A novel RFID system for monitoring livestock health state

Bouazza, Hajar; Zerzouri, O.; Bouya, Mohsine; Charoub, A.; Hadjoudja, Abdelkader

doi:10.1109/icengtechnol.2017.8308159

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“…Identificar y rastrear animales de granja de corral resulta útil por los siguientes motivos: Monitoreo de salud animal: La salud de los animales de granja debe ser monitoreada en aras de prevenir enfermedades y complicaciones que causen la muerte de los individuos. Una pérdida, ya sea en la industria ganadera, avícola o porcícola, representa pérdidas económicas de inversión en cuanto a adquisición, alimentación y mantenimiento (Bouazza, Zerzouri, Bouya, Charoub, Hadjoudja, 2017) Los pollos, por ejemplo, suelen verse afectados por el virus de la gripe aviar. Este virus se clasifica en dos categorías: virus de la gripa aviar de baja patogenicidad (IABP) y virus de la gripe aviar de alta patogenicidad (IAAP).…”

Section: Discusión Importancia De Identificar Animales De Granja En C...unclassified

“…En el campo, la forma más común de identificar vacas, por ejemplo, son las etiquetas de oreja que proveen identificación visual por un código predeterminado (Bouazza, Zerzouri, Bouya, Charoub, Hadjoudja, 2017). Sin embargo, en los últimos años se han utilizado otras técnicas más robustas que hacen uso de radio frecuencia.…”

Section: Discusión Importancia De Identificar Animales De Granja En C...unclassified

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Discusión sobre el diseño del prototipo de una etiqueta óptica para la identificación de ganado vacuno en corrales

Chala

Leon-Salas

Obando

2021

Erasmus semilleros investig.

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El campesino, a través de la identificación y rastreo de animales de granja, puede monitorear la salud, realizar un rastreo de contacto, analizar comportamientos y relaciones sociales. De este modo se puede recopilar, analizar datos y crear soluciones para la prevención de enfermedades o el estudio de movimientos e interacciones. Para dichos propósitos se desarrollaron tecnologías enfocadas en la localización, principalmente basadas en radiofrecuencia (RF). Ejemplos de estas son los sistemas de posicionamiento global (GPS) o las etiquetas de identificación por radiofrecuencia (RFID). No obstante, las tecnologías basadas en frecuencias ópticas también son alternativas, pues poseen ciertas características físicas que las dejan en posición de ventaja, respecto a las comunicaciones por radiofrecuencia. Análogo a RFID, el laboratorio tinyLab de la Universidad de Purdue ha propuesto una tecnología de identificación basada en comunicación óptica, su nombre es OFID (Optical Frequency Identification). Esta tecnología persigue el mismo propósito de RFID, pero utiliza celdas solares para transmisión y recepción de datos y las aprovecha para almacenar energía. En el presente artículo de reflexión se ha establecido una discusión sobre el proyecto de investigación desarrollado entorno a OFID, en mencionado laboratorio. El trabajo consistió en el diseño del prototipo de una etiqueta óptica para la identificación de animales de granja de corral. La discusión a continuación se centra en la importancia de identificar animales, argumentar por qué OFID es una alternativa a RFID en la identificación de animales, contar acerca del procedimiento y reflexión sobre los resultados de investigación y, para finalizar, cuál es el futuro, desde el punto de vista del investigador, de OFID en el desarrollo de las áreas priorizadas por el departamento del Huila.

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Section: Discusión Importancia De Identificar Animales De Granja En C...unclassified

Discusión sobre el diseño del prototipo de una etiqueta óptica para la identificación de ganado vacuno en corrales

Chala

Leon-Salas

Obando

2021

Erasmus semilleros investig.

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“…Several researchers have proposed IoT-based frameworks for geofencing as well as other aspects of smart farming. References [30][31][32][33][34][35] proposed various systems for monitoring of livestock through data recorded using sensors and network communication nodes. References [36][37][38], in addition to collecting the data, also proposed means for automatically analyzing the data and an interface to monitor the livestock.…”

Section: Related Workmentioning

confidence: 99%

Smart Farming: An Enhanced Pursuit of Sustainable Remote Livestock Tracking and Geofencing Using IoT and GPRS

Ilyas

Ahmad

2020

Wireless Communications and Mobile Computing

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The farmers of agricultural farms manage and monitor different types of livestock. The manual inspection and monitoring of livestock are tedious since the cattle do not stay at fixed locations. Fencing many cattle requires a considerable cost and involves farmers’ physical intervention to keep an eye to stop them from crossing beyond the access points. Visual tracking of livestock and fencing is a time-consuming and challenging job. This research proposes a smart solution for livestock tracking and geofencing using state-of-the-art IoT technology. The study creates a geographical safe zone for cattle based on IoT and GPRS, where the cattle are assigned dedicated IoT sensors. The cattle can be easily remotely monitored and controlled without having any need for farmers to intervene for livestock management physically. The smart system collects the data regarding the location, well-being, and health of the livestock. This kind of livestock management may help prevent the spread of COVID-19, lower the farming costs, and enable remote monitoring.

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Survey of livestock monitoring and management system using a machine learning algorithm

Mahaboob,

Fathima

2024

INTELLIGENT ELECTRICAL AND ELECTRONICS ENGINEERING SYSTEMS: Proceedings of the 3rd International Conference on Industrial Elect

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A novel RFID system for monitoring livestock health state

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Discusión sobre el diseño del prototipo de una etiqueta óptica para la identificación de ganado vacuno en corrales

Discusión sobre el diseño del prototipo de una etiqueta óptica para la identificación de ganado vacuno en corrales

Smart Farming: An Enhanced Pursuit of Sustainable Remote Livestock Tracking and Geofencing Using IoT and GPRS

Survey of livestock monitoring and management system using a machine learning algorithm

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