KR200497533Y1 - 가축 질병 모니터링 서버 - Google Patents
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Abstract
본 고안은 가축 질병 모니터링 서버에 관한 것으로, 특히 축사 내에 설치된 열화상 카메라, 비전 카메라 및 축사 내부 환경 감지부로부터 열화상 데이터, 축사 내 영상 데이터 및 축사 내부 환경 데이터를 수집함과 아울러 기상청 서버로부터 외부 환경 데이터를 수집하여 사용자 단말에 실시간으로 제공하고, 열화상 데이터 및 축사 내 영상 데이터를 AI(Artificial Intelligence) 분석하고 축사 내부 환경 데이터 및 외부 환경 데이터를 빅데이터 분석한 후 두 분석 결과를 기초로 가축 건강상태를 종합적으로 분석하고 그 결과를 사용자 단말에 제공하는 가축 질병 모니터링 서버에 관한 것이다.
Description
본 고안은 가축 질병 모니터링 서버에 관한 것으로, 특히 축사 내에 설치된 열화상 카메라, 비전 카메라 및 축사 내부 환경 감지부로부터 열화상 데이터, 축사 내 영상 데이터 및 축사 내부 환경 데이터를 수집함과 아울러 기상청 서버로부터 외부 환경 데이터를 수집하여 사용자 단말에 실시간으로 제공하고, 열화상 데이터 및 축사 내 영상 데이터를 AI(Artificial Intelligence) 분석하고 축사 내부 환경 데이터 및 외부 환경 데이터를 빅데이터 분석한 후 두 분석 결과를 기초로 가축 건강상태를 종합적으로 분석하고 그 결과를 사용자 단말에 제공하는 가축 질병 모니터링 서버에 관한 것이다.
일반적으로, 축사에서는 질병을 감지하기 위해 접촉식 센서를 가축마다 장착하여 확인하고 있다. 이러한 종래의 감지방법은 접촉식 센서의 장착으로 인해 가축들이 스트레스를 받을 수 있으며, 가축들이 센서를 물어뜯거나 벽에 부딪혀서 손상될 우려가 있다. 또한, 가축의 변동에 따라 센서를 따로 부착해야 하는 부분과 함께 오류가 생겨 교체 비용이 드는 문제도 있었다.
위와 같은 문제점을 해결하기 위해, 국내 공개 특허 10-2019-0075253호(이하, 종래기술이라 함)에는 열화상 이미지를 활용한 가축 질병 감지 시스템이 개시되어 있다. 이 열화상 이미지를 활용한 가축 질병 감지 시스템은 열화상 카메라를 통해 수집된 이미지 데이터와 센서부에서 수집된 환경 데이터를 서버에 축적하여 온도 기준값 및 질병 기준값과 비교 분석하여 가축의 질병을 감시하는 것을 특징으로 한다.
그러나 종래기술은 수집된 데이터를 서버 내부에 저장된 기준값과 비교 분석하여 질병을 감시하는 단순한 방식을 취하고 있으므로 다변화되고 복합적인 요인에 의해 발생하는 가축의 질병에 대한 분석 및 모니터링이 정확히 이루어질 수 없다는 문제점이 있었다.
따라서 본 고안은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 이루어진 것으로서, 본 고안의 목적은 사용자 단말에서 축사 내의 열화상 데이터와 영상 데이터, 및 축사 내외의 환경 데이터를 실시간으로 모니터링할 수 있게 함과 아울러, 가축의 질병에 대해서 정확하게 모니터링을 할 수 있게 하는 가축 질병 모니터링 서버를 제공하는 데 있다.
