Tổng quan về công nghệ iot và xử lý ảnh trong chăm sóc sức khỏe vật nuôi

Thông tin khoa học công nghệ Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 66, 4 - 2020 223 TỔNG QUAN VỀ CÔNG NGHỆ IoT VÀ XỬ LÝ ẢNH TRONG CHĂM SÓC SỨC KHỎE VẬT NUÔI Nguyễn Thái Học1, Phạm Văn Hùng2, Nguyễn Thị Duyên1, Lê Xuân Hải3*, Đặng Hữu Anh1, Bùi Quí Việt1, Tóm tắt: Ngành chăn nuôi Việt Nam có vai trò rất quan trọng trong sản xuất nông nghiệp, nó có thể chiếm tỷ trọng cao (tới 35% trong năm 2016) tổng sản phẩm quốc nội mà ngành nông nghiệp đạt được. Tuy nhiên, ngành chăn nuôi Việt Nam đang phải đối mặt với nhiều dịch bệnh nguy hiểm trên vật nuôi. Để giảm thiểu nguy cơ dịch bệnh và phát hiện sớm các triệu chứng nhiễm bệnh, kịp thời đưa ra biện pháp điều trị cho vật nuôi, các nước có nền chăn nuôi phát triển như Nhật Bản, Hàn Quốc, Hà Lan, Bỉ, Hoa Kỳ, đã đang ứng dụng nhiều công nghệ thông minh và hiệu quả (như công nghệ y sinh, công nghệ Internet vạn vật (IoT), công nghệ xử lý ảnh) vào các quá trình chăm sóc, giám sát vật nuôi. Trong giới hạn bài viết này, chúng tôi phân tích một số thành tựu cơ bản trong việc việc ứng dụng công nghệ xử lý ảnh và IoT trong việc tự động giám sát điều khiển các quá trình chăn nuôi gia súc gia cầm. Chúng tôi cũng đưa ra những phân tích việc ứng dụng công nghệ xử lý ảnh dựa trên ảnh thân nhiệt vật nuôi để giám sát sức khỏe với những ưu nhược điểm của từng phương pháp cụ thể. Từ khóa: Trang trại thông minh; IoT trong nông nghiệp; Công nghệ xử lý ảnh ; Camera đo thân nhiệt. 1. ĐẶT VẤN ĐỀ Mạng lưới Vạn vật kết nối Internet (tiếng Anh: Internet of Things, viết tắt IoT) là một liên mạng, trong đó, các thiết bị: có thể là một con người với một vài bộ phận cơ thể được cấy ghép từ các thiết bị nhân tạo, có thể là con vật nuôi với các vòng đeo có tích hợp các bộ đo và truyền các thông số sinh hóa, hoặc có thể là bất kỳ đối tượng nào đó có khả năng kết nối mạng máy tính giúp cho các thiết bị này có thể thu thập và truyền tải dữ liệu. Chính vì lẽ, đó IoT đã và đang được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như trong sản xuất công nghiệp [1, 2], trong chăm sóc y tế [3, 4], trong quân sự, an ninh [5, 6] và đặc biệt trong sản xuất nông nghiệp [7-9]. Trong bối cảnh thế giới hiện tại, với sự phát triển mạnh mẽ của nhiều công nghệ mới (như công nghệ y sinh, công nghệ thông tin, công nghệ vật liệu mới,) đã và đang tiếp sức cho IoT ngày một lớn mạnh, giúp IoT có thể tự động theo dõi các chỉ số sinh hóa trên cơ thể vật nuôi từ xa một cách chính xác. Từ đó giúp cho việc thông minh hóa các quá trình chăm sóc, chuẩn đoán từ xa tình trạng sức khỏe vật nuôi. Với những lợi ích này, việc ứng dụng công nghệ IoT, kết hợp công nghệ xử lý ảnh trong chăm sóc, giám sát vật nuôi đang là một nhu cầu tất yếu góp phần ứng dụng cuộc cách mạng 4.0 trong sản xuất nông nghiệp. Liên tục giám sát tình trạng sức khỏe vật nuôi, kịp thời chuẩn đoán, phát hiện sớm bệnh dịch sẽ góp phần xây dựng một chuỗi sản xuất nông nghiệp bền vững, cung cấp ra thị trường nhiều nông sản như thịt, trứng sữa, có giá trị dinh dưỡng cao và đặc biệt giúp quản lý, minh bạch hóa nguồn gốc xuất xứ nông sản. Trong khuôn khổ bài viết này, chúng tôi sẽ cung cấp, phân tích việc ứng dụng một số công nghệ mới vào việc tự động hóa các quá trình chăm sóc vật nuôi ở các nước có kỹ thuật nông nghiệp tiên tiến trên thế giới. Từ đó xây dựng một số giải pháp hiệu quả áp dụng cho ngành chăn nuôi ở Việt Nam. 2. ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ IoT TRONG CHĂM SÓC GIA SÚC GIA CẦM Trong chăn nuôi, với việc tích hợp các hệ thống xử lý thông tin từ xa [4], IoT cũng đã chứng tỏ được việc giúp tăng hiệu quả cho các trang trại chăn nuôi gia súc gia cầm. Chẳng 224 hạn trong chăn nuôi b kh nuôi m từng con. ngày, và liên t qua các tr các v có th thư giám sát ch thể xác định đ qua h nuôi đó có c thú y đ ỏe định kỳ cho cả đ Hình 1 Hình 2. Chi Từ các dữ liệu đếm b ể phân tích, xác định đ ờng đầu ti N. T. H ột chiếc v ếc v ị trí trong trạng trại sao cho không bỏ lọt bất kỳ con b ệ thống camera hoặc đến quan sát trực tiếp, ng ịnh kỳ sẽ đ . C òng c ạm thu phát tín hiệu không dây. ảm biến sin Ứng dụng mạng cảm biến không dây trong vi ục gửi dữ liệu về hệ thống quản lý dữ liệu trung tâm của chủ trang trại thông ên v ặt chẽ h ần chăm sóc y tế từ các bác sỹ thú y hay không. Nhờ vậy, các chi phí về khám ọc, ảm biến có nhiệm vụ vô c ược chính xác vị trí của con b , òng c ề sức khỏe của b ơn. Nh ư B. Q. Vi ò t àn bò hàng ngàn con, các ch ảm biến có tuổi thọ pin l ợc giảm thiểu, chi phí nhân công chăn b ại các trang trại h hóa và đ ước chân đ ờ có các dữ liệu cập nhật li ệt ư , “ ợc t Tổng quan về công nghệ IoT ịnh vị GPS đ trên cơ th ình tr ược thiết bị cảm biến gửi về, hệ thống quản lý dữ liệu ò s [10] , thay vì vi ạng sức khỏe của từng con b ẽ thể hiện ngay qua số b ể vật nuôi [11] ùng đơn gi Các tr ư ò đang ên t ợc gắn tr ạm thu phát tín hiệu n ủ trang trại đ ới 10 năm để giám sát sức khỏe của ên t ốm. Sau đó, bằn ư ệc th ệc giám sát các chỉ số sinh hóa ản, đó l ục n ời chăn b ên các vòng . ò nào kh Thông tin khoa h ường xuy à đ ày, ngư ò hàng ngày c chăm sóc s ếm số b ước chân, v ò s ã đeo vào chân (c ỏi tầm kiểm soát. ò. Nh ời quản lý trang trại có g cách ki ẽ quyết định cá thể b ên ph đeo v ức khỏe vật nuôi. ước chân b ày đư ững dấ ải kiểm tra sức ật nuôi [11] à l ểm tra thông ũng đ ọc công nghệ ợc lắp đ u hi ập tức đ ư ổ) vật ò m ặt ở ệu bất ư ợc tiết ” . ỗi ợc ò