Animal identification and performance analysis based on rfid iot Smart Farming applications

• Autorzy: Boonsong Wasana

Identyfikatory

DOI

10.15199/48.2022.02.02

Warianty tytułu

PL

Identyfikacja zwierząt i analiza wydajności na podstawie aplikacji RFID-IoT Smart Farming

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The intelligent farming concept involves animal identification to monitor and count in the open farm. The embedment ideas of radio frequency identification (RFID) and Internet of Things (IoT) technologies have been a rise in the number of applications and have been successfully applied for animal tracking systems. In this paper, both RFID and IoT are implemented for a wireless tracking monitoring system. This implementation used for wireless animal monitoring in the open-farm can eliminate time wasted during manual counting of animals in the farm if they disappear. The tracked information can be recorded at any time (real-time monitoring). The RFID systems are embedded with the passive and active, and they are worked together over the wireless sensor network (WSN) platform. The WSN is helpful in case used in outdoor conditions when there is no WiFi-internet signal covering. The passive RFID card with a reader functioned low-frequency at 134.2 kHz, and they are embedded with active RFID using ZigBee-Pro through an IoT microcontroller. The RFID system integrated IoT platform evolves to transmit the information remotely to the farm-owner. This paper proposes the tag collection time and received signal strength indicator (RSSI) tests. The findings found that the embedded RFID end device achieves tag collection time performance compared to the standalone RFID of 9.26%. Moreover, the RSSI performance of the embedded RFID end device has a higher RSSI value than the standalone by ±10.32%. The individual test claimed that the embedded RFID end device achieves the outdoor condition use with a strong communication signal and sufficient time latency delay.

PL

Koncepcja inteligentnej hodowli obejmuje identyfikację zwierząt w celu monitorowania i liczenia w otwartej farmie. Pomysły dotyczące osadzania technologii identyfikacji radiowej (RFID) i Internetu rzeczy (IoT) spowodowały wzrost liczby zastosowań i zostały z powodzeniem zastosowane w systemach śledzenia zwierząt. W tym artykule zarówno RFID, jak i IoT zostały wdrożone w bezprzewodowym systemie monitorowania śledzenia. Ta implementacja wykorzystywana do bezprzewodowego monitorowania zwierząt na farmie otwartej może wyeliminować czas marnowany podczas ręcznego liczenia zwierząt w gospodarstwie, jeśli znikną. Śledzone informacje mogą być rejestrowane w dowolnym momencie (monitorowanie w czasie rzeczywistym). Systemy RFID są osadzone z pasywnym i aktywnym i współpracują ze sobą za pośrednictwem platformy sieci czujników bezprzewodowych (WSN). WSN jest pomocny w przypadku użytkowania w warunkach zewnętrznych, gdy nie ma pokrycia WiFi-internetu. Pasywna karta RFID z czytnikiem działała na niskich częstotliwościach przy 134,2 kHz i są one osadzone w aktywnym RFID za pomocą ZigBee-Pro poprzez mikrokontroler IoT. Zintegrowana z systemem RFID platforma IoT ewoluuje, aby zdalnie przesyłać informacje do właściciela gospodarstwa. W niniejszym artykule zaproponowano testy czasu zbierania znaczników i wskaźnika siły odbieranego sygnału (RSSI). Wyniki wykazały, że wbudowane urządzenie końcowe RFID osiąga wydajność zbierania tagów w porównaniu z samodzielnym RFID wynoszącym 9,26%. Co więcej, wydajność RSSI wbudowanego urządzenia końcowego RFID ma wyższą wartość RSSI niż samodzielne urządzenie o ±10,32%. W indywidualnym teście stwierdzono, że wbudowane urządzenie końcowe RFID osiąga warunki zewnętrzne przy silnym sygnale komunikacyjnym i wystarczającym opóźnieniu czasowym.

Słowa kluczowe

EN

RFiD; IoT; WiFi; WSN; ZigBee-Pro

PL

RFID; WiFi; ZigBee

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Elektrotechniczny
• Rocznik: 2022
• Tom: R. 98, nr 2
• Strony: 6--9
• Opis fizyczny: Bibliogr. 15 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Boonsong Wasana

• Department of Electrical Education, Faculty of Industrial Education, Rajamangala University of Technology Srivijaya, Songkhla, Thailand

• https://orcid.org/0000-0003-3801-3053

Bibliografia

• [1] Sarah. G., The Role of RFID in Smart Farming and Agriculture, RFID Journal LIVE, (2021)
• [2] Boonsong. W., Ismail. W., and Yaacob. M., Link Quality of Wireless Household Monitoring Meter with an Embedded RFID in LOS Indoor Environment, Wireless Personal Communication, (2017), pp. 1-14
• [3] Zhang. D., Yang. AT., Zhang., Real-time locating systems using active RFID for Internet of Things, IEEE Syst. J, vol. 10(3), (2016), pp. 1126-1235
• [4] Greengard. S, The Internet of Things, The MIT Press Essential Knowledge Series, vol. 20, Cambridge, MA. USA: MIT Press
• [5] Goel. A., Khurana. A., Sehgal. P., Suganthi. S., Vision based Office Automation and Security System using Machine Learning and Internet of Things, International Journal of Engineering & Technology, vol. 7(2), (2018), pp. 42-46
• [6] Nikitin. P. V., Pao. KVS., Theory and measurement of backscattering from RFID tags, IEEE Antennas Progag. Mag, vol. 48 (2006), pp. 212-218
• [7] Farris. I., Militana. L., Lera. A., Spinella. C., Assessing the performance of a novel tag-based reader-to-reader communication paradigm under noisy channel conditions, IEEE Trans. Wireless Commun, vol. 15(7), (2016), pp. 4813-4825
• [8] Boonsong. W., Adeleke. O., Ismail. W., Accuracy Performance Analysis of Safety Sensors Based NETPIE-Intruder Detection System on Internet of Things Platform, Wireless Personal Communications, (2021), pp. 1-14
• [9] OECD Digital Economy Papers., The Internet of Things seizing the benefits and addressing the challences, 2016 ministerial meeting on the digital economy, (2016), pp. 1-57
• [10] IoT Device (ZigBee) Security Study, HKPC, (2020), pp. 1-37
• [11] Stouffer. K., Falco. J., Kent. K., Reccommendations of theNational Institute of Standards and Technology, NIST Special Publication, (2006)
• [12] ZigBee Specification., The ZigBee Alliance, (2007), pp. 1-565
• [13] Boonsong. W., Ismail. W., Link Quