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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisor1Lucena Júnior, Vicente Ferreira de-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/6820830740393500pt_BR
dc.contributor.referee1Medeiros, Renan Landau Paiva de Medeiros-
dc.contributor.referee2Ayres Junior, Florindo Antonio de Carvalho-
dc.creatorMuniz, Caíque Veiga de Lima-
dc.date.accessioned2022-09-29T18:37:19Z-
dc.date.available2022-09-27-
dc.date.available2022-09-29T18:37:19Z-
dc.identifier.urihttp://riu.ufam.edu.br/handle/prefix/6356-
dc.description.abstractBrazil is one of the largest beef producers in the world and the adoption of beef cattle confinement in the country has increased. However, the beef industry incessantly needs new methods, technologies and tools to meet the growing demands of the consumer market. In this context, weighing the cattle is essential so that the producer can have greater security in his decision-making, but the most used tool to have the weighing of the animals happens through a scale attached to a trunk, however, this method in addition to being risky for the animal and for those who handle it, it causes stress to the cattle, which leads to significant losses in the live weight of an animal, not to mention that stress reduces the quality of its meat, factors that cause financial losses to the rancher. . In this way, the objective of this study is to design a weighing scale in motion for cattle using ESP32 for IoT applications, developed to capture data without the need for the animal to stand still on the scale. Thus, based on experiments carried out at Fazenda Santa Rosa (AM), a scale system was developed that makes it possible to weigh animals in motion, with an LSTM neural network, without the presence of a containment trunk to force them to stop. The cattle are identified by the Radio-Frequency Identification (RFID) reader through electronic tags, and therefore, the animals have their weight recorded individually. Subsequently, the weights validated by the equipment's software are saved on an SD Card and then sent via LoRa to the gateway, which will be located at a point on the farm with internet access so that the data are available, to be shown in an application. smartphone, which needs to have internet connection and Bluetooth communication to send balance calibration data, date and time to the system. The system identifies which animal is passing over the scale, in order to collect and send to a gateway the date, weight and identification of the electronic tag, and in this way, have an individual follow-up of the animal's weight curve, without it is necessary to handle it for a common scale, avoiding risks for those who handle and losses with the loss of weight of the animal. The crossing scale achieved satisfactory results when compared with the traditional weighing method, used on the farm, with the animal immobilized in the trunk. The developed software proved to be reliable in capturing, storing and debugging data. Thus, it was concluded that the moving passage scale, developed in this study, is an efficient tool in increasing profitability and production control. Furthermore, it is an instrumentation and monitoring tool for decision making regarding productive management.pt_BR
dc.description.resumoO Brasil é um dos maiores produtores de carne bovina do mundo e a adesão ao confinamento de bovino de corte, no país, tem aumentado. Entretanto, a indústria de carne bovina precisa incessantemente de novos métodos, tecnologias e ferramentas para suprir as crescentes exigências do mercado consumidor. Neste contexto, a pesagem do gado é essencial para que o produtor possa ter maior segurança em suas tomadas de decisões, porém a ferramenta mais empregada para se ter a pesagem dos animais acontece por meio de uma balança unida a um tronco, porém, este método além de ser arriscado para o animal e para quem o maneja, causa estresse aos bovinos, o que acarreta perdas expressivas do peso vivo de um animal, sem contar que o estresse reduz a qualidade de sua carne, fatores estes que causam prejuízos financeiros ao pecuarista. Desta forma, o objetivo deste estudo é projetar uma balança de pesagem em movimento para gado usando ESP32 para aplicações IoT, desenvolvida para capturar dados sem que seja necessário que o animal fique parado em cima da balança. Assim, desenvolveu-se, a partir de experimentos realizados na Fazenda Santa Rosa (AM), um sistema de balança de que possibilita pesar os animais em movimento, por meio de uma rede neural LSTM, sem a presença do tronco de contenção para forçar a parada deles. O gado é identificado pelo leitor Identificação por Radio Frequência do inglês Radio-Frequency Identification (RFID) através de brincos eletrônicos, e por conseguinte, os animais têm seu peso registrado individualmente. Na sequência, os pesos validados pelo software do equipamento são salvos em um SD Card e em seguida enviados via LoRa para o gateway, que ficará em um ponto da fazenda com acesso à internet para que os dados fiquem disponíveis, para ser mostrado em um aplicativo de smartphone, que precisa ter conexão de internet e comunicação Bluetooth para enviar dados de calibração da balança, data e hora para o sistema. O sistema identifica qual animal está passando sobre a balança, a fim de coletar e enviar para um gateway a data, o peso e identificação do brinco eletrônico, e deste modo, ter um acompanhamento da curva de peso do animal de forma individual, sem que seja necessário manejá-lo para uma balança comum, evitando riscos para quem maneja e prejuízos com a perda de peso do animal. A balança de passagem alcançou resultados satisfatórios ao ser confrontada com o método tradicional de pesagem, utilizado na fazenda, com o animal imobilizado no tronco. O software desenvolvido mostrou-se confiável na captura, armazenamento e depuração dos dados. Assim, concluiu-se a balança de passagem em movimento, desenvolvida neste estudo, é uma ferramenta eficiente no aumento da lucratividade e controle da produção. E ainda, é uma ferramenta de instrumentação e monitoramento para tomada de decisões quanto ao manejo produtivo.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentFT - Faculdade de Tecnologiapt_BR
dc.relation.referencesAAZAM, M.; HUH, E. Fog Computing and Smart Gateway Based Communication for Cloud of Things, p. 464–470, ago. 2014. ABEL, M. G. Protocolo de comunicação de topologia mesh utilizando radiofrequência por modulação LoRa. 2019. Trabalho de Conclusão de Curso. ALVES, L. G. et al. Bem-estar e manejo pré-abate e suas influências sobre a qualidade de carne e carcaça de bovinos de corte. ENCICLOPÉDIA BIOSFERA, v. 16, n. 29, 2019. ANGUERA, J.; PÉREZ, A. Teoria de antenas. Universitat Ramon Llull: Lluís Vicent, 2008. AUGUSTIN, A. et al. A Study of LoRa: Long Range & Low Power Networks for the Internet of Things. Sensors, Basel, Switzerland, v. 16, n. 9, p. 1466, 09 set 2016. AZEVEDO, C. R.; ROSA, E. R. Desenvolvimento de um sistema para a identificação automática de produtos utilizando tecnologia RFID. Seminário de Iniciação Científica e Seminário Integrado de Ensino, Pesquisa e Extensão, 2015. BALANIS, C. A. Antenna Theory, Analysis and Design. 4th. ed. [S.l.]: A John Wiley & Sons, INC., 2017. ______. Antenna Theory: Analysis and Design. 3. ed. Hoboken, NJ: Wiley Interscience, 2005. BALDO, A.; XIMENES, L. Sistema de rastreamento de produtos utilizando a tecnologia Bluetooth. Revista dos Trabalhos de Iniciação Científica da UNICAMP, n. 27, p. 1-1, 2019. BARDYN, J. P. et al. IoT: The Era of LPWAN is starting now. ESSCIRC Conference 2016: 42nd European Solid-State Circuits Conference, p. 25-30, 2016. CÁCERES, E. N.; PISTORI, H.; TURINE, M. A. S.; PIRES, P. P.; SOARES, C. O.; CARROMEU, C. Computational precision livestock-position paper. II Workshop of the Brazilian Institute for Web Science Research. n. 02-03. 