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Updated: Jan 7, 2026
06:30
Noninvasive, In-pen Approach Test for Laboratory-housed Pigs
Published on: June 5, 2019
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基于数字双胞胎的虚拟传感器数据预测和可视化技术用于智能猪舍
1Low-Carbon Agriculture-Based Smart Distribution Research Center, Sunchon National University, Suncheon 57922, Republic of Korea.
Sensors (Basel, Switzerland)
|December 31, 2025
概括
这项研究引入了一种数字双胞胎 (DT) 方法,使用混合虚拟传感器模型来克服智能猪舍中的传感器限制. 该方法提高了环境监测的准确性,并支持实时决策,以改善农场管理.
科学领域:
- 农业工程 农业工程
- 环境监测 环境监测
- 数字双胞胎是一个数字双胞胎.
背景情况:
- 智能猪面临着传感器部署的挑战,导致盲点和高维护成本.
- 精确的环境监测对于最佳的动物福利和农场生产率至关重要.
研究的目的:
- 为智能猪舍开发基于数字双胞胎 (DT) 的虚拟传感器预测和可视化方法.
- 为了克服物理传感器部署和恶劣环境条件的局限性.
主要方法:
- 混合模型结合逆距离权重 (IDW) 用于空间互插和长短期内存 (LSTM) 用于时间序列预测,用于生成虚拟传感器数据.
- 使用基于Web的图形库 (WebGL) 来创建一个直观的数字双胞胎可视化环境.
主要成果:
- 混合模型实现了对二氧化碳 (CO2) 和氨 (NH3) 等关键变量的高预测准确性 (R2 > 0.95),特别是那些具有强大的空间异质性的变量.
- 数字双胞胎可视化系统有效地集成了传感器数据,风险评估和时间序列分析,用于实时监控.
结论:
- 拟议的虚拟传感器和数字双胞胎方法显著提高了智能猪舍环境监测的精度和可靠性.
- 这项技术支持增强农场管理决策,有助于稳定的农场收入和运营效率.