Thông tin khoa h Tạp chí Nghi kiệm. Quan trọng h hiện từ rất sớm v một nền c thu th giám sát t nhi động của to đo đư hay t nồng độ oxy b thành công h sinh k thống đ số sinh hóa (nhịp tim, t nh phép h internet, v thông minh trong s tiết kiệm năng l vật nuôi khi cấy ghép trực tiếp hệ thống tr ch bị suy giảm v các quá trình sinh qu trong vi hệ th giá b giá thang đi của nghi Tuy nhiên đ ễu tín hiệu hay đ ọa độ vật nuôi m Để khắc phục đ Trong nghiên c ỏ v Tuy nhiên ế nh Trong chăn nuôi gia c ả nổi bật [13, ống, các tác giả đến từ V ằng mắt từ các chuy ập, dữ liệu khi đó đ ợc một số thông số sinh hóa c ết hợp với mạng cảm biến không dây hoạt động dựa tr ư à có kh ệ thống có thể ghép nối th ư tín hi ệc tự động đánh giá thang điểm giáng đi của g ơ s ừ xa. Trong tr ợc thể hiện tr Hình 3. ới độ bảo mật cao. Do đó ên c ên c ở hạ tầng đầy đủ v àn h ệ thống giám sát các chỉ số sinh hóa tr ả năng truyền tín hiệu không dây theo ch , ệu không thể truyền xa v à c ểm giáng đi tr ứu đ ọc công nghệ ứu KH&CN à d ể công nghệ cảm biến dạng đeo n ệ thống. H ão hòa trong máu, n ượng tối đa v công ngh ần các bộ thiết bị kích sóng. 14]. Trong nghiên c ư ơn, các v ễ d ư Hệ thống giám sát các chỉ số sinh hóa ứu n ản xuất nông nghiệp. H trư ợc lắp đặt nh àng khoanh vùng, d ường truyền tín hiệu bị gián đoạn sẽ ảnh h à không th ợc các hạn chế tr ên hình 3. ày, các tác gi ởng phát triển của con vật nuôi cũng đ ư ường hợp cảm biến hỏng hóc hay v ình tr ệ truyền tải tín hiệu không dây Zigbee vẫn c ầm, việc ứng dụng rộng r ên gia chăn nuôi và đánh giá b ên cùng m quân s ấn đề về bệnh dịch của đ ợc xử lý v ơn n ạng hô hấp, tốc độ dịch chuyển của vật nuôi) với kích th à r à hi ữa việc đeo cảm biến b ất ph ương qu ư trong h ự, Số ể cung cấp chính xác sự thay đổi các chỉ số sinh hóa (nh ồng độ cortisol tr ện đại. Tín hiệu đo đ à đư ơ b ả đ ành m , đây là gi ù h ứu ột đ 66, ản nh ên, các nhà khoa h ã thi ợp v à xuyên qua v [13] ốc Bỉ đ àn gà th ình 4. 4 ập dịch một cách hiệu quả. ợc đẩy l ết kế chế tạo hệ thống có thể đo đ ạng gồm nhiều thiết bị với nhau v ơn n ên cơ th , - 20 ư nh ải pháp hữu hiệu cho các b ào các các tác gi ã 20 ày ho ịp tim, c ữa th ể vật nuôi. đồng thời thực hiện hai thí nghiệm (đánh ịt. Hệ thống ứng dụng công nghệ xử lý ản ên m ên cơ th ên cơ th ứng dụng theo d ật cản mạnh đ ãi công ngh àn bò hàng ngàn con s ạt động hiệu quả cần sự hỗ tr ạng cho các quá tr ên ngoài cơ th trên cơ th uẩn Zigbee. eo chu ả đ à th ằng công nghệ xử lý ảnh) để đánh ược từ cảm biến sẽ truyền về bộ ì m ư ể vật nuôi,). ọc H ã và ã ứng dụng công nghệ xử lý ảnh ịt. Để đánh giá sự hiệu quả của ờng độ hoạt động, ể vật nuôi dựa tr ên chu ẩn Zigbee cho phép hệ thống ệ ti ột nguy ưởng đến chất l àn Qu ên ti đang thu đư ẩn Zigbee. ể vậ Với công nghệ n õi ch ược. Khi đó ên nhân nà ể vật nuôi chỉ có thể ốc [12] đ t nuôi òn t ến v ài toán đi ỉ số sinh hóa tr ồn t ào vi ình ên c [12] ại một số hạn ợc nhiều th ẽ đ đi ư số b ã phát tri ảm biến y Mô hình h . ược các chỉ à v , tín hi ệc giám sát ược phát ều khiển, o đó làm ợng hoạt ày, cho ới mạng ều khiển 225 ợ của ước đi ư ệu sẽ ành ư ển ệ ớc ên h 226 đàn gà trong l từ tr thang đi bằng camera đ thịt dựa tr các ho trang tr từng ngăn chuồng g này ch camera. Do đó hiện trung thực kích th lên khi chu minh. H vật nuôi, thông số môi tr nuôi, d trang tr nhi Trên hình 4.a, các tác gi ên cao hình 4.b) luôn Trong nghiên c ệm vụ nâng cao hiệu quả, giảm thiểu chi phi phí nhi N. T. H ạt động v ại kịp thời điều chỉnh từ xa các chế độ chăm sóc, khẩu phần ăn sao cho ph ỉ có thể ọn dẹp chuồng trại đồng thời đ ại từ xa. Mô h ểm giáng đi của g ên các ho ồng g ệ thống hoạt động dựa tr ồng có 6 ngăn với mỗi ngăn l ọc, Hình 4 ã thu à thang đi ước l , vi à đư , đư ạt động của đ à. Tuy nhiên h ư ệc lắp đặt vị trí camera rất quan trọng để sao cho thu đ ứu [15], các tác giả đ B. Q. Vi . ợc những kết quả tốt h ợng trọng l ư ợc sắp xếp xa nhau trong các không gian ri ình trang tr Ứng dụng mạng côn đư ềm đánh giá đ ớc vật nuôi tr ường tại n ệt thang đi ả đ ợc truyền về máy tính để phân tích kết quả trong vi à th , “ ã s ịt. Kết quả nghi ư Tổng quan về công nghệ IoT ểm dáng đi của g ử dụng một camera đặt ở độ cao 4.1 m li àn gà mà đ ạn chế của ph ợng vật nuôi tử khung x ên vi ơi nuôi nh ại thông minh đ ên m ệc giám sát nhiều thông số ưa ra t ã nghiên c ưa ra nh g ngh à 5 con. ột mặt phẳ ên c ơn trong vi ã thu ừ nghi ốt để từ đó đ ệ xử lý ảnh trong đánh giá ứu cho thấy đư ương pháp ững chỉ dẫn, cảnh báo cho ng ược thể à th Tín hi ợc từ camera. V ên c ng. Ngoài ra s ứu, xây dựng mô h ịt ệc tự động đánh giá dáng đi của g ên li [13] ệu từ camera (l ứu n ương c ưa ra các gi hiện trong s Thông tin khoa h . , ày đ ứng d ệu khi vận h chăm sóc s hệ thống tự động giám sát ã giúp cho ng ụng công nghệ xử lý ảnh ủa chúng thu đ êng bi ố l như t ơ đ ới mối quan hệ giữa ượng camera sẽ tăng ệt. ình trang tr ình tr ải pháp chăm sóc vật ức khỏe vật nuôi. à hình ược h ồ khối h ành mô hình trang ên t ạng sức khỏe ọc công nghệ ục quan sát ảnh đ ệc đánh giá ười quản lý ù h ư ình ười quản lý ình 5. V ợc từ ảnh ảnh thể ại thông àn gà ợp với ” à ới Thông tin khoa h Tạp chí Nghi trại, các thông số môi tr sát. Khi có b độ hoạt động của các hệ thống nh sinh môi trư và công ngh phát tri Công trình nghiên c Trong b [13] [15] [16] [17] [18] [19] [20] [21] ển tr Bảng 1. ứu ên c ất kỳ hiện t ờng. ảng 1 d ệ xử lý ảnh trong chăm sóc gia súc gia cầm ở các n ên th ọc công nghệ ứu KH&CN ế