2011. CALLEJAS-CUERVO, P. H. D. M. et al. Caracterização da transmissão sem fio de dados através de Wi-Fi em um sistema de processamento de informação biomecânica. Revista Facultad de Ingeniería, v. 29, n. 54, 2020. CARVALHO, Á. G.; BADINHAN, L. F. d. C. Eletrônica - Telecomunicações. 1. ed. São Paulo: Fundação Padre Anchieta, 2011. CASTELÃO, R. Utilização de Redes Neurais para Previsões no Mercado de Ações. Projeto Final de Graduação. Universidade Estadual de Campinas. 2018. COSSINI, F. LoRaWAN: uma rede alternativa para a Internet das Coisas. 2016. CVETICANIN, D. Modelling and simulation of cow locomotion for dynamic weighing in modern dairy farming. 2005. Tese de Doutorado. Technische Universität München. DIAS, R. Internet das Coisas sem mistérios: Uma nova inteligência para os negócios. São Paulo: Netpress Books. 2016. DOS SANTOS, D. R. G.; VOLANTE, C. R. A importância da tecnologia sem fio na Indústria 4.0. Revista Interface Tecnológica, v. 15, n. 2, p. 245-254, 2018. DRAUZ, R.; HANDEL, D. Impacts of RFID on the Information Exchange in a Retail Supply Chain. 2007. ERIDANI, D.; WIDIANTO, E. D.; AUGUSTINUS, R. D. O. (2019, December). Monitoring system in LoRa network architecture using smart gateway in simple LoRa protocol. In 2019 International Seminar on Research of Information Technology and Intelligent Systems (ISRITI), IEEE, p. 200-204, 2019. FACCIONI FILHO, M. Internet das coisas. Unisul Virtual, 2016. FORBES. Internet of Things By The Numbers: Market Estimates And Forecasts. 2014. GAMBOGI, J. A. Aplicação de redes neurais na tomada de decisão no mercado de ações. 2013. Tese de Doutorado. Universidade de São Paulo. 2013. GEORGIOU, O.; RAZA, U. Low Power Wide Area Network Analysis: Can LoRa. IEEE Wireless Communications Letters, v. 6, n. 2, p. 162-165, Abril 2017. HAYKIN, S. Redes neurais: princípios e prática. Bookman Editora, 2001. HINER, J. The Executive´s Guide to the Internet of Things. ZDNet e TechRepublic, 2013. HOANG, Q. L.; JUNG, W. S.; YOON, T.; YOO, D.; OH, H. A real-time LoRa protocol for industrial monitoring and control systems. IEEE Access, 8, 44727-44738, 2020. HOCHREITER, S.; SCHMIDHUBER, J. Long Short-Term Memory. Johannes Kepler University Linz. 1997. KAGEYAMA, M. K. G.; MENEZES, V. A. D. C. de. Compartilhamento de recursos em redes LoRa. 2019. Trabalho de Conclusão de Curso. Universidade Tecnológica Federal do Paraná. KLAUCK, K. Redes LoRa para Internet das Coisas. Novo Hamburgo, RS, 2019. Trabalho de Conclusão de Curso (Sistemas de Informação) - Universidade Feevale. 2019. LEAL, E. A.; COSTA, C. S. Verticalização da produção através do sistema rotacionado. Faculdades Associadas de Uberaba – FAZU. 2021. Disponível em: < https://www.fazu.br/02/artigo-verticalizacao-da-producao-atraves-do-sistema-rotacionado-2/> Acesso em: 27 jul 2022. MACHADO, K. D. Eletromagnetismo. [S.l.]: Toda palavra, 2013. MAGRANI, E. A internet das coisas. Editora FGV, 2018. MCDONALD, K. T. The Radiation Reaction Force and the Radiation Resistance of Small Antennas. 2007. MELO, Aurélio Ferreira et al. Fatores que influenciam na qualidade da carne bovina: Revisão. Publicações em Medicina Veterinária e Zootecnia, v. 10, n. 10, p. 785-794, 2016. MENDONÇA, F. S. et al. Fatores que afetam o bem-estar de bovinos durante o período pré-abate. Archivos de zootecnia, v. 65, n. 250, p. 279-287, 2016. MILLER, M. J. et al. Using RFID technologies to capture simulation data in a hospital emergency department. In: Proceedings of the 2006 winter simulation conference. IEEE, 2006. p. 1365-1371. NAKANO, H. Recent Progress in Broadband Antennas. In: International Symposium on Antennas and Propagation — ISAP 2006. College of Engineering, Hosei University, Koganei, Tokyo, Japan: [s.n.], 2006. p. 4. OLIVEIRA, A. de S.; PEREIRA, M. F. Estudo da tecnologia de identificação por radiofreqüência-RFID. Universidade De Braslía - Faculdade De Tecnologia Departamento De Engenharia Elétrica. 