Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://repository.esi-sba.dz/jspui/handle/123456789/534
Title: CowBit : A livestock health monitoring platform based on Internet of Things and Artificial Intelligence
Authors: MAZOUNI, ABdelkader
MEKHTICHE, MOhammed
Issue Date: 2023
Abstract: Abstract : Our current project centers around the development of an exciting livestock health monitoring platform called CowBit. This groundbreaking platform combines the power of IoT (Internet of Things) and AI (Artificial Intelligence) technologies to create a comprehensive solution for livestock management. Our primary objective is to harness the potential of smart collars equipped with advanced sensors, enabling real-time data collection on animal behavior, vital signs, and location. Leveraging sophisticated AI algorithms, we process and analyze this data to detect anomalies, predict health conditions, and provide invaluable insights to farmers. CowBit offers a user-friendly interface accessible through both a mobile application and a web-based dashboard, ensuring convenient access to critical information. By utilizing the platform, farmers can effortlessly track individual animals, monitor feeding patterns, identify heat cycles, and receive timely alerts for potential health concerns. Additionally, CowBit provides valuable information on pregnancy status, calving dates, and recommended actions for each animal. Thanks to seamless data collection facilitated by IoT technology, CowBit ensures continuous monitoring of livestock by seamlessly gathering data from the smart collars. By integrating AI algorithms and machine learning models, we enhance the accuracy and efficiency of health predictions, empowering farmers to make informed decisions regarding herd management, breeding, and overall animal well-being. The potential impact of this project on livestock management practices is truly transformative. CowBit’s real-time monitoring, early disease detection, and proactive health management capabilities have the power to revolutionize farming practices. Through the utilization of IoT and AI, farmers can optimize their farming techniques, enhance animal productivity, and mitigate the risks associated with disease outbreaks. Ultimately, Cow- Bit serves as a valuable tool for improving animal welfare, increasing farm efficiency, and contributing to the sustainable advancement of the agriculture industry. In summary, the livestock health monitoring platform, CowBit, presented in this project offers a comprehensive and effective solution for farmers to monitor their livestock’s health. By seamlessly integrating IoT and AI technologies, CowBit empowers farmers with actionable insights, enabling them to make data-driven decisions. Through this innovative approach, our project aims to drive transformative change in the livestock industry, fostering more efficient and sustainable farming practices for the future.*** Résumé : Notre projet actuel se concentre sur le développement d’une plateforme novatrice de surveillance de la santé du bétail appelée CowBit. Cette plateforme révolutionnaire combine les technologies de l’IoT (Internet des objets) et de l’IA (intelligence artificielle) pour créer une solution complète de gestion du bétail. Notre objectif principal est d’exploiter le potentiel des colliers intelligents équipés de capteurs avancés afin de collecter en temps réel des données sur le comportement, les signes vitaux et la localisation des animaux. En utilisant des algorithmes d’IA sophistiqués, nous traitons et analysons ces données pour détecter les anomalies, prédire les conditions de santé et fournir des informations inestimables aux agriculteurs. CowBit offre une interface conviviale accessible à la fois via une application mobile et un tableau de bord en ligne, assurant un accès pratique aux informations essentielles. En utilisant la plateforme, les agriculteurs peuvent facilement suivre chaque animal, surveiller les habitudes alimentaires, détecter les cycles de chaleur et recevoir des alertes en temps opportun pour d’éventuels problèmes de santé. De plus, CowBit fournit des informations précieuses sur l’état de la grossesse, les dates de vêlage et les actions recommandées pour chaque animal. Grâce à la collecte transparente des données facilitée par la technologie IoT, CowBit garantit une surveillance continue du bétail en recueillant sans interruption les données des colliers intelligents. En intégrant des algorithmes d’IA et des modèles d’apprentissage automatique, nous améliorons la précision et l’efficacité des prédictions de santé, permettant ainsi aux agriculteurs de prendre des décisions éclairées concernant la gestion du troupeau, la reproduction et le bien-être général des animaux. L’impact potentiel de ce projet sur les pratiques de gestion du bétail est véritablement transformateur. Les capacités de surveillance en temps réel, de détection précoce des maladies et de gestion proactive de la santé de CowBit ont le pouvoir de révolutionner les pratiques agricoles. Grâce à l’utilisation de l’IoT et de l’IA, les agriculteurs peuvent optimiser leurs techniques d’élevage, améliorer la productivité animale et atténuer les risques liés aux épidémies de maladies. En fin de compte, CowBit constitue un outil précieux pour améliorer le bien-être animal, accroître l’efficacité de l’exploitation agricole et contribuer à l’avancement durable de l’industrie agricole. En résumé, la plateforme de surveillance de la santé du bétail, CowBit, présentée dans ce projet, offre une solution complète et efficace permettant aux agriculteurs de surveiller efficacement la santé de leur bétail. En intégrant de manière transparente les technologies IoT et IA, CowBit donne aux agriculteurs des informations exploitables, leur permettant de prendre des décisions basées sur les données. Grâce à cette approche novatrice, notre projet vise à stimuler un changement transformateur dans l’industrie du bétail, favorisant des pratiques agricoles plus efficaces et durables pour l’avenir.
Description: Encadreur : Pr. BENSLIMANE Sidi Mohammed / Co-Encadreur : M. DRIFF Aboubakr Sedik
URI: https://repository.esi-sba.dz/jspui/handle/123456789/534
Appears in Collections:Ingénieur

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
PFE_report_Mekhtiche_Mazouni_VFF-1-1.pdf87,22 kBAdobe PDFView/Open
Show full item record


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.