giới. Nghiên c Ứng dụng công nghệ xử lý ảnh trong việc tự động đánh giá thang điểm dáng đi c Xây d sức khỏe vật nuôi Đánh giá hi khác nhau và đi ảnh Phân tích, xác đ tích ti Giám sát, đi và n cảm biến không dây. Ư Phân tích t xử lý ảnh Giám sát đi tư ưới đây thể hiện một số nghi ồng độ ớc l ợng bằng sóng vô tuyến Hình 5. ựng mô h ếng ho ượng trọng l ường cũng nh ượng bất th ứu nổi bật ứng dụng công nghệ I ủa g ập tính của g quân s à th ệu quả của các mô h ều khiển các thông số môi tr CO ều khiển ở các nông trang bằng các cảm biến nhận dạng đối Mô hình trang tr ình trang tr ều kiện môi tr ịnh nhiễm tr 2) trên các trang tr ự, Số ư ư thông gió, cung c ịt ượng g ờng n 66, ư trên cơ th à th à m 4 ào ại thông minh dựa tr ịt dựa v ới đẻ (trong v - 20 thì h Mô t ư ùng đương hô h 20 ệ thống điều khiển sẽ điều chỉnh các chế ại thông minh [ ên c ả hệ thống ình gà ờng khác nhau dựa tr ại chăn nuôi gia súc gia cầm bằng mạng ể vật nuôi li ứu nổi bật có ào k ấp thức hay đ ết quả phân tích ảnh kỹ thuật số òng hai tu oT và x đẻ trong các hệ thống chăn ường (nhiệt độ, độ ẩm,ánh sáng, ấp ở lợn bằng hệ thống phân ên t 15] ứng dụng công nghệ IoT ử lý ảnh trong chăn nuôi. ên vi ục đ ơn gi . ước có ng ệc giám sát t ần tuổi) bằng công nghệ ư ên công ngh ợc cập nhật giám ản là h ành chăn nuôi ệ thống vệ ình tr ệ xử lý 227 ạng nuôi Thông tin khoa học công nghệ N. T. Học, , B. Q. Việt, “Tổng quan về công nghệ IoT chăm sóc sức khỏe vật nuôi.” 228 [22] Xây dựng, phát triển mô hình trang trại thông minh [23] Phát triển thiết bị cảm biến để phát hiện hormone sinh dục progesterone [24] Tự động phát hiện và nhận biết các bệnh suy yếu mạn tính trên lợn sử dụng dữ liệu âm thanh trong các hệ thống giám sát âm thanh vật nuôi [25] Tự động phát hiện hiện tượng động dục trên bò bằng hệ thống giám sát âm thanh [26] Phát triển hệ thống không dây để phát hiện sớm trạng thai ở bò bằng việc đo sự thay đổi nhiệt độ thân nhiệt của vật nuôi [27] Phát hiện và phân loại độ stress trên gà đẻ bằng hệ thống phân tích âm thanh [28] Phát triển hệ thống phân tính tiếng kêu của lợn nhằm phát hiện các trạng thái bất thường của sức khỏe vật nuôi [29] Phát triển cảm biến không dây để phát hiện hiện tượng động dục trên bò [30] Ước lượng trọng lượng của lợn nuôi bằng thiết bị thị giác Việc ứng dụng công nghệ thông minh trong các quá trình chăm sóc gia súc, gia cầm đã thể hiện được những ưu thế vượt trội so với các phương pháp chăn nuôi truyền thống. Ở Việt Nam, việc áp dụng hệ thống thông minh trong các quá trình chăm sóc gia súc, gia cầm đã xuất hiện rải rác ở một số tập đoàn sản xuất nông nghiệp lớn như Vinamilk, TH true milk, Vineco,... Như TH true milk đã đầu tư, nhập toàn bộ hệ thống điều phối chế độ dinh dưỡng (Afimilk), hệ thống quản lý đàn bò (Afikim, Afitag) từ Israel. Đặc biệt Afitag bao gồm các chip điện tử gắn ở chân cho phép hệ thống có thể thu thập nhiều dữ liệu liên quan đến tình trạng sức khỏe của mỗi cá thể bò, giúp cho việc phát hiện sớm nhiều biểu hiện lâm sàng khi mỗi cá thể bị nhiễm bệnh nhất là bệnh viêm vú. Tuy nhiên, để ứng dụng những mô hình hiện đại này vào điều kiện Việt Nam đang gặp một số trở ngại đáng kể. Như mô hình chăm nuôi gia súc gia cầm ở nhiều trang trại còn nhỏ lẻ. Thiếu hoặc điều kiện hạ tầng chưa đáp ứng được các quá trình thông minh hóa của hệ thống. Đặc biệt trở ngại lớn nhất mà các mô hình thông minh này chưa phát triển rộng rãi ở Việt Nam đó là kinh phí đầu tư, duy trì hệ thống lớn. Tiêu hao nhiều năng lượng, hệ thống cần đội ngũ quản lý vận hành có trình độ cao. Trong khi nông sản của hệ thống thông minh có giá chênh lệch không lớn so với các hệ thống truyền thống có chất lượng không cao. Do đó kéo dài thời gian thu hồi vốn của các hệ thống thông minh này. Để thúc đẩy mô hình trang trại thông minh, nhà nước cần đưa ra thể chế, chính sách phù hợp. Hỗ trợ vốn cũng như thúc đẩy quá trình mở rộng thị trường tiêu thụ nông sản trong và ngoài nước. 3. ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ XỬ LÝ ẢNH TRONG PHÁT HIỆN SỚM NHỮNG TRIỆU TRỨNG BẤT THƯỜNG TRÊN CƠ THỂ VẬT NUÔI BẰNG PHƯƠNG PHÁP ĐO THÂN NHIỆT Tự động hóa quá trình đo các thông số sinh lý trên cơ thể vật nuôi đã trở nên rất quan trọng cho các nghiên cứu lâm sàng trên vật nuôi đó, đồng thời kết quả đo đạc cũng giúp cho người chăn nuôi biết chính xác và kịp thời tình trạng sức khỏe vật nuôi để kịp thời đưa ra các giải pháp ngăn chặn dịch bệnh. Trong các thông số sinh lý, sinh hóa đo được trên cơ thể thì thân nhiệt vật nuôi tưởng trừng rất dễ đo được. Tuy nhiên trên thực tế, khi đo thân nhiệt ở một số động vật hung dữ hay động vật được che phủ bởi phần lớn lớp sừng dày, thì quá trình đo sẽ gặp phải rất nhiều khó khăn. Để đo được thân nhiệt vật nuôi chúng ta thường có 2 giải pháp là (1) đo bằng phương pháp trực tiếp tức là đưa thiết bị đo tiếp Thông tin khoa học công nghệ Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 66, 4 - 2020 229 xúc với bộ phận cơ thể vật nuôi, và (2) đo bằng phương pháp đo không tiếp xúc thông qua sử dụng cảm biến đo nhiệt từ xa qua bức xạ nhiệt. Ngoài ra, tùy thuộc vào loài vật nuôi, vị trí cần đo, giải nhiệt độ cần đo, và độ chính xác phép đo mà chúng ta có thể chọn loại cảm biến như cặp nhiệt điện, điện trở nhiệt hay cảm biến nhiệt loại bức xạ sao cho phù hợp. Trong phần này chúng tôi sẽ phân tích ưu nhược điểm của từng phương pháp đo, ở từng loại cảm biến nhiệt được sử dụng trong các nghiên cứu ứng dụng công nghệ IoT và công nghệ xử lý ảnh vào