상기 목적을 달성하기 위해, 본 고안의 실시형태에 의한 가축 질병 모니터링 서버는 축사 내에 설치된 열화상 카메라, 비전 카메라 및 축사 내부 환경 감지부로부터 열화상 데이터, 축사 내 영상 데이터 및 축사 내부 환경 데이터를 사용자 단말을 통해 수집함과 아울러, 기상청 서버로부터 외부 환경 데이터를 수집하도록 구성된 데이터 수집부; 상기 데이터 수집부에서 수집된 열화상 데이터, 축사 내 영상 데이터, 축사 내부 환경 데이터, 및 외부 환경 데이터를 입력받아 이에 상응하는 표시 제어 신호를 실시간으로 상기 사용자 단말에 제공하도록 구성된 실시간 정보 제공부; 상기 열화상 데이터 및 축사 내 영상 데이터를 복수의 프레임으로 분할 한 후, 프레임으로 분할된 열화상 데이터 및 축사 내 영상을 인공신경망에 입력시켜 AI(Artificial Intelligence) 분석하여 가축의 건강상태 정보를 획득하도록 구성된 AI 분석부; 상기 축사 내부 환경 데이터 및 외부 환경 데이터를 빅데이터 분석하여 가축의 건강상태 정보를 획득하도록 구성된 빅데이터 분석부; 및 상기 AI 분석부 및 빅데이터 분석부에서 각각 획득된 가축의 건강상태 정보를 기초로 가축 건강상태를 분석하여 그 분석 결과를 상기 사용자 단말에 제공하도록 구성된 가축건강 종합 분석부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 실시형태에 의한 가축 질병 모니터링 서버에 있어서, 상기 인공신경망은 열화상 데이터, 축사 내 영상 데이터, 축사 내부 환경 데이터, 외부 환경 데이터 및 가축 건강상태 데이터로 학습될 수 있다.
상기 실시형태에 의한 가축 질병 모니터링 서버에 있어서, 상기 축사 내부 환경 데이터는 이산화탄소, 온도, 습도 및 암모니아의 감지량일 수 있다.
상기 실시형태에 의한 가축 질병 모니터링 서버에 있어서, 상기 외부 환경 데이터는 특정 기간의 평균기온, 강수량, 상대습도, 평균 풍속, 풍향, 일조량, 일조시간 및 운량을 포함할 수 있다.
본 고안의 실시형태에 의한 가축 질병 모니터링 서버에 의하면, 축사 내에 설치된 열화상 카메라, 비전 카메라 및 축사 내부 환경 감지부로부터 열화상 데이터, 축사 내 영상 데이터 및 축사 내부 환경 데이터를 사용자 단말을 통해 수집함과 아울러, 기상청 서버로부터 외부 환경 데이터를 수집하고; 수집된 상기 열화상 데이터, 축사 내 영상 데이터, 축사 내부 환경 데이터, 및 외부 환경 데이터를 입력받아 이에 상응하는 표시 제어 신호를 실시간으로 상기 사용자 단말에 제공하며; 상기 열화상 데이터 및 축사 내 영상 데이터를 복수의 프레임으로 분할 한 후, 프레임으로 분할된 열화상 데이터 및 축사 내 영상을 인공신경망에 입력시켜 AI(Artificial Intelligence) 분석하여 가축의 건강상태 정보를 획득하며; 상기 축사 내부 환경 데이터 및 외부 환경 데이터를 빅데이터 분석하여 가축의 건강상태 정보를 획득하며; 상기 가축 질병 모니터링 서버가 상기 AI 분석에 의해 획득된 가축의 건강상태 정보, 및 상기 빅데이터 분석에 의해 획득된 가축의 건강상태 정보를 기초로 가축의 건강상태를 분석하여 그 분석 결과를 상기 사용자 단말에 제공하도록; 구성됨으로써, 사용자 단말에서 축사 내의 열화상 데이터와 영상 데이터, 및 축사 내외의 환경 데이터를 실시간으로 모니터링할 수 있게 함과 아울러, 가축의 질병에 대해서 정확하게 모니터링을 할 수 있게 한다는 뛰어난 효과가 있다.
도 1은 본 고안의 실시예에 의한 가축 질병 모니터링 서버를 포함하는 가축 질병 모니터링 시스템의 블록 구성도이다.
