Büyükbaş çiftlik hayvanları için IoT tabanlı pedometre tasarımının gerçekleştirilmesi
Realisation of IoT based pedometer design for cattle farm animals
Yazar: CEMİL OKKAN DÜNDAR
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ İSMAİL KIRBAŞ
Burdur Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Hayvancılık endüstrisi dünya gıda ekonomisinin merkezinde yer alır ve pek çok insanın geçim kaynağının temelini oluşturduğundan önemli bir zirai faaliyettir. Süt ineği endüstrisinde sistemin başarısı her inekten yılda bir buzağı almasına bağlıdır. Bu nedenle ineğin tohumlama işleminin başarılı olması çok önemlidir. Günümüzde çiftliklerin büyümesi ve yeterli boğa olmayışı ineklerin suni tohumlama ile gebe bırakılmasını zorunlu kılmıştır. Süt inekleri ortalama her 21 günde bir yaklaşık 18 saat süren ve ineğin gebeliğe hazır olduğunu gösteren kızgınlık denilen çeşitli davranışlar sergilerler. Kızgınlık zamanında ineğin gebeliğe en uygun olduğu anı belirlemek ve tohumlama işlemini gerçekleştirmek ineğin gebe kalması bakımından oldukça yüksek öneme sahiptir. Zamanında tohumlanmayan bir inek bir sonraki kızgınlığa kadar süt vermez, iki gebelik arası süre uzar ve yem yemeye devam eder. Kızgınlık döneminde ineklerin sergilediği en belirgin davranışlar geceleri ayakta durma, aynı eğilimi gösteren ineklerle bir araya toplanma, adım sayılarında artış ve diğer ineklerin binme hareketine izin verme davranışları sergilerler. 
Bu tez çalışmasında, süt ineklerinde kızgınlık zamanının yüksek doğrulukla tespit edilmesi için IoT tabanlı bir adımsayar tasarımı ve uygulaması gerçekleştirilmiştir. Tasarımda hareketlerin tespit edilmesi için, üç eksenli bir ivmeölçer okunan verilerinin kaydedilmesi, kontrolü ve bir merkez bilgisayara gönderilmesi içinse; yüksek işlemci hızı, dahili haberleşme modülü ve çok düşük güç tüketim özelliklerine sahip bir mikro denetleyici kullanılmıştır. İneğin tüm hareketleri ivmeölçer sensör tarafından yakalanarak kablosuz bağlantı üzerinden bir bulut veri tabanına gönderilmiş, bulutta toplanan veriler bilgisayar yardımıyla eşzamanlı ya da eşzamansız olarak incelenmiş ve çeşitli analiz yordamları yardımıyla değerlendirilmiştir. Alınan veriler filtrelendikten sonra ineğe ait kamera görüntüleriyle karşılaştırılmış ve pedometre performansı değerlendirilmiştir.

Abstract:
The livestock industry is at the center of the world food economy and is an important agricultural activity as it forms the basis of many people's livelihoods. The success of the system in the dairy industry depends on getting one calf per year from each cow. For this reason, it is very important that the cow's insemination process is successful. Today, the growth of farms and the lack of bulls have made it necessary to conceive cows by artificial insemination. Dairy cows display various behaviors called estrus, which lasts for about 18 hours every 21 days and indicates that the cow is ready for pregnancy. It is very important to determine the most suitable moment for pregnancy at the time of estrus and to perform the insemination process for the cow to become pregnant. A cow that is not inseminated on time does not give milk until the next estrus, the period between two pregnancies is prolonged and continues to eat feed. The most obvious behaviors exhibited by cows during estrus are standing at night, gathering together with cows with the same tendency, increased the number of steps and allowing other cows to ride them.
In this thesis, an IoT-based pedometer design and application was carried out to determine the estrus time with high accuracy in dairy cows. In order to detect movements in the design, a three-axis accelerometer is used to record, control and send the data read to a central computer; A microcontroller with high processor speed, internal communication module and very low power consumption is used. All movements of the cow were captured by the accelerometer sensor and sent to a cloud database via wireless connection. After the obtained data was filtered, it was compared with the camera images of the cow and the pedometer performance was evaluated.