DE202022103767U1 - Ein Edge-Gerät zur Klassifizierung von Tieren für Erhebung, Überwachung und Alarmierung auf dem spezifischen Perimeter - Google Patents

Ein Edge-Gerät zur Klassifizierung von Tieren für Erhebung, Überwachung und Alarmierung auf dem spezifischen Perimeter Download PDF

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    • AHUMAN NECESSITIES
    • A01AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
    • A01KANIMAL HUSBANDRY; AVICULTURE; APICULTURE; PISCICULTURE; FISHING; REARING OR BREEDING ANIMALS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; NEW BREEDS OF ANIMALS
    • A01K29/00Other apparatus for animal husbandry
    • A01K29/005Monitoring or measuring activity, e.g. detecting heat or mating

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Abstract

Eine Edge-Vorrichtung für die Tierklassifizierung zur Erfassung, Überwachung und Alarmierung auf dem spezifischen Perimeter, umfassend ein lokales Gateway, eine Webanwendung, ein Alarmgerät, einen Bewegungssensor, eine Kamera und eine Computer Einheit umfassend LoRa-Modem, Batterie, Co-Prozessor, CNN-Modell; wobei alle diese Vision-Knoten in das vom lokalen Gateway verwendete HF-Kommunikationsprotokoll integriert sind.