도 2는 도 1의 가축 질병 모니터링 서버를 이용한 가축 질병 모니터링 방법을 설명하기 위한 플로우챠트이다.
도 2는 도 1의 가축 질병 모니터링 서버를 이용한 가축 질병 모니터링 방법을 설명하기 위한 플로우챠트이다.
본 고안의 실시예를 설명함에 있어서, 본 고안과 관련된 공지기술에 대한 구체적인 설명이 본 고안의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략하기로 한다. 그리고 후술되는 용어들은 본 고안에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다. 상세한 설명에서 사용되는 용어는 단지 본 고안의 실시예를 기술하기 위한 것이며, 결코 제한적으로 해석되어서는 안 된다. 명확하게 달리 사용되지 않는 한, 단수 형태의 표현은 복수 형태의 의미를 포함한다. 본 설명에서, "포함" 또는 "구비"와 같은 표현은 어떤 특성들, 숫자들, 단계들, 동작들, 요소들, 이들의 일부 또는 조합을 가리키기 위한 것이며, 기술된 것 이외에 하나 또는 그 이상의 다른 특성, 숫자, 단계, 동작, 요소, 이들의 일부 또는 조합의 존재 또는 가능성을 배제하는 것으로 해석되어서는 안 된다.
도면에서 도시된 각 시스템에서, 몇몇 경우에서의 요소는 각각 동일한 참조 번호 또는 상이한 참조 번호를 가져서 표현된 요소가 상이하거나 유사할 수가 있음을 시사할 수 있다. 그러나 요소는 상이한 구현을 가지고 본 명세서에서 보여지거나 기술된 시스템 중 몇몇 또는 전부와 작동할 수 있다. 도면에서 도시된 다양한 요소는 동일하거나 상이할 수 있다. 어느 것이 제1 요소로 지칭되는지 및 어느 것이 제2 요소로 불리는지는 임의적이다.
본 명세서에서 어느 하나의 구성요소가 다른 구성요소로 데이터 또는 신호를 '전송', '전달' 또는 '제공'한다 함은 어느 한 구성요소가 다른 구성요소로 직접 데이터 또는 신호를 전송하는 것은 물론, 적어도 하나의 또 다른 구성요소를 통하여 데이터 또는 신호를 다른 구성요소로 전송하는 것을 포함한다.
이하, 본 고안의 실시예를 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 고안의 실시예에 의한 가축 질병 모니터링 서버를 포함하는 가축 질병 모니터링 시스템의 블록 구성도이다.
본 고안의 실시예에 의한 가축 질병 모니터링 서버를 포함하는 가축 질병 모니터링 시스템은, 도 1에 도시된 바와 같이, 열화상 카메라(100), 비전 카메라(110) 및 축사 내부 환경 감지부(120)가 사용자 단말(M)과 유, 무선으로 연결되고, 사용자 단말(M)이 가축 질병 모니터링 서버(200)와 유, 무선으로 연결된 형태를 이루며, 통신방식은 특별히 제한되지는 않는다.
열화상 카메라(100)는 축사 내에 설치되어 객체(예컨대, 가축, 축사 내 설치물)로부터 방사되는 적외선을 감지해 온도 값을 이미지화한 열화상 데이터를 생성하고 사용자 단말(M)을 통해 가축 질병 모니터링 서버(200)에 제공하는 역할을 한다.
비전 카메라(110)는 축사 내에 설치되어 객체를 촬영하여서 사용자 단말(M)을 통해 가축 질병 모니터링 서버(200)에 축사 내 영상 데이터를 제공하는 역할을 한다.
축사 내부 환경 감지부(120)는 축사 내에 설치되어 축사 내부 환경을 감지하고 사용자 단말(M)을 통해 가축 질병 모니터링 서버(200)에 축사 내부 환경 데이터(이산화탄소, 온도, 습도 및 암모니아의 감지량)를 제공하는 역할을 한다.
