Çiftlik hayvanlarının akıllı tasma ile güvenli takibi
Safe tracking of farm animals with a smart leash
Yazar: SEYİT HASOĞLU
Danışman: DOÇ. DR. ALİ HAKAN IŞIK
Burdur Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Makine öğrenmesi = Machine learning ; Pedometre = Pedometer ; Yaka dökümlülüğü = Collar drape ; Çiftlik hayvanları = Farm animals

Özet:
Günümüz çiftliklerinde, hayvanların süt verimi çiftlik için önemli bir parametredir. Hayvan hastalıklarında süt verimi düşebilir hatta hayvanın ölümüyle sonlanabilir. Hayvanda hastalığı ilk evresinde tespit etmek son derece önemlidir. Bu nedenden dolayı çiftliklerde teknolojik olanakların kullanılması istenilmektedir. İnsan yordamıyla yapılan analiz ve takibi yerine, sensörler ile gözlem yapılması hedeflenmektedir. Bu tez çalışmasında tasma, pedometre ve mide aparatı için elektronik tasarım yapılmıştır. Yapılan tasarım doğrultusunda ürünler geliştirilip prototipler hazırlanmıştır. Tasmadaki sensörler aracılığıyla hayvanın yaptığı geviş sayısı ve su içme miktarı bulunmuştur. Pedometreden alınan yol, atılan adım sayısı, yatma süresi ve ayakta kalma süresine ulaşılmıştır. Mide aparatında ise mide sıcaklığı ve pH değeri elde edilmiştir. Tüm verilerin takibi için .NET Core ile geliştirilmiş web arayüzünde hayvanları analiz ve takibi yapılabilmektedir. Her hayvandan gelen sensör değerleri ile her hayvana özel kimliklendirme uygulayarak maksimum verim elde edilmeye çalışılmaktadır. Ayrıca pedometreden alınan veriler ile Xgboost, Adaboost, Destek vektör makinesi ve Naive Bayes sınıflandırıcıları kullanılarak kızgınlık sınıflandırması yapılmıştır. Maksimum başarım %83.6 ile Xgboost sınıflandırıcısından elde edilmiştir. Böylelikle besi çiftlikleri için süt verimini ve tohumlamayı maksimum verimde yapılması hedeflenmektedir. Elde edilecek olan veriler ile gelecek çalışmalara katkı sağlanacağı düşünülmektedir.

Abstract:
In today's farms, the milk yield of animals is an important parameter for the farm. In animal diseases, milk yield may decrease or even end with the death of the animal. It is extremely important to detect the disease in the animal at its initial stage. For this reason, it is desired to use technological opportunities in farms. It is aimed to observe with sensors instead of analysis and tracking done by the human procedure. In this thesis, an electronic design has been made for the collar, pedometer and stomach apparatus. In line with the design, products were developed and prototypes were prepared. Through the sensors on the collar, the number of ruminations made by the animal and the amount of water drinking was found. The distance taken from the pedometer, the number of steps taken, the lying time and the standing time were reached. Stomach temperature and pH values were obtained in the gastric apparatus. To monitor all data, animals can be analyzed and tracked in the web interface developed with .NET Core. Maximum efficiency is tried to be achieved by applying special identification to each animal with sensor values from each animal. In addition, estrus classification was made using the data obtained from the pedometer and using Xgboost, Adaboost, Support vector machine and Naive Bayes classifiers. The maximum performance was obtained from the Xgboost classifier with 83.6%. Thus, it is aimed to make milk yield and insemination at maximum efficiency for fattening farms. It is thought that the data to be obtained will contribute to future studies.