Description

  • Gebiet der Erfindung
  • Diese Erfindung bezieht sich auf Edge-Vorrichtungen zur Klassifizierung von Tieren zur Überwachung, Überwachung und Alarmierung auf dem spezifischen Perimeter. Die vorliegende Erfindung betrifft ferner eine Vorrichtung, die ein lokales Gateway, eine Webanwendung, eine Alarmvorrichtung, einen Bewegungssensor, eine Kamera, eine Recheneinheit, ein LoRa-Modem, Batterie, Koprozessor, CNN-Modell umfasst; wobei alle diese Vision-Knoten in das vom lokalen Gateway verwendete HF-Kommunikationsprotokoll integriert sind.
  • Hintergrund der Erfindung
  • Viele Tierarten sterben immer noch als Folge der Jagd aus, und die Regierungen sind machtlos, um dies zu stoppen, außer Gesetze zu erlassen und regelmäßige Bewertungen durchzuführen. Aber ohne die Hilfe von Technologie ist die Durchführung einer Umfrage ein schwieriges Unterfangen.
  • US9894885B2 offenbart ein Verfahren zur Tierfernüberwachung und Notüberwachung, das das Erfassen biometrischer und Verhaltensparameter des Tieres umfasst, das Identifizieren neuer Ereignisse basierend auf dem Vergleich erfasster Parameter mit vordefinierten Parameterwerten und Qualifikationen; Bestimmen, ob ein zusammengesetzter Parameterwert einen vordefinierten zusammengesetzten Schwellenwert übersteigt, der eine mögliche Bedrängnis des Tieres anzeigt; und Benachrichtigen entfernter Pfleger über mögliches Leiden des Tieres basierend auf dem zusammengesetzten Wert, der den vordefinierten zusammengesetzten Schwellenwert überschreitet.
  • CN109547939A offenbart ein auf NB-IOT basierendes Terminal zur Überwachung von Landtierspuren und ein Arbeitsverfahren davon und gehört zum technischen Gebiet der Positionierung und Verfolgung von Bewegungsspuren von Landtieren auf der Grundlage des Internets der Dinge. Das Überwachungsterminal umfasst ein Steuerungsverarbeitungsmodul, ein GPS/Beidou-Modul, ein INS-Trägheitsnavigationsmodul, ein barometrisches Nivelliermodul, einen Rauchsensor, ein Temperatur- und Feuchtigkeitssensormodul, ein NB-IOT-Kommunikationsmodul, eine Antenne und ein Hintergrundoberteil Computer; das GPS/Beidou-Modul, das INS-Trägheitsnavigationsmodul, das barometrische Nivellierungsmodul, der Rauchsensor, das Temperatur- und Feuchtigkeitssensormodul, das NB-IOT-Kommunikationsmodul und die Antenne sind alle mit dem Steuerverarbeitungsmodul verbunden; und die Tiere werden über das Überwachungsterminal überwacht. Gemäß dem von der Erfindung bereitgestellten Überwachungsterminal und dessen Arbeitsverfahren wird die NB-IOT-Drahtlostechnologie zur Kommunikation verwendet, wobei die Übertragung von Positionsinformationen und Umgebungsinformationen mit geringem Stromverbrauch und großer Entfernung erreicht wird, wobei die technischen Vorteile schwierig sind zu vergleichen durch die anderen Positionierungs- und Verfolgungstechnologien erreicht werden, und die wichtige Bedeutung wird für die Implementierung der intelligenten Wildtier-Verfolgungstechnologie bereitgestellt.
  • Keiner der vorstehenden Angaben zum Stand der Technik offenbart entweder allein oder in Kombination miteinander, was die vorliegende Erfindung offenbart hat. Die vorliegende Erfindung offenbart ein Edge-Gerät zur Tierklassifikation für Vermessung, Überwachung und Alarmierung auf dem spezifischen Perimeter, umfassend Local Gateway, Webanwendung, ein Alarmgerät, Bewegungssensor, Kamera, Recheneinheit, LoRa-Modem, Batterie, Co-Prozessor, CNN-Modell; wobei alle diese Vision-Knoten in das vom lokalen Gateway verwendete HF-Kommunikationsprotokoll integriert sind.
  • ZUSAMMENFASSUNG DER ERFINDUNG
  • Diese Zusammenfassung wird bereitgestellt, um in einem vereinfachten Format eine Auswahl von Konzepten vorzustellen, die in der detaillierten Beschreibung der Erfindung weiter beschrieben werden.
  • Diese Zusammenfassung soll weder Schlüssel- oder wesentliche erfinderische Konzepte der Erfindung identifizieren noch den Umfang der Erfindung bestimmen.
  • Um die Vorteile und Merkmale der vorliegenden Erfindung weiter zu verdeutlichen, erfolgt eine genauere Beschreibung der Erfindung unter Bezugnahme auf spezielle Ausführungsformen davon. Es versteht sich, dass diese Beschreibung nur typische Ausführungsformen der Erfindung darstellt und daher nicht als Einschränkung ihres Umfangs anzusehen sind. Die Erfindung wird mit zusätzlicher Spezifität und Einzelheiten beschrieben und erläutert.
  • Die vorgeschlagene Architektur wird dazu beitragen, die Informationen von Tieren automatisch zu erfassen. Mit dieser Architektur können einige illegale Aktivitäten wie die Jagd gestoppt werden. Mit Hilfe von Computer Vision und Deep Learning lässt sich die Art der Tiere leicht erkennen.
  • Hierin offenbarte Edge-Vorrichtungen zur Tierklassifizierung für Vermessung, Überwachung und Alarmierung auf dem spezifischen Perimeter umfassen ein lokales Gateway, eine Webanwendung, ein Alarmgerät, einen Bewegungssensor, eine Kamera und Computer Einheit, LoRa-Modem, Batterie, Co-Prozessor, CNN-Modell; wobei alle diese Vision-Knoten in das vom lokalen Gateway verwendete HF-Kommunikationsprotokoll integriert sind.