사용자 단말(M)은 축사 내의 가축의 건강을 관리하는 사람이 소지한 단말(예컨대, 스마트폰, 테블릿 PC, 노트북, 넷북 등이 사용될 수 있음)로서, 가축 질병 모니터링 서버(200)로부터 다운로드 된 가축 질병 모니터링 앱이 저장되어 있다.
사용자 단말(M)은 열화상 카메라(100), 비전 카메라(110) 및 축사 내부 환경 감지부(120)로부터 감지된 열화상 데이터, 축사 내 영상 데이터 및 축사 내부 환경 데이터를 입력받아 가축 질병 모니터링 서버(200)에 제공하는 역할을 한다.
사용자 단말(M)은 가축 질병 모니터링 서버(200)에서 실시간으로 표시 제어 신호를 입력받아 열화상 데이터, 축사 내 영상 데이터, 축사 내부 환경 데이터 및 외부 환경 데이터를 모니터링할 수 있다.
사용자 단말(M)은 가축 질병 모니터링 서버(200)에서 AI 분석에 의한 건강상태 정보 및 빅데이터 분석에 의한 건강상태 정보에 기초해서 가축 건강상태를 종합적으로 판단한 가축 건강상태 분석결과를 제공받아 모니터링 할 수 있다.
가축 질병 모니터링 서버(200)는, 도 1에 도시된 바와 같이, 데이터 수집부(210), 실시간 정보 제공부(220), AI 분석부(230), 빅데이터 분석부(240) 및 가축 건강 종합 분석부(250)를 포함한다.
데이터 수집부(210)는 열화상 카메라(100), 비전 카메라(110) 및 축사 내부 환경 감지부(120) 각각으로부터 감지된 열화상 데이터, 축사 내 영상 데이터 및 축사 내부 환경 데이터(예컨대, 이산화탄소, 온도, 습도 및 암모니아의 감지량)를 사용자 단말(M)을 통해 수집함과 아울러, 기상청 서버(S)로부터 축사 외부의 환경 데이터(예컨대, 특정 기간의 평균기온, 강수량, 상대습도, 평균 풍속, 풍향, 일조량, 일조시간 및 운량)를 수집하는 역할을 한다.
실시간 정보 제공부(220)는 데이터 수집부(210)에서 수집된 열화상 데이터, 축사 내 영상 데이터, 축사 내부 환경 데이터, 및 외부 환경 데이터를 입력받아 이에 상응하는 표시 제어 신호를 실시간으로 사용자 단말(M)에 제공함으로써, 사용자가 열화상 데이터, 축사 내 영상 데이터, 축사 내부 환경 데이터, 및 외부 환경 데이터를 실시간으로 모니터링할 수 있다.
한편, 실시간 정보 제공부(220)는 열화상 데이터 및 축사 내 영상 데이터를 이용하여 가축의 생체변화 이상 여부를 결정해서 그 결과를 실시간으로 사용자 단말(M)에 제공함으로써 사용자가 가축의 생체변화 이상 여부를 실시간으로 모니터링할 수 있다.
한편, 실시간 정보 제공부(220)는 열화상 데이터를 이용하여 가축의 부위별 온도 분포 영상을 가축의 부위별 온도 색상 임계치 및 부위별 크기 임계치와 비교 분석하여서 가축의 생체변화 및 생체변화 이상 여부를 결정하고, 그 결정된 결과를 실시간으로 사용자 단말(M)에 제공함으로써 사용자가 가축의 생체변화 및 생체변화 이상 여부를 실시간으로 모니터링할 수 있다.
AI 분석부(230)는 열화상 데이터 및 축사 내 영상 데이터를 복수의 프레임으로 분할 한 후, 프레임으로 분할된 열화상 데이터 및 축사 내 영상 데이터를 인공신경망에 입력시켜 AI(Artificial Intelligence) 분석하여 가축의 건강상태 정보를 획득하는 역할을 한다. AI 분석 결과인 가축의 건강상태 정보는 가축 건강 종합 분석부(250) 및 사용자 단말(M)에 제공될 수 있다.