các quá trình chăn nuôi gia súc gia cầm. 3.1. Cơ chế sinh nhiệt trên cơ thể vật nuôi Thân nhiệt phản ánh rất nhiều đặc tính sinh lý, sinh hóa của cơ thể vật nuôi (như dinh dưỡng cơ thể, vật nuôi no hay đói, mức độ hoạt động (chạy, nhảy,), vật nuôi có bị kích động không, hay đơn giản vật nuôi có bị stress hay không). Mỗi khi các đặc tính sinh lý, sinh hóa trên thay đổi, cũng làm nhiệt độ thân nhiệt của vật nuôi biến đổi. Vậy, cơ chế sinh nhiệt trên cơ thể sống hoạt động như thế nào? Khi nắm được bản chất của việc sinh nhiệt trên cơ thể sống ở các loài khác nhau, hay đơn giản ở các vị trí khác nhau trên cơ thể sẽ giúp chúng ta tạo ra những bộ đo thân nhiệt phù hợp, có độ chính xác cao. Theo nhiều nghiên cứu lâm sàng cho thấy, thân nhiệt ở một số loại động vật có vú hay gia cầm biến đổi trong hai quá trình chính sau: (1) Thân nhiệt sẽ thay đổi rất lớn tùy thuộc vào sự hoạt động của một số bộ phận chính trên cơ thể như não, tim, gan thận, Trong đó, khi hoạt động bình thường, các bộ phận chính của cơ thể này có thể sinh ra lên đến 60% lượng nhiệt của toàn cơ thể; (2) Quá trình biến đổi thân nhiệt thứ hai đó là kết quả của quá trình bù trừ giữa sự sinh nhiệt bởi hoạt động của các múi cơ trên cơ thể và sự mất nhiệt ở các bộ phận cơ thể khác. Ở đây có thể dễ dàng thấy, thông qua dòng máu lưu thông, nhiệt độ cơ thể sẽ mất đi thông qua dẫn, bức xạ, đối lưu hay bay hơi thông qua các vết thương. Do đó, thân nhiệt sẽ biến đổi rất lớn phụ thuộc vào các thông số sinh lý, sinh hóa bên trong cơ thể và bên ngoài môi trường sống tác động lên cơ thể đó. Dựa vào nguyên lý này thì một số bộ phận gây tổn hao nhiệt nhiều nhất trên cơ thể gia súc gia cầm có thể kể như là mũi, tai, da, chân, lớp vảy, [43]. Ngoài ra, các trạng thái đặc biệt của cơ thể như trong quá trình động dục, mang thai, hay thời gian tuần đầu sau đẻ cũng làm tăng thân nhiệt rõ rệt [44]. Thân nhiệt vật nuôi cũng có thể biến đổi rõ rệt do các quá trình hô hấp, tiêu hóa [45] hay loại và cường độ vận động [46] của chúng. Theo kết quả nghiên cứu [47, 48], khi bị nhiễm bệnh hoặc bị thương, cơ thể vật nuôi thường có thân nhiệt cao và có thể xuất hiện một số đốm, vệt hoặc đám đỏ bất thường trên cơ thể. Ví dụ như những bệnh đỏ ở lợn gồm Dịch tả lợn, Tụ huyết trùng, Phó thương hàn lợn và Đóng dấu lợn. 3.2. Vị trí đo thân nhiệt Như chúng ta đã biết, thân nhiệt sẽ phản ánh tình trạng sức khỏe của vật nuôi. Ngoài ra nó còn thể hiện tình trạng tâm lý (bị stress, hoảng loạn,) hay cường độ vận động của vật nuôi. Câu hỏi đặt ra là ta cần đo thân nhiệt thông qua nhiệt độ của các bộ phận phía sâu trong cơ thể (gọi là nhiệt độ lõi) như tim, gan, não,, hay là phần lớp cơ giữa nội tạng và bề mặt da phía ngoài thể (gọi là nhiệt độ lớp trung gian), hay chỉ là phần da trên bề mặt cơ thể thể (gọi là nhiệt độ bề mặt)? Mỗi bộ phận cơ thể sẽ thể hiện một nhiệt độ nhất định. Vậy, để thăm khám cho từng bộ phận của cơ thể thì việc xác định vị trí đo thân nhiệt cũng cần xác định chính xác. Trong nghiên cứu [49] chứng minh rằng, để đáp ứng với nhiệt độ nóng ngoài môi trường, mách máu của động vật sẽ bị giãn ra tạo ra sự cân bằng giữa nhiệt độ lõi với nhiệt độ bề mặt trên cơ thể vật nuôi. Như vậy, vị trí đo thân nhiệt có thể đưa ra làm ba phần: a. Đo nhiệt độ lõi thông qua các loại cảm biến có thể đo được nhiệt độ của các bộ phận Thông tin khoa học công nghệ N. T. Học, , B. Q. Việt, “Tổng quan về công nghệ IoT chăm sóc sức khỏe vật nuôi.” 230 sâu bên trong cơ thể như tim, gan, não, hệ thống nội tiết. b. Đo nhiệt độ lớp trung gian thông qua các cảm biến có thể đo được nhiệt độ của các bộ phận sâu phía trong lớp da với khoảng cách nhất định. Trong trường hợp này ta có thể cấy ghép các thiết bị đo nhiệt sâu hơn bề mặt da 2 cm là có thể đo được nhiệt độ lớp trung gian này. c. Đo nhiệt độ bề mặt thông qua các cảm biến có thể đo được nhiệt độ bề mặt da cơ thể. Trong trường hợp này ta có thể cài đặt thiết bị ngoài da hoặc cấy ghép với độ sâu không quá 1 cm so với bề mặt da cơ thể. 3.3. Phương pháp đo thân nhiệt Như trình bày ở trên, để đo thân nhiệt cơ thể vật nuôi, thông thường, chúng ta có hai cách đó là đo bằng phương pháp đo tiếp xúc trực tiếp và phương pháp đo không tiếp. Mỗi phương pháp có những ưu điểm và nhược điểm nhất định. Trong mục này chúng tôi sẽ cung cấp cái nhìn tổng quan về hai phương pháp nói trên. 3.3.1. Đo thân nhiệt vật nuôi bằng phương pháp đo tiếp xúc Đây là phương pháp đo nhiệt độ khi mà thiết bị đo (phần tử nhạy của cảm biến) tiếp xúc trực tiếp với bộ phận cơ thể vật nuôi. Ví dụ để đo thân nhiệt chúng ta thường kẹp cảm biến nhiệt trực tiếp vào tai, phía dưới cánh, đút vào lỗ hậu môn, hay cấy ghép trực tiếp thiết bị đo vào cơ thể vật nuôi. Ưu điểm: Phương pháp đo này thường cho kết quả nhanh, chính xác hơn so với phương pháp đo không tiếp xúc do hạn chế được các nhiễu tác động lên quá trình đo. Ngoài ra sau khi cấy ghép lên cơ thể và thả vật nuôi ra ngoài môi trường ta vẫn thu được tín hiệu từ thiết bị đo, giúp cho việc nghiên cứu các thuộc tính, thói quen hay khả năng vận động của vật nuôi. Nhược điểm: Để cấy ghép lên cơ thể vật nuôi thì kích thước của thiết bị đo phải đủ nhỏ trong khi nguồn nuôi phải đủ dung lượng để duy trì hoạt động của thiết bị trong một khoảng thời gian đủ dài. Do đó, vật nguồn cung cấp cho các thiết bị này cần được chọn lọc sao cho hệ thống hoạt động hiệu quả. Hơn nữa khi cấy ghép lên cơ thể sống, sau một thời gian cơ thể có thể sẽ đào thải thiết bị ra ngoài hoặc