  • In der vorgeschlagenen Architektur wird auch ein Warnsystem eingesetzt, falls eine Jagd auf Tiere im Waldsichtknoten stattfindet, der die Frames beschriftet und an die Recheneinheit zur Warnungserzeugung weiterleitet.
  • Die folgende Beschreibung ist nur als Beispiel gedacht und veranschaulicht einfach bestimmte ausgewählte ausführungsformen von Vorrichtungen und Systeme, die mit dem hierin beanspruchten Gegenstand übereinstimmen.
  • Die folgende Beschreibung offenbart Ausführungsformen des vorliegenden Gegenstands nur zum Zwecke der Veranschaulichung. Ein Fachmann wird aus der folgenden Beschreibung leicht erkennen, dass alternative Ausführungsformen der hierin veranschaulichten Strukturen verwendet werden können, ohne von den Prinzipien der hierin beschriebenen Offenbarung abzuweichen.
  • DETAILLIERTE BESCHREIBUNG DER ERFINDUNG
  • Die detaillierte Beschreibung verschiedener beispielhafter Ausführungsformen der Offenbarung wird hierin beschrieben. Es sollte beachtet werden, dass die Ausführungsformen hierin in solchen Details beschrieben werden, um die Offenbarung klar zu kommunizieren. Die Menge der hierin bereitgestellten Details soll jedoch die erwarteten Variationen von Ausführungsformen nicht einschränken; im Gegenteil, es ist beabsichtigt, alle Modifikationen, Äquivalente und Alternativen abzudecken, die in den Umfang der vorliegenden Offenbarung fallen, wie er durch die beigefügten Ansprüche definiert ist.
  • Es versteht sich auch, dass verschiedene Anordnungen erdacht werden können, die die Prinzipien der vorliegenden Offenbarung verkörpern, obwohl sie hierin nicht explizit beschrieben oder gezeigt werden. Darüber hinaus sollen alle Aussagen hierin, die Prinzipien, Aspekte und Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung aufführen, sowie spezifische Beispiele und Äquivalente davon umfassen.
  • Die hierin verwendete Terminologie dient lediglich dem Zweck der Beschreibung bestimmter Ausführungsformen und soll beispielhafte Ausführungsformen nicht einschränken. Wie hierin verwendet, sollen die Singularformen „ein“, „eine“ und „das“ auch die Pluralformen umfassen, sofern der Kontext nicht eindeutig etwas anderes angibt. Es versteht sich ferner, dass die Begriffe „umfassen“, „umfassend“. “, „enthält“ und/oder „einschließlich“, wenn hierin verwendet, spezifizieren das Vorhandensein von angegebenen Merkmalen, ganzen Zahlen, Schritten, Operationen, Elementen und/oder Komponenten, schließen aber nicht das Vorhandensein oder Hinzufügen eines oder mehrerer anderer Merkmale, ganzer Zahlen, Schritte, Operationen, Elemente, Komponenten und/oder Gruppen davon aus.
  • Es sollte auch beachtet werden, dass in einigen alternativen Implementierungen die angegebenen Funktionen/Aktionen außerhalb der Reihenfolge auftreten können. Beispielsweise können zwei nacheinander gezeigte Schritte tatsächlich gleichzeitig ausgeführt werden oder können manchmal in umgekehrter Reihenfolge ausgeführt werden, abhängig von den beteiligten Funktionalität/Aktionen.
  • Außerdem werden die Beschreibungen von „erster“, „zweiter“, „dritter“ und dergleichen in der vorliegenden Erfindung nur zum Zwecke der Beschreibung verwendet und sind nicht so auszulegen, dass sie ihre relative Bedeutung angeben oder implizieren oder implizit angeben die Anzahl der angegebenen technischen Merkmale. Somit können Merkmale, die „erste“ und „zweite“ definieren, mindestens eines der Merkmale entweder explizit oder implizit enthalten.
  • Sofern nicht anders definiert, haben alle hierin verwendeten Begriffe (einschließlich technischer und wissenschaftlicher Begriffe) die gleiche Bedeutung, wie sie allgemein von einem Durchschnittsfachmann auf dem Gebiet verstanden wird, zu dem beispielhafte Ausführungsformen gehören. Es versteht sich ferner, dass Begriffe, z. B. solche, die in allgemein verwendeten Wörterbüchern definiert sind, so interpretiert werden sollten, dass sie eine Bedeutung haben, die mit ihrer Bedeutung im Kontext der relevanten Technik übereinstimmt, und nicht in einem idealisierten oder übermäßig formalen Sinne interpretiert werden, es sei denn hierin ausdrücklich so definiert.
  • Diese und andere Vorteile des vorliegenden Gegenstands werden detaillierter unter Bezugnahme auf die folgenden Ausführungsformen beschrieben. Es sei darauf hingewiesen, dass die Beschreibung lediglich die Prinzipien des vorliegenden Gegenstands veranschaulicht.
  • Es versteht sich daher, dass Fachleute verschiedene Anordnungen konzipieren können, die, obwohl sie hierin nicht ausdrücklich beschrieben sind, die Prinzipien des vorliegenden Gegenstands verkörpern und in dessen Umfang eingeschlossen sind.
  • In der vorliegenden Erfindung wird die computerbildbasierte automatische Tiervermessung unter Verwendung von Deep Learning vorgeschlagen. In dieser Reihe von Visionen werden Knoten im Wald platziert, um die Aktivität des Tieres zu überwachen und die Frames zu erfassen. Alle diese Vision-Knoten sind in das vom lokalen Gateway verwendete HF-Kommunikationsprotokoll integriert.
