 (en) | 2023-08-08 |
US20220007618A1 (en) | 2022-01-13 |
MX2021006078A (es) | 2021-09-21 |
CA3120754A1 (en) | 2020-06-25 |
BE1026886A1 (nl) | 2020-07-13 |
KR20210105339A (ko) | 2021-08-26 |
WO2020127449A1 (en) | 2020-06-25 |
EP3899934A1 (en) | 2021-10-27 |
CN113056785A (zh) | 2021-06-29 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
BE1026886B1 (nl) | Werkwijze voor het monitoren van een veeteeltfaciliteit en/of veeteeltdieren in een veeteeltfaciliteit met behulp van verbeterde geluidsverwerkingstechnieken | |
BE1026885B1 (nl) | Inrichting voor het monitoren van de status van een veeteeltfaciliteit | |
Bao et al. | Artificial intelligence in animal farming: A systematic literature review | |
Berckmans | Automatic on-line monitoring of animals by precision livestock farming | |
Fontana et al. | Vocalisation sound pattern identification in young broiler chickens | |
Sèbe et al. | Early vocal recognition of mother by lambs: contribution of low-and high-frequency vocalizations | |
CN110291489A (zh) | 计算上高效的人类标识智能助理计算机 | |
De La Torre et al. | Mother–offspring recognition via contact calls in cattle, Bos taurus | |
JP2019509761A (ja) | ペット管理装置及び方法 | |
US20110082574A1 (en) | Animal-machine audio interaction system | |
CN109258509A (zh) | 一种生猪异常声音智能监测系统与方法 | |
WO2018046595A1 (en) | Classifier ensemble for detection of abnormal heart sounds | |
US20220125021A1 (en) | Methods and apparatus for livestock rearing | |
Carroll et al. | Detecting symptoms of diseases in poultry through audio signal processing | |
BE1026887A1 (nl) | Werkwijze voor intelligente monitoring van een of meerdere commerciële sites voor veeteeltdieren | |
WO2020017273A1 (ja) | 非ヒト動物用の音楽提供システム | |
Manikanta et al. | Deep learning based effective baby crying recognition method under indoor background sound environments | |
US20140328486A1 (en) | Analyzing and transmitting environmental sounds | |
US20240099265A1 (en) | Device and method for the automated identification of a pig that is ready for onward transfer | |
KR102501439B1 (ko) | 반려동물 주인의 귀가 시간을 예측하기 위한 장치 | |
Gavojdian et al. | BovineTalk: machine learning for vocalization analysis of dairy cattle under the negative affective state of isolation | |
Pillai et al. | Cattle Sense-A Multisensory Approach to Optimize Cattle Well-Being | |
WO2022258574A1 (en) | System and method for monitoring pollination of plants | |
de Toledo | Automatic classification of laparos call and playback tests at cuniculture nests | |
CN115299896A (zh) | 生命体征监测方法、设备、系统和存储介质 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
FG | Patent granted |
Effective date: 20200722 |