không thì có thể gây tổn thương lên vị trí cấy ghép đó. Một trở ngại rất lớn của phương pháp này, đó là, cần phải tác động trực tiếp lên cơ thể vật nuôi gây kích động, tạo ra hoảng loạn thậm trí hiện tượng xốc xuất hiện ảnh hưởng xấu đến quá trình sinh trưởng, phát triển của vật nuôi. 3.3.2. Đo thân nhiệt vật nuôi bằng phương pháp đo không tiếp xúc Đây là phương pháp dùng thiết bị đo từ xa sự thay đổi thân nhiệt. Tức là thiết bị đo không tiếp xúc trực tiếp lên cơ thể vật nuôi. Theo nguyên lý thì khi một vật có nhiệt độ thay đổi làm cho các tia bức xạ hồng ngoại phát ra từ vật đó thay đổi. Do dó các cảm biến có thể đo từ xạ sự tán xạ các nguồn tia này mà có thể biết được thân nhiệt của vật nuôi. Thông thường phương pháp này dùng các cảm biến hồng ngoại, phát hiện các tia bức xạ, hay đơn giản là các camera nhiệt để xác định từ xa thân nhiệt vật nuôi. Ưu điểm: Do không tiếp xúc trực tiếp với cơ thể vật nuôi nên không gây kích động lên vật nuôi, giảm ảnh hưởng xấu đến vật nuôi. Ngoài ra do không tiếp xúc nên thiết bị đo có thể có kích thước đủ to, dung lượng bộ nhớ đủ lớn, và nguồn cung cấp phù hợp cho các hệ thống theo dõi từ xa và lâu dài hiện tượng biến đổi thân nhiệt của vật nuôi. Nhược điểm: Khi vật nuôi dịch chuyển ra khoảng cách ra xa vị trí đặt thiết bị đo sẽ làm độ chính xác của phép đo giảm mạnh do các tác động nhiễu của môi trường. Ngoài ra độ chính xác của phép đo sẽ giảm khi vật nuôi dịch chuyển trong vùng có nhiều nguồn phát nhiệt khác. Thông tin khoa học công nghệ Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 66, 4 - 2020 231 Trong bảng 2, thể hiện một số nghiên cứu ứng dụng công nghệ IoT và công nghệ xử lý ảnh trong việc tự động đo thân nhiệt vật nuôi để phục vụ các bài toán thông minh hóa các quá trình trong chăn nuôi. Bảng 2. Một số nghiên cứu việc tự động đo thân nhiệt vật nuôi. Công trình nghiên cứu Đối tượng Phương pháp đo Loại cảm biến Mục đích đo [44] Bò thịt Tiếp xúc Nhiệt điện trở Nghiên cứu mối quan hệ giữa thân nhiệt trong thời ký mang thai và động dục ở bò [46] Chó Tiếp xúc Giao động thạch anh Để đo thân nhiệt ở loài chó, các tác giả đã chế tạo ra cảm biến nhiệt có kích thước như viên thuốc hình con nhộng, được bao phủ bởi lớp silicon. Khi đó, cho con vật nuốt vào dạ giày để đo nhiệt độ bên trong chúng. [48] Bò Không tiếp xúc Camera hồng ngoại Sử dụng camera nhiệt hồng ngoại chụp liên tục trong thời gian 45 phút ảnh mắt của vật nuôi để xác định thân nhiệt của chúng [50] Bò Tiếp xúc Nhiệt điện trở Đo thân nhiệt nhằm mục đích nghiên cứu các trạng thái sinh lý trên cơ thể vật nuôi [51] Lợn Tiếp xúc Nhiệt điện trở Đo và đối chứng nhiệt độ ở bàng quang, màng nhĩ và trực tràng trên cơ lợn khỏe và lợn mang bệnh [52] Thỏ Không tiếp xúc Nhiệt hồng ngoại Thân nhiệt đo được từ cảm biến nhiệt hồng ngoại bằng phương pháp đo không tiếp xúc sẽ được dùng để kiểm chứng với kết quả của các loại cảm biến khác khi chúng cùng đo một đối tượng. [53] Bò sữa Tiếp xúc Nhiệt điện trở So sánh nhiệt độ ở các bộ phận trên cơ thể bò sữa. [54] Bò sữa Tiếp xúc Nhiệt điện trở Đo nhiệt độ âm đạo của bò sữa để đánh giá sự ảnh hưởng kiểu gen của bò lên thân nhiệt khi được chăn thả trong vùng có khí hậu nắng nóng [55] Lợn Tiếp xúc Nhiệt điện trở Cùng lúc cấy các thiết bị đo nhiệt ở 6 vị trí khác nhau trên cơ thể lợn để xác định thân nhiệt của chúng [56] Bò Tiếp xúc Nhiệt điện trở Đo sự biến đổi nhiệt độ ở màng nhĩ bò khi thay đổi hàm lượng dinh dưỡng thức ăn và trong điều kiện nhiệt độ môi trường cao. [57] Bò Tiếp xúc Nhiệt điện trở Phát triển hệ thống đo nhiệt độ trực tràng của gia súc [58] Bò Không tiếp xúc Camera hồng ngoại Sử dụng camera nhiệt hồng ngoại để giám sát thân nhiệt của bò ở các trang trại thông minh [59] Bò Tiếp xúc Nhiệt điện trở Cấy thiết bị đo dưới gia vật nuôi để đo thân nhiệt [60] Bò Không tiếp xúc Camera hồng ngoại Sử dụng camera nhiệt hồng ngoại để phát hiện bệnh hô hấp ở bò 232 thân nhi để đo thân nhiệt vật nuôi thông qua phân tích phổ ảnh đ giúp phát hi phương pháp này là không ti lấn), không gây stress cho vật nuôi khi đang chẩn đoán t đã s xác đ Hình 6. tiếp đến chất l ch độ thân nhiệt vật nuôi trong các quá tr quan v tuy cũng đ ra nhi mặt ho hiện sự vi bằng công nghệ xử lý ảnh. Tuy nhiên đ ử dụng ảnh thân nhiệt tr M ỉ số sinh hóa trong máu v Ở lợn, bằng việc đo nhiệt độ tr ến th [65]. Ở ngựa, ặc những dấu hiệu bất th N. T. H ệt trực tiếp sẽ gặp nhiều khó khăn. Do đó ịnh t ức độ stress của vật nuôi tr ới sự tập trung của hooc môn nội tiết tố cortisol v ã ều h ình tr S ượng thận để phản ứng lại stress ở vật nuôi [ được áp dụng th ư êm, nhi Hình 7. ện sớm v ử dụng ảnh thân nhiệt tr ớng phát hiện dấu hiệu bệnh sớm thông qua sự thay đổi về trạng thái khuôn [64] ọc, ể chẩn đoán, phát hiện sớm dấu hiệu nhiễm bệnh tr ạng stress nhiệt cũng nh ượng thịt th đ , ã đ ễm tr Phát hi B. Q. Vi à t ề xuất sử dụng ảnh thân nhiệt để phát hiện những v ùng trong khung hình ch ừ xa các cá thể vật nuôi bị nhiễm ành ph ành công đ ệt ếp xúc trực tiếp với c ên các vùng cơ th à thân nhi ường đặc biệt ở v ện v , “ ùng viêm, nhi Tổng quan về công nghệ IoT ước khi giết mổ l ẩm. ên tai, các tác g ên các vùng cơ th M ệt của chúng. Do đó ình ch ể nhận d ư d ức độ stress của vật ự đoán các chỉ số sinh lý tr ăm sóc, v i ễm tr ể v ện khuôn mặt của lợn, từ đó ùng chân và móng c , k ơ th à phân tích ph iả đ ữ nhật ở chân ngựa có thể phát hiện đ ùng ỹ thuật d ể cừu để dự đoán các chỉ số sinh lý à thông s ận chuyển l ã ch ã và ể