2006. PIRES, P. F. et al. Plataformas para a internet das coisas. Minicursos SBRC-Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos, 2015. RAMANHO, T. S. et al. Internet das Coisas a Serviço da Defesa: proposição de um sistema de rastreamento de armamentos. Revista de administração, sociedade e inovação, v. 6, n. 1, p. 43-59, 2020. RAMO, S.; WHINNERY, J. R.; DUZER, T. V. Campos e Ondas Em Eletrônica das Comunicações. 1. ed. Rio de Janeiro, RJ: Guanabara Koogan, 1981. ROCHOL, J. Sistemas de comunicação sem fio: conceitos e aplicações. Bookman Editora, 2018. RODRIGUES FILHO, J. R.; DOS SANTOS NETO, Q. I. Software de gerenciamento para pesagem automatizada de bovinos da Embrapa Gado de Corte utilizando a balança de passagem Coimma/Embrapa. 2013. RUDIGER, B. Projeto e desenvolvimento de rede de monitoramento LoRa. Universidade Federal do Rio Grande do Sul – UFRGS. Engenharia Elétrica. 2021. SALES, M. F. L.; PAULINO, M. F.; VALADARES FILHO, S. C.; PAULINO, P. V. R.; PORTO, M. O.; COUTO, V. R. M. Composição corporal e requisitos energéticos de bovinos de corte sob suplementação em pastejo. Revista Brasileira de Zootecnia, 38, p.1355-1362, 2009. SANTAELLA, L. et al. Desvelando a Internet das coisas. Revista GEMInIS, v. 4, n. 2, p. 19-32, 2013. SANTOS, B. P. et al. Internet das coisas: da teoria à prática. 2016. SANTOS, E. D. G.; PAULINO, M. F.; DE PAULA LANA, R.; FILHO, S. D. C. V.; QUEIROZ, D. S. Influência da Suplementação com Concentrados nas Características de Carcaça de Bovinos. Revista Brasileira de Zootecnia, v. 31, p.1823-1832, 2002. SEMTECH. AN120.22 LoRa Modulation Basics. [S.l.], 2015. ______. Semtech Corporation, LoRa® and LoRaWAN®: A Technical Overview, 2019. SINHA, N. Understanding lstm and its quick implementation in keras for sentiment analysis. 2018. SOVRANI, E. F. Projeto, Construção e Caracterização de Antena para Medição de Emissão Eletromagnética. Bachelor’s Thesis, Centro de Ciências Tecnológicas, Universidade do Estado de Santa Catarina, Joinville, SC, Brazil, 2016. TANENBAUM, A. S.; WETHERALL, D. J. Computer Networks. 5th. Upper Saddle River, NJ, USA: Prentice Hall Press, 2010. TASDEMIR, S.; URKMEZ, A.; INAL, S. Determination of body measurements on the Holstein cows using digital image analysis and estimation of live weight with regression analysis. Computers and Electronics in Agriculture, v. 76, Maio, 2011, p. 189-197. VERMESAN, O.; FRIESS. P. (Eds.). Internet of Things - From Research and Innovation to Market Deployment. Aalborg: River Publishers, 2014. WELES, E. F. Protótipo para um sistema de automação de controle patrimonial utilizando tecnologia rfid. Revista Brasileira de Mecatrônica, v. 1, n. 4, p. 1-10, 2019. WERNER, T. Uso da tecnologia LoRaWAN para o monitoramento de dados ambientais. 2018. WESTPHAL, B. K. Estudo da tecnologia de comunicação sem fio aplicado a indústria: Bluetooth. 2018. WILDAN, F. M. A.; HAMIDI, E. A. Z.; JUHANA, T. The Design of Application for Smart Home Base on LoRa. In 2020 6th International Conference on Wireless and Telematics (ICWT), IEEE, p. 1-6, 2020. YAN, S. Understanding LSTM networks. v. 11, 2015. ZHU, Q. et al. IOT Gateway: Bridging Wireless Sensor Networks into Internet of Things, p. 347–352, dez. 2010.pt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectPesagem em movimentopt_BR
dc.subjectRede LSTMpt_BR
dc.subjectLeitor RFIDpt_BR
dc.subjectPesagem bovinapt_BR
dc.subjectTecnologia LoRapt_BR
dc.subject.cnpqENGENHARIAS: ENGENHARIA ELETRICA: CIRCUITOS ELETRICOS, MAGNETICOS E ELETRONICOS: CIRCUITOS ELETRONICOSpt_BR
dc.titleBalança De Pesagem Em Movimento Para Gado Utilizando ESP32 Para Aplicações IoT (Silvano.Io)pt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.creator.affiliationUniversidade Federal do Amazonaspt_BR
dc.date.event2022-09-19-
dc.publisher.localpubManauspt_BR
dc.subject.controladoBovinospt_BR
dc.creator.affiliation-initUFAMpt_BR
dc.publisher.courseEngenharia Elétrica – Eletrônica - Bacharelado - Manauspt_BR
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