인공신경망은 데이터 수집부(210)에서 수집된 열화상 데이터, 축사 내 영상 데이터, 축사 내부 환경 데이터 및 외부 환경 데이터와, 빅데이터 플래폼을 통해 획득된 가축 건강상태 데이터로 학습될 수 있다.
가축의 건강상태 데이터(정보)는 가축의 질병 발생 여부, 병명, 치료제, 가축 관리 방법, 병원 정보 등을 포함할 수 있다.
빅데이터 분석부(240)는 데이터 수집부(210)에서 수집된 축사 내부 환경 데이터 및 외부 환경 데이터를 빅데이터 분석하여 축사 내부 및 외부 환경에 따른 가축의 건강상태 정보를 획득하는 역할을 한다. 획득된 축사 내부 및 외부 환경에 따른 가축의 건강상태 정보는 사용자 단말(M) 및 가축 건강 종합 분석부(250)에 제공될 수 있다.
한편, 빅데이터 분석부(240)는 축사 내 영상 데이터를 빅데이터 분석하여 가축의 축사 내 움직임에 따른 이상 행동을 감지하고 이상 행동 감지 시 사용자 단말(M)에 이를 알림으로써, 사용자가 예방 조치를 하게도 할 수 있다.
가축건강 종합 분석부(250)는 AI 분석부(230) 및 빅데이터 분석부(240)에서 각각 획득된 가축의 건강상태 정보를 기초로 가축 건강상태를 종합적으로 분석하여 그 분석 결과를 사용자 단말(M)에 제공하는 역할을 한다.
이하, 상기한 바와 같이 구성된 본 고안의 실시예에 의한 가축 질병 모니터링 서버를 이용한 가축 질병 모니터링 방법에 대해서 설명하기로 한다.
도 2는 도 1의 가축 질병 모니터링 서버를 이용한 가축 질병 모니터링 방법을 설명하기 위한 플로우챠트로서, 여기서 S는 스텝(step)을 의미한다.
먼저, 가축 질병 모니터링 서버(200)가 열화상 카메라(100), 비전 카메라(110) 및 축사 내부 환경 감지부(120)로부터 각각 열화상 데이터, 축사 내 영상 데이터 및 축사 내부 환경 데이터를 사용자 단말(M)을 통해 수집함과 아울러, 기상청 서버(S)로부터 외부 환경 데이터를 수집한다(S10).
다음, 가축 질병 모니터링 서버(200)가 스텝(S10)에서 수집된 열화상 데이터, 축사 내 영상 데이터, 축사 내부 환경 데이터, 및 외부 환경 데이터를 입력받아 이에 상응하는 표시 제어 신호를 실시간으로 사용자 단말(M)에 제공한다(S20).
다음, 가축 질병 모니터링 서버(200)가 스텝(S10)에서 수집된 열화상 데이터 및 축사 내 영상 데이터를 복수의 프레임으로 분할 한 후(S30), 프레임으로 분할된 열화상 데이터 및 축사 내 영상을 열화상 데이터, 축사 내 영상 데이터, 축사 내부 환경 데이터, 외부 환경 데이터 및 가축 건강상태 데이터로 학습된 인공신경망에 입력시켜 AI(Artificial Intelligence) 분석하여서 가축의 건강상태 정보를 획득한다(S40).
다음, 가축 질병 모니터링 서버(200)가 축사 내부 환경 데이터 및 외부 환경 데이터를 빅데이터 분석하여 가축의 건강상태 정보를 획득한다(S50).
다음, 가축 질병 모니터링 서버(200)가 스텝(S40)에서 AI 분석에 의해 획득된 가축의 건강상태 정보, 및 스텝(S50)에서 빅데이터 분석에 의해 획득된 가축의 건강상태 정보를 기초로 가축의 건강상태를 종합적으로 분석하여 그 분석 결과를 사용자 단말(M)에 제공한다(S60).