vật nuôi (ph ình tr 63 ở chân ngựa từ ảnh nhiệt , vi ứng tỏ rằng à hooc môn này đư ]. G Thông tin khoa h ùng máy đang là phương pháp hi [61 ạng sức khỏe của chúng. ố quan trọng ảnh h nuôi có m ệc giám sát sự thay đổi nhiệt ần đây, công nghệ xử lý ảnh chăm sóc s -64] ổ ảnh thân nhiệt cừu nhằm à h ủa ngựa. ên v . Ưu đi ương pháp khôn ên cơ th ết sức quan trọng. ật nuôi bằng việc đo ảnh nhiệt hồng ngoại ối li , chúng có m ùng b ức khỏe vật nuôi. ên quan đ , có th Trong hình 7 th ểm nổi bật của ể cừu ( ị nhiễm tr ọc công nghệ ư ợc tiết ra từ ể phát triển . ệu quả hình ởng trực ối t g xâm [62] ến các ương ùng ư ” 6). . ể ợc Thông tin khoa học công nghệ Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 66, 4 - 2020 233 4. KẾT LUẬN Ứng dụng công nghệ kỹ thuật cao trong sản xuất nông nghiệp nói chung và trong chăn nuôi nói riêng đã và đang là một xu thế tất yếu của rất nhiều nền nông nghiệp tiên tiến trên thế giới. Bởi chỉ có những nền nông nghiệp thông minh với các thiết bị làm việc chính xác sẽ giúp nâng cao hiệu quả sản xuất, tạo ra nhiều loại nông sản đáp ứng được các yêu cầu khắt khe của người tiêu dùng trên toàn thế giới. Ngành chăn nuôi và thú y Việt Nam cần chủ động, sáng tạo phát huy tiềm năng vốn có của mình đồng thời tiếp nhận có chọn lọc các công nghệ hiện đại sao cho phù hợp với các điều kiện sản xuất trong nước. Rất nhiều dịch bệnh đang xảy ra trên vật nuôi tại Việt Nam đòi hỏi người chăn nuôi quan tâm kỹ hơn đến sức khỏe đàn vật nuôi. Việc ứng dụng công nghệ cao trong đánh giá, chẩn đoán và kiểm soát bệnh vật nuôi nên được nghiên cứu và áp dụng trong tương lai gần bởi sự cần thiết của nó và sự thuận lợi về mặt nền tảng công nghệ thông tin cao mà Việt Nam đang sở hữu. Trước mắt, công nghệ IoT hoàn toàn có thể áp dụng được trong việc xác định thân nhiệt của vật nuôi, nhằm phân loại vật nuôi bị stress hay bị sốt và cần đưa đến giải pháp cách ly để điều trị. Lời cảm ơn: Nhóm tác giả cảm ơn sự tài trợ về kinh phí của Học viện Nông nghiệp Việt Nam trong khuôn khổ để tại trọng điểm cấp học viện năm 2020. TÀI LIỆU THAM KHẢO [1]. Ferrari, P., Flammini, A., Rinaldi, S., Sisinni, E., Maffei, D., & Malara, M. (2018). “Impact of quality of service on cloud based industrial IoT applications with OPC UA”. Electronics, 7(7), 109. [2]. Lesi, V., Jakovljevic, Z., & Pajic, M. (2019, April). “Reliable industrial IoT-based distributed automation”. In Proceedings of the International Conference on Internet of Things Design and Implementation (pp. 94-105). [3]. Alqahtani, F. H. (2018). “The application of the Internet of Things in healthcare”. Int. J. Comput. Appl, 180, 19-23. [4]. Dziak, D., Jachimczyk, B., & Kulesza, W. J. (2017). “IoT-based information system for healthcare application: design methodology approach”. Applied Sciences, 7(6), 596. [5]. Fraga-Lamas, P., Fernández-Caramés, T. M., Suárez-Albela, M., Castedo, L., & González-López, M. (2016). “A review on internet of things for defense and public safety”. Sensors, 16(10), 1644. [6]. Johnsen, F. T., Zieliński, Z., Wrona, K., Suri, N., Fuchs, C., Pradhan, M., ... & Marks, M. (2018, May). “Application of IoT in military operations in a smart city”. In 2018 International Conference on Military Communications and Information Systems (ICMCIS) (pp. 1-8). IEEE. [7]. Jayaraman, P. P., Yavari, A., Georgakopoulos, D., Morshed, A., & Zaslavsky, A. (2016). “Internet of things platform for smart farming: Experiences and lessons learnt”. Sensors, 16(11), 1884. [8]. Kamienski, C., Soininen, J. P., Taumberger, M., Dantas, R., Toscano, A., Salmon Cinotti, T., ... & Torre Neto, A. (2019). “Smart water management platform: Iot- based precision irrigation for agriculture”. Sensors, 19(2), 276. [9]. Ray, P. P. (2017). “Internet of things for smart agriculture: Technologies, practices and future direction”. Journal of Ambient Intelligence and Smart Environments, 9(4), 395-420. [10]. Neethirajan, S. (2017). “Recent advances in wearable sensors for animal health management”. Sensing and Bio-Sensing Research, 12, 15-29. [11]. Handcock, Rebecca N., et al. "Monitoring animal behaviour and environmental interactions using wireless sensor networks, GPS collars and satellite remote Thông tin khoa học công nghệ N. T. Học, , B. Q. Việt, “Tổng quan về công nghệ IoT chăm sóc sức khỏe vật nuôi.” 234 sensing." Sensors 9.5 (2009): 3586-3603. [12]. Park, Myeong-Chul, and Ok-Kyoon Ha. "Development of effective cattle health monitoring system based on biosensors." Adv. Sci. Tech 117 (2015): 180-185. [13]. Aydin, Atilla, et al. "Application of a fully automatic analysis tool to assess the activity of broiler chickens with different gait scores." Computers and Electronics in Agriculture 73.2 (2010): 194-199. [14]. Corkery, Gerard, et al. "Incorporating smart sensing technologies into the poultry industry." Journal of World's Poultry Research 3.4 (2013): 106-128. [15]. Wathes, C. 2007. “Precision livestock farming for animal health, welfare and production”. Tartu: Estonian University of Life Sciences, Jõgeva Plant Breeding Institute, Estonian Research Institute of Agriculture. [16]. Barbosa Filho JAD, Silva IJO and Silva MAN. 2008. “Welfare evaluation by image analysis of laying hens in different breeding systems and environmental”. [17]. Ferrari, Sara, et al. "Cough sound analysis to identify respiratory infection in pigs." Computers and electronics in agriculture 64.2 (2008): 318-325. [18]. Dong, Fangwu, and