論文の概要: Smart IoT-Based Wearable Device for Detection and Monitoring of Common Cow Diseases Using a Novel Machine Learning Technique
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.04761v1
- Date: Thu, 08 Jan 2026 09:29:11 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-09 17:01:53.13657
- Title: Smart IoT-Based Wearable Device for Detection and Monitoring of Common Cow Diseases Using a Novel Machine Learning Technique
- Title（参考訳）: 新しい機械学習技術を用いたスマートIoTウェアラブルデバイスによる共通牛病の検出とモニタリング
- Authors: Rupsa Rani Mishra, D. Chandrasekhar Rao, Ajaya Kumar Tripathy,
- Abstract要約: この研究は、牛の日常活動と健康状態を監視するために設計されたIoT対応サイバー物理システムフレームワークを提案する。
収集された生理的および行動学的データを用いて,牛の共通疾患の診断に新しい機械学習アルゴリズムを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Manual observation and monitoring of individual cows for disease detection present significant challenges in large-scale farming operations, as the process is labor-intensive, time-consuming, and prone to reduced accuracy. The reliance on human observation often leads to delays in identifying symptoms, as the sheer number of animals can hinder timely attention to each cow. Consequently, the accuracy and precision of disease detection are significantly compromised, potentially affecting animal health and overall farm productivity. Furthermore, organizing and managing human resources for the manual observation and monitoring of cow health is a complex and economically demanding task. It necessitates the involvement of skilled personnel, thereby contributing to elevated farm maintenance costs and operational inefficiencies. Therefore, the development of an automated, low-cost, and reliable smart system is essential to address these challenges effectively. Although several studies have been conducted in this domain, very few have simultaneously considered the detection of multiple common diseases with high prediction accuracy. However, advancements in Internet of Things (IoT), Machine Learning (ML), and Cyber-Physical Systems have enabled the automation of cow health monitoring with enhanced accuracy and reduced operational costs. This study proposes an IoT-enabled Cyber-Physical System framework designed to monitor the daily activities and health status of cow. A novel ML algorithm is proposed for the diagnosis of common cow diseases using collected physiological and behavioral data. The algorithm is designed to predict multiple diseases by analyzing a comprehensive set of recorded physiological and behavioral features, enabling accurate and efficient health assessment.
- Abstract（参考訳）: 個別牛の病気検出のための手動観察とモニタリングは、労働集約的であり、時間がかかり、精度が低下する傾向にあるため、大規模農業作業において重要な課題となっている。
人間の観察への依存はしばしば症状を特定するのに遅れを引き起こす。
その結果、病気検出の精度と精度が著しく損なわれ、動物の健康や農業全体の生産性に影響を及ぼす可能性がある。
さらに、牛の健康を観察・監視するための人的資源の整理と管理は、複雑で経済的に要求される課題である。
熟練した人材の関与が必要であり、農業維持費の上昇と運用上の不効率に寄与する。
したがって、これらの課題を効果的に解決するためには、自動化された低コストで信頼性の高いスマートシステムの開発が不可欠である。
この領域でいくつかの研究が行われてきたが、高い予測精度で複数の共通疾患の検出を同時に検討した例はほとんどない。
しかし、IoT(Internet of Things)、機械学習(ML)、サイバー物理システム(Cyber-Physical Systems)の進歩により、牛の健康モニタリングが自動化され、精度が向上し、運用コストが削減された。
本研究は,ウシの日常活動と健康状態を監視するためのIoT対応サイバー物理システムフレームワークを提案する。
収集された生理的および行動学的データを用いて,牛の共通疾患の診断のための新しいMLアルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは、記録された生理的および行動的特徴の包括的セットを分析し、正確かつ効率的な健康評価を可能にすることで、複数の疾患を予測するように設計されている。
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