  • In der vorgeschlagenen Architektur wird auch ein Warnsystem eingesetzt, falls die Jagd auf Tiere im Wald stattfindet. Der Vision-Knoten wird die Frames beschriften und an die Recheneinheit zur Warnmeldung weiterleiten.
  • Die erfassten Frames werden unter Verwendung von Kommunikationsprotokollen weiter in die Cloud übertragen. die Forstabteilung greift über mobile Anwendungen oder Webanwendungen direkt aus der Cloud auf die Daten zu. Zur Sicherheit der Tiere müssen im Wald mehrere Warngeräte installiert werden.
  • Die Kamera ist ein Sichtknoten, der im Wald installiert ist, um die Echtzeitbilder der verschiedenen Tiere aufzunehmen. Diese Frames werden weiter an einen Coprozessor übertragen, der mit der Recheneinheit verbunden ist, um die Rechenleistung zu erhöhen. Außerdem werden diese Frames vorverarbeitet und dem CNN-Modell zugeführt.
  • Das CNN-Modell wird die Tiere klassifizieren und die Art des Tieres erkennen und sie für die Untersuchung an die Cloud weitergeben. Dies hilft der automatischen Erfassung der Tiere im Wald. Der bildknoten erfasst die Einzelbilder mit Hilfe eines Bewegungssensors.
  • Dieser Sensor erfasst das Tier und leitet die Informationen an den Visionsknoten weiter, und der Visionsknoten erfasst das Bild der Tiere und leitet es zur weiteren Verarbeitung an den Coprozessor weiter. Außerdem werden die klassifizierten daten per LoRa-Modem in die Cloud übertragen.
  • Verschiedene Kommunikationsprotokolle sind mit der Recheneinheit verbunden. Diese Kommunikationsprotokolle werden verwendet, um die erfassten Informationen in die Cloud zu übertragen. Zur Stromversorgung ist auch eine Batterie angebracht, die die Energie für jede Komponente liefert.
  • Eine Hupe wird aktiviert, falls Jäger die Tiere mit Erlaubnis bekommen. Diese Hupe ist mit einer Relaisplatine verbunden, die je nach Situation im Wald automatisch aktiviert wird. Diese Relaisplatine ist weiterhin mit der Recheneinheit verbunden und auch eine Batterie wird verwendet, um den Strom für diese Komponenten zu liefern.
  • Bevorzugte Ausführungsformen
  • Ein Edge-Gerät zur Tierklassifizierung zur Erfassung, Überwachung und Alarmierung auf dem spezifischen Perimeter umfasst ein lokales Gateway, eine Webanwendung, ein Alarmgerät, einen Bewegungssensor, eine Kamera, eine Recheneinheit, LoRa-Modem, Batterie, Co-Prozessor, CNN-Modell; wobei alle diese Vision-Knoten in das vom lokalen Gateway verwendete HF-Kommunikationsprotokoll integriert sind.
  • In einer anderen Ausführungsform wird das Warnsystem auch in der vorgeschlagenen Architektur eingesetzt, falls eine Jagd auf Tiere im Waldsichtknoten stattfindet, beschriftet die Frames und leitet sie zur Erzeugung von Warnungen an die Recheneinheit weiter.
  • In einer anderen ausführungsform umfasst das lokale Gateway eine Recheneinheit, ein LoRa-Modem, ein WiFi-Modem und eine Batterie.
  • In einer anderen Ausführungsform umfasst das Warngerät eine Hupe, eine Relaisplatine, eine Recheneinheit, ein LoRa-Modem; und Batterie.
  • In einer anderen Ausführungsform ist die Kamera ein Sichtknoten, der im Wald installiert ist, um die Echtzeitbilder der verschiedenen Tiere zu erfassen; und die Rahmen weiter an den Coprozessor übertragen werden, der mit der Recheneinheit verbunden ist, um die Rechenleistung zu erhöhen.
  • In einer anderen Ausführungsform werden diese Frames vorverarbeitet und dem CNN-Modell zugeführt; und das CNN-Modell klassifiziert die Tiere und erkennt die Art des Tieres und übergibt sie zur Vermessung an die Cloud.
  • In einer anderen Ausführungsform wird der Visionsknoten die Frames mit Hilfe eines Bewegungssensors erfassen; und der Sensor das Tier wahrnimmt und die Informationen an den Visionsknoten weiterleitet und der Visionsknoten das Bild der Tiere erfasst und es zur weiteren Verarbeitung an den Coprozessor weiterleitet; und die klassifizierten Daten werden mit dem LoRa-Modem in die Cloud übertragen.
  • In einer anderen Ausführungsform werden Kommunikationsprotokolle verwendet, um die erfassten Informationen an die Cloud zu übertragen; zur Stromversorgung ist auch eine Batterie angebracht, um die Energie für jede Komponente zu liefern.
  • In einer anderen ausführungsform wird eine Hupe aktiviert, falls Jäger die Tiere mit Erlaubnis bekommen.
  • In einer anderen Ausführungsform ist die Hupe mit der Relaisplatine verbunden, die entsprechend der Situation im Wald automatisch aktiviert wird; und die Relaisplatine ferner mit der Recheneinheit verbunden ist und auch eine Batterie verwendet wird, um den Strom für diese Komponenten zu liefern.
  • ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
  • Diese Liste der vom Anmelder aufgeführten Dokumente wurde automatisiert erzeugt und ist ausschließlich zur besseren Information des Lesers aufgenommen. Die Liste ist nicht Bestandteil der deutschen Patent- bzw. Gebrauchsmusteranmeldung. Das DPMA übernimmt keinerlei Haftung für etwaige Fehler oder Auslassungen.
  • Zitierte Patentliteratur
    • US 9894885 B2 [0003]
    • CN 109547939 A [0004]