본 고안의 실시예에 의한 가축 질병 모니터링 서버에 의하면, 축사 내에 설치된 열화상 카메라, 비전 카메라 및 축사 내부 환경 감지부로부터 열화상 데이터, 축사 내 영상 데이터 및 축사 내부 환경 데이터를 사용자 단말을 통해 수집함과 아울러, 기상청 서버로부터 외부 환경 데이터를 수집하고; 수집된 상기 열화상 데이터, 축사 내 영상 데이터, 축사 내부 환경 데이터, 및 외부 환경 데이터를 입력받아 이에 상응하는 표시 제어 신호를 실시간으로 상기 사용자 단말에 제공하며; 상기 열화상 데이터 및 축사 내 영상 데이터를 복수의 프레임으로 분할 한 후, 프레임으로 분할된 열화상 데이터 및 축사 내 영상을 인공신경망에 입력시켜 AI(Artificial Intelligence) 분석하여 가축의 건강상태 정보를 획득하며; 상기 축사 내부 환경 데이터 및 외부 환경 데이터를 빅데이터 분석하여 가축의 건강상태 정보를 획득하며; 상기 가축 질병 모니터링 서버가 상기 AI 분석에 의해 획득된 가축의 건강상태 정보, 및 상기 빅데이터 분석에 의해 획득된 가축의 건강상태 정보를 기초로 가축의 건강상태를 분석하여 그 분석 결과를 상기 사용자 단말에 제공하도록; 구성됨으로써, 사용자 단말에서 축사 내의 열화상 데이터와 영상 데이터, 및 축사 내외의 환경 데이터를 실시간으로 모니터링할 수 있게 함과 아울러, 가축의 질병에 대해서 정확하게 모니터링을 할 수 있게 한다.
도면과 명세서에는 최적의 실시예가 개시되었으며, 특정한 용어들이 사용되었으나 이는 단지 본 고안의 실시형태를 설명하기 위한 목적으로 사용된 것이지 의미를 한정하거나 청구범위에 기재된 본 고안의 범위를 제한하기 위하여 사용된 것은 아니다. 그러므로 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 수 있을 것이다. 따라서 본 고안의 진정한 기술적 보호범위는 첨부된 청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.
100: 열화상 카메라
110: 비전 카메라
120: 축사 내부 환경 감지부
M: 사용자 단말
200: 가축 질병 모니터링 서버
210: 데이터 수집부
220: 실시간 정보 제공부
230: AI 분석부
240: 빅데이터 분석부
250: 가축 건강 종합 분석부
S: 기상청 서버
110: 비전 카메라
120: 축사 내부 환경 감지부
M: 사용자 단말
200: 가축 질병 모니터링 서버
210: 데이터 수집부
220: 실시간 정보 제공부
230: AI 분석부
240: 빅데이터 분석부
250: 가축 건강 종합 분석부
S: 기상청 서버
Claims (1)
- 축사 내에 설치되어 가축 및 축사 내 설치물로부터 방사되는 적외선을 감지해 온도 값을 이미지화한 열화상 데이터를 생성하는 열화상 카메라, 축사 내에 설치되어 가축 및 축사 내 설치물을 촬영하여 축사 내 영상 데이터를 제공하는 비전 카메라 및 축사 내에 설치되어 축사 내부 환경을 감지하는 축사 내부 환경 감지부로부터 열화상 데이터, 축사 내 영상 데이터 및 축사 내부 환경 데이터를 사용자 단말을 통해 수집함과 아울러, 기상청 서버로부터 외부 환경 데이터를 수집하도록 구성된 데이터 수집부;
상기 데이터 수집부에서 수집된 열화상 데이터, 축사 내 영상 데이터, 축사 내부 환경 데이터, 및 외부 환경 데이터를 입력받아 이에 상응하는 표시 제어 신호를 실시간으로 상기 사용자 단말에 제공하도록 구성된 실시간 정보 제공부;
상기 열화상 데이터 및 축사 내 영상 데이터를 복수의 프레임으로 분할 한 후, 프레임으로 분할된 열화상 데이터 및 축사 내 영상 데이터를, 열화상 데이터, 축사 내 영상 데이터, 축사 내부 환경 데이터, 외부 환경 데이터 및 가축 건강상태 데이터로 학습된 인공신경망에 입력시켜 AI(Artificial Intelligence) 분석하여 가축의 건강상태 정보를 획득하도록 구성된 AI 분석부;
상기 축사 내부 환경 데이터 및 외부 환경 데이터를 빅데이터 분석하여 가축의 건강상태 정보를 획득하도록 구성된 빅데이터 분석부; 및
상기 AI 분석부 및 빅데이터 분석부에서 각각 획득된 가축의 건강상태 정보를 기초로 가축 건강상태를 분석하여 그 분석 결과를 상기 사용자 단말에 제공하도록 구성된 가축건강 종합 분석부;를 포함하고,
