为了应对家禽养殖业中低效操作、动物健康和消费者对透明度需求的挑战，我们的合作伙伴DunavNET与Axceta合作，在蒙特利尔地区的Sollio Agriculture家禽养殖场部署了poultryNET——一个基于IoT/AI的解决方案，采用Seeed Studio的SenseCAP LoRaWAN设备，帮助改善家禽养殖行业。
poultryNET结合边缘计算和云端功能，利用SenseCAP LoRaWAN传感器和视频摄像头监测环境条件、鸡群行为和运营参数，改善动物福利和生产效率，并建立可追溯的食品供应链。该项目降低了死亡率，改善了饲料转化率，还为农场主提供实时指导和决策支持以优化家禽生产，为提升家禽养殖的效率和盈利能力提供了可行的解决方案。
- 解决方案：家禽养殖决策支持和管理
- 参与合作伙伴：DunavNET，Axceta，Sollio Agriculture
- 使用的Seeed产品：SenseCAP LoRaWAN户外网关- EU915，SenseCAP S2103 CO2、温度和湿度传感器，SenseCAP S2102光强传感器，NVIDIA® Jetson AGX Orin
- 行业：智慧农业
- 解决方案部署地：加拿大蒙特利尔地区
在加拿大，鸡类是养殖业中饲养最广泛的动物。用于肉类生产的鸡只数量估计达到1.079亿只。这些被称为肉鸡的鸡类专为肉类生产而培育。值得注意的是，加拿大在全国范围内拥有超过7000个肉鸡养殖场，其中大部分采用传统方式管理（资料来源：BCSPCA）。
挑战
传统家禽养殖业在管理优化、协调配合和数据利用方面面临重大障碍。低效的操作不仅降低生产力，还危及动物健康和福利。需要持续跟踪的运营参数众多——从环境条件、生长进度到监测鸡群行为以在早期阶段发现潜在问题——这本身就是一个艰难的任务，随着经验丰富的农场工人数量减少，这个挑战变得更加严峻。这些参数都可能对家禽生产质量产生重大影响，成为农场主损失惨重的根源。
同时，消费者对所食用食品的关注度不断提高，不仅要求获得更多质量信息，还希望了解食品的来源，并要求遵守所有相关的动物福利法规。能够以可信和透明的方式记录消费者关心的关键参数，正在成为从农场到餐桌供应链的重要环节。
这些挑战对以可持续方式满足人口增长驱动的全球食品需求增长构成重大障碍。
解决方案
为了克服这些挑战，DunavNET开发了poultryNET——一个集成的农场管理和决策支持解决方案。该系统已在蒙特利尔地区的Sollio Agriculture家禽养殖场部署，与Axceta合作实施。
通过利用IoT和ML/AI技术，poultryNET将边缘计算和云端功能与嵌入式领域知识相结合，提供一系列功能为农场主赋能，从持续监测和记录相关参数，到在需要采取行动时发出警报。
由多个Seeed Studio SenseCAP LoRaWAN网关和传感器组成的硬件套件能够监测养殖场的环境（光照强度、CO2、温度、湿度）以及选定的运营参数（例如，水和饲料消耗）。一组视频摄像头结合在Nvidia Jetson AGX Orin上运行的边缘ML/计算机视觉技术，用于持续估算鸡只重量而无需人工称重，以及监测和评估鸡群行为。后者用于评估鸡只的福利状况，从而实现及时干预，确保最佳的动物福利和高效的生产周期。
除了提升动物福利和增强生产效率，该解决方案还为创建可追溯和透明的食品供应链奠定了基础，通过在去中心化知识图谱中记录可验证的数据集来提高可信度。
为什么选择Seeed Studio的传感系统
一套用于监测空气温度、空气湿度、光照强度和CO2水平的SenseCAP LoRaWAN设备在加拿大的家禽养殖场部署，提供7×24小时的环境条件洞察。此外，还部署了一套IP视频摄像头来监测鸡群行为和重量估算。视频录像由基于NVIDIA® Jetson AGX Orin的设备处理，利用其ML推理能力处理输入并向其他poultryNET子系统提供所需信息，以进行进一步处理和报告。
“在许多部署中，DunavNET依赖Seeed Studio的传感系统——包括传感器节点、边缘计算和网络设备，因为它们的可靠性、稳定性和优异的性价比。过去使用SenseCAP设备的积极经验坚定了我们在蒙特利尔地区poultryNET部署中的选择，我们对项目带来的成果非常满意，“DunavNET联合创始人兼CEO Srdjan Krco评论道。
成果
poultryNET的实施在家禽养殖中产生了显著效益。从多个家禽养殖场获得的先前结果表明，死亡率降低了高达20%，饲料转化率提高了约2%。同时还报告了更好的劳动力管理。考虑到所有先前的结果和预期在第二或第三年内的投资回报率（ROI），poultryNET为提升家禽养殖的效率和盈利能力提供了极具前景的解决方案。