Claims (10)

  1. Eine Edge-Vorrichtung für die Tierklassifizierung zur Erfassung, Überwachung und Alarmierung auf dem spezifischen Perimeter, umfassend ein lokales Gateway, eine Webanwendung, ein Alarmgerät, einen Bewegungssensor, eine Kamera und eine Computer Einheit umfassend LoRa-Modem, Batterie, Co-Prozessor, CNN-Modell; wobei alle diese Vision-Knoten in das vom lokalen Gateway verwendete HF-Kommunikationsprotokoll integriert sind.
  2. Vorrichtung nach Anspruch 1, wobei das Warnsystem auch in der vorgeschlagenen Architektur eingesetzt wird, falls eine Jagd auf Tiere im Waldsichtknoten stattfindet, die Frames beschriftet und an die Recheneinheit zur Warnungserzeugung weiterleitet.
  3. Vorrichtung nach Anspruch 1, wobei das lokale Gateway eine Recheneinheit, ein LoRa-Modem, ein WiFi-Modem und eine Batterie umfasst.
  4. Vorrichtung nach Anspruch 1, wobei die Alarmvorrichtung eine Hupe, eine Relaisplatine, eine Recheneinheit, ein LoRa-Modem und eine Batterie umfasst.
  5. Vorrichtung nach Anspruch 1, wobei die Kamera ein Sichtknoten ist, der im Wald installiert ist, um die Echtzeitbilder der verschiedenen Tiere zu erfassen; und die Rahmen weiter an den Coprozessor übertragen werden, der mit der Recheneinheit verbunden ist, um die Rechenleistung zu erhöhen.
  6. Vorrichtung nach Anspruch 1, wobei diese Rahmen vorverarbeitet und dem CNN-Modell zugeführt werden; und das CNN-Modell klassifiziert die Tiere und erkennt die Art des Tieres und übergibt sie zur Vermessung an die Cloud.
  7. Vorrichtung nach Anspruch 1, wobei der Sichtknoten die Einzelbilder mit Hilfe eines Bewegungssensors erfasst; und der Sensor das Tier wahrnimmt und die Informationen an den Visionsknoten weiterleitet und der Visionsknoten das Bild der Tiere erfasst und es zur weiteren Verarbeitung an den Coprozessor weiterleitet; und die klassifizierten Daten werden mit dem LoRa-Modem in die Cloud übertragen.
  8. Vorrichtung nach Anspruch 1, wobei Kommunikationsprotokolle verwendet werden, um die erfassten Informationen an die Cloud zu übertragen; zur Stromversorgung ist auch eine Batterie angebracht, um die Energie für jede Komponente zu liefern.
  9. Vorrichtung nach Anspruch 1, wobei eine Hupe aktiviert wird, falls Jäger die Tiere mit Erlaubnis holen.
  10. Vorrichtung nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die Hupe mit der Relaisplatine verbunden ist, die je nach Situation im Wald automatisch aktiviert wird; und die Relaisplatine weiterhin mit der Recheneinheit verbunden ist und auch Batterie verwendet wird, um den Strom für diese Komponenten zu liefern.
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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DE102022114760A1 (de) 2022-06-13 2023-12-14 Faurecia Autositze Gmbh Kraftfahrzeugsitz

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9894885B2 (en) 2014-02-24 2018-02-20 Equus Global Holdings Llc Mobile animal surveillance and distress monitoring
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Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9894885B2 (en) 2014-02-24 2018-02-20 Equus Global Holdings Llc Mobile animal surveillance and distress monitoring
CN109547939A (zh) 2018-11-14 2019-03-29 杭州电子科技大学 基于nb-iot的陆地动物轨迹监控终端及工作方法

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102022114760A1 (de) 2022-06-13 2023-12-14 Faurecia Autositze Gmbh Kraftfahrzeugsitz

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