Naiqing Zhang. "Wireless sensor networks applied on environmental monitoring in fowl farm." International Conference on Computer and Computing Technologies in Agriculture. Springer, Berlin, Heidelberg, 2009. [19]. Mollah, Md Bazlur R., et al. "Digital image analysis to estimate the live weight of broiler." Computers and Electronics in Agriculture 72.1 (2010): 48-52. [20]. Cordeiro, M. B.,Tinoco, I. F. F.,De Mesquita, R. M. & De Sousa, F. C. 2011. “Digital image analysis for young chicken's behavior evaluation”. Engenharia Agricola, 31, 418-426 [21]. T. Fukatsu, T. Nanseki, “Farm Operation Monitoring System with Wearable Sensor Devices Including RFID”, INTECH Open Access Publisher, 2011. [22]. Banhazi, Thomas M., et al. "Precision Livestock Farming: Precision feeding technologies and sustainable livestock production." International Journal of Agricultural and Biological Engineering 5.4 (2012): 54-61. [23]. Zia, Asif I., et al. "Sensor and instrumentation for progesterone detection." 2012 IEEE International Instrumentation and Measurement Technology Conference Proceedings. IEEE, 2012. [24]. Chung, Yongwha, et al. "Automatic detection and recognition of pig wasting diseases using sound data in audio surveillance systems." Sensors 13.10 (2013): 12929-12942. [25]. Chung, Y., et al. "Automatic detection of cow’s oestrus in audio surveillance system." Asian-Australasian journal of animal sciences 26.7 (2013): 1030. [26]. Nograles, Abdul Hadi H., and Felicito S. Caluyo. "Wireless system for pregnancy detection in cows by monitoring temperature changes in body." 2013 IEEE 9th International Colloquium on Signal Processing and its Applications. IEEE, 2013. [27]. Lee, Jonguk, et al. "Stress detection and classification of laying hens by sound analysis." Asian-Australasian journal of animal sciences 28.4 (2015): 592. [28]. Vandermeulen, Joris, et al. "Discerning pig screams in production environments." PLoS One 10.4 (2015). [29]. Andersson, L. Mattias, et al. "Wearable wireless estrus detection sensor for cows". Computers and Electronics in Agriculture 127 (2016): 101-108. [30]. Sa, Jaewon. "Detection of Low-Weight Pigs using a Top-View Camera." The fourth International Conference on Information Science and Cloud Computing. Vol. 264. SISSA Medialab, 2016. [31]. Edmonson, A. J., Lean, I. J., Weaver, L. D., Farver, T., & Webster, G. (1989). “A Thông tin khoa học công nghệ Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 66, 4 - 2020 235 body condition scoring chart for Holstein dairy cows”. Journal of dairy science, 72(1), 68-78. [32]. Alvarez, J. R., Arroqui, M., Mangudo, P., Toloza, J., & Jatip, D. (2017). “Advances in Automatic Detection of Body Condition Score of Cows: A Mini Review”. J Dairy Vet Anim Res, 5(4), 00149. [33]. Bewley, J. M., Peacock, A. M., Lewis, O., Boyce, R. E., Roberts, D. J., Coffey, M. P., ... & Schutz, M. M. (2008). “Potential for estimation of body condition scores in dairy cattle from digital images”. Journal of dairy science, 91. [34]. Krukowski, M. (2009). “Automatic determination of body condition score of dairy cows from 3D images”. Skolan för datavetenskap och kommunikation, Kungliga Tekniska högskolan. [35]. Azzaro, G., Caccamo, M., Ferguson, J. D., Battiato, S., Farinella, G. M., Guarnera, G. C., ... & Licitra, G. (2011). “Objective estimation of body condition score by modeling cow body shape from digital images”. Journal of dairy science, 94(4), 2126-2137. [36]. Bercovich, A., Edan, Y., Alchanatis, V., Moallem, U., Parmet, Y., Honig, H., ... & Halachmi, I. (2013). “Development of an automatic cow body condition scoring using body shape signature and Fourier descriptors”. Journal of dairy science, 96(12), 8047-8059. [37]. Salau, J., Haas, J. H., Junge, W., Bauer, U., Harms, J., & Bieletzki, S. (2014). “Feasibility of automated body trait determination using the SR4K time-of-flight camera in cow barns”. SpringerPlus, 3(1), 225. [38]. Fischer, A., Luginbühl, T., Delattre, L., Delouard, J. M., & Faverdin, P. (2015). “Rear shape in 3 dimensions summarized by principal component analysis is a good predictor of body condition score in Holstein dairy cows”. Journal of dairy science, 98(7), 4465-4476. [39]. Spoliansky, R., Edan, Y., Parmet, Y., & Halachmi, I. (2016). “Development of automatic body condition scoring using a low-cost 3-dimensional Kinect camera”. Journal of dairy science, 99(9), 7714-7725. [40]. Halachmi, I., Klopčič, M., Polak, P., Roberts, D. J., & Bewley, J. M. (2013). “Automatic assessment of dairy cattle body condition score using thermal imaging”. Computers and electronics in agriculture, 99, 35-40. [41]. Shelley, A. N. (2016). “Incorporating machine vision in precision dairy farming technologies”. PhD thesis, University of Kentucky. [42]. Anglart, D. (2014). “Automatic estimation of body weight and body condition score in dairy cows using 3D imaging technique”. Master’s thesis. [43]. Tattersall, G. J., and V. Cadena. "Insights into animal temperature adaptations revealed through thermal imaging." The Imaging Science Journal 58.5 (2010): 261- 268. [44]. Cooper-Prado, M. J., et al. "Relationship of ruminal temperature with parturition and estrus of beef cows." Journal of animal science 89.4 (2011): 1020-1027. [45]. Montanholi, Y. R., et al. "Assessing feed efficiency in beef steers through feeding behavior, infrared thermography and glucocorticoids." animal 4.5 (2010): 