상기 축사 내부 환경 데이터는 이산화탄소, 온도, 습도 및 암모니아의 감지량이며,
상기 외부 환경 데이터는 특정 기간의 평균기온, 강수량, 상대습도, 평균 풍속, 풍향, 일조량, 일조시간 및 운량을 포함하며,
상기 실시간 정보 제공부는 상기 열화상 카메라로부터 수집된 상기 열화상 데이터를 이용하여 가축의 부위별 온도 분포 영상을 획득하고, 이 가축의 부위별 온도 분포 영상을 가축의 부위별 온도 색상 임계치 및 부위별 크기 임계치와 비교 분석하여서 가축의 생체변화 및 생체변화 이상 여부를 결정하고, 그 결정된 결과를 실시간으로 상기 사용자 단말에 제공하고,
상기 빅데이터 분석부는 상기 비전 카메라로부터 수집된 상기 축사 내 영상 데이터를 빅데이터 분석하여 가축의 축사 내 움직임에 따른 이상 행동을 감지하고 이상 행동 감지 시 상기 사용자 단말에 이상 행동을 알리며,
상기 가축의 건강상태 정보는 가축의 질병 발생 여부, 병명, 치료제, 가축 관리 방법 및 병원 정보를 포함하는 가축 질병 모니터링 서버.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR2020210003113U KR200497533Y1 (ko) | 2021-10-15 | 2021-10-15 | 가축 질병 모니터링 서버 |
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020210137584 | 2021-10-15 | ||
| KR2020210003113U KR200497533Y1 (ko) | 2021-10-15 | 2021-10-15 | 가축 질병 모니터링 서버 |
Related Parent Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020210137584 Division | 2021-10-15 | 2021-10-15 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20220001756U KR20220001756U (ko) | 2022-07-14 |
| KR200497533Y1 true KR200497533Y1 (ko) | 2023-12-07 |
Family
ID=82396411
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR2020210003113U KR200497533Y1 (ko) | 2021-10-15 | 2021-10-15 | 가축 질병 모니터링 서버 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR200497533Y1 (ko) |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101837027B1 (ko) * | 2017-09-25 | 2018-03-09 | 건국대학교 산학협력단 | 열화상 영상 기반의 슈퍼픽셀을 활용한 객체 추적 장치 및 방법 |
| KR102168641B1 (ko) * | 2020-02-27 | 2020-10-21 | 동양정보서비스(주) | 가축 농가의 축사 관리 시스템 및 축사 관리 방법 |
-
2021
- 2021-10-15 KR KR2020210003113U patent/KR200497533Y1/ko active IP Right Grant
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101837027B1 (ko) * | 2017-09-25 | 2018-03-09 | 건국대학교 산학협력단 | 열화상 영상 기반의 슈퍼픽셀을 활용한 객체 추적 장치 및 방법 |
| KR102168641B1 (ko) * | 2020-02-27 | 2020-10-21 | 동양정보서비스(주) | 가축 농가의 축사 관리 시스템 및 축사 관리 방법 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| KR20220001756U (ko) | 2022-07-14 |
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