692-701. [46]. Angle, T. Craig, and Robert L. Gillette. "Telemetric measurement of body core temperature in exercising unconditioned Labrador retrievers" . Canadian Journal of Veterinary Research 75.2 (2011): 157-159. [47]. McCafferty, Dominic J. "Applications of thermal imaging in avian science." Ibis 155.1 (2013): 4-15. [48]. Stewart, M., et al. "Noninvasive assessment of autonomic activity for evaluation of Thông tin khoa học công nghệ N. T. Học, , B. Q. Việt, “Tổng quan về công nghệ IoT chăm sóc sức khỏe vật nuôi.” 236 pain in calves, using surgical castration as a model." Journal of dairy science 93.8 (2010): 3602-3609 [49]. Torrao, N. A., et al. "Assessment of the use of temperature-sensitive microchips to determine core body temperature in goats." Veterinary Record 168.12 (2011): 328-328. [50]. Prendiville, Daniel J., et al. “Radiotelemetry systems for measuring body temperature”. Teagasc, 2002. [51]. Hanneman, S. K., J. T. Jesurum-Urbaitis, and D. R. Bickel. "Comparison of methods of temperature measurement in swine." Laboratory animals 38.3 (2004): 297-306. [52]. Chen, Patty H., and Charles E. White. "Comparison of rectal, microchip transponder, and infrared thermometry techniques for obtaining body temperature in the laboratory rabbit (Oryctolagus cuniculus)." Journal of the American Association for Laboratory Animal Science 45.1 (2006): 57-63. [53]. Bewley, JM., et al. "Comparison of reticular and rectal core body temperatures in lactating dairy cows." Journal of dairy science 91.12 (2008): 4661-4672. [54]. Dikmen, S., et al. "Genotype effects on body temperature in dairy cows under grazing conditions in a hot climate including evidence for heterosis." International journal of biometeorology 53.4 (2009): 327-331. [55]. Lohse, Louise, et al. "A study on the applicability of implantable microchip transponders for body temperature measurements in pigs." Acta Veterinaria Scandinavica 52.1 (2010): 29. [56]. Mader, T. L., et al. "Tympanic temperature in confined beef cattle exposed to excessive heat load." International journal of biometeorology 54.6 (2010): 629-635. [57]. Reuter, R. R., et al. "Development of a self-contained, indwelling rectal temperature probe for cattle research." Journal of animal science 88.10 (2010): 3291-3295. [58]. Poikalainen, V., et al. "Infrared temperature patterns of cow’s body as an indicator for health control at precision cattle farming." Agronomy Research Biosystem Engineering Special 10.1 (2012): 187-194. [59]. Reid, E. D., et al. "Correlation of rectal temperature and peripheral temperature from implantable radio-frequency microchips in Holstein steers challenged with lipopolysaccharide under thermoneutral and high ambient temperatures." Journal of animal science 90.13 (2012): 4788-4794. [60]. Schaefer, A. L., et al. "The non-invasive and automated detection of bovine respiratory disease onset in receiver calves using infrared thermography." Research in veterinary science 93.2 (2012): 928-935. [61]. Gade, R., & Moeslund, T. B. (2014). “Thermal cameras and applications: a survey”. Machine vision and applications, 25(1), 245-262. [62]. McManus, C., Tanure, C. B., Peripolli, V., Seixas, L., Fischer, V., Gabbi, A. M., ... & Costa Jr, J. B. G. (2016). “Infrared thermography in animal production: An overview”. Computers and Electronics in Agriculture, 123, 10-16. [63]. Warriss, P. D., Pope, S. J., Brown, S. N., Wilkins, L. J., & Knowles, T. G. (2006). “Estimating the body temperature of groups of pigs by thermal imaging”. Veterinary Record, 158(10), 331-334. [64]. Yanmaz, L. E., Okumus, Z., & Dogan, E. (2007). “Instrumentation of thermography and its applications in horses”. J Anim Vet Adv, 6(7), 858-62. [65]. Hansen, M. F., Smith, M. L., Smith, L. N., Salter, M. G., Baxter, E. M., Farish, M., & Grieve, B. (2018). “Towards on-farm pig face recognition using convolutional neural networks”. Computers in Industry, 98, 145-152. Thông tin khoa học công nghệ Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 66, 4 - 2020 237 ABSTRACT A SURVEY ON INTERNET OF THINGS, IMAGE PROCESSING APPLICATIONS AND CHALLENGES FOR ANIMAL HEALTH MANAGEMENT The livestock sector in Vietnam plays an important role in agriculture, which accounts for 35 percent of the total gross domestic product of the agricultural sector in 2016. Unfortunately, the Vietnamese livestock industry is facing many animal disease outbreaks. In order to reduce the impact of disease and early catch the signs of illness in animals, some developed countries (e.g., Japan, South Korea, Netherlands, Belgium, USA) have used various emerging technologies such as Biosensors, Internet of Things (IoT), Image processing, for livestock monitoring. This review paper presents a review of recent advances in livestock monitoring. A comprehensive tabular overview of different approaches in monitoring animal health using thermal imaging cameras is presented with key issues. Although having significant benefits in livestock monitoring, this area has still some challenges which are investigated in this paper. Keywords: Smart farming; IoT applications in agriculture; Image processing; Thermal imaging camera. Nhận bài ngày 20 tháng 02 năm 2020 Hoàn thiện ngày 12 tháng 3 năm 2020 Chấp nhận đăng ngày 10 tháng 4 năm 2020 Địa chỉ: 1Học viện Nông nghiệp Việt Nam; 2Đại học Công nghiệp Hà Nội; 3Cao đẳng Xây dựng Công trình đô thị. *Email: xhaicuwc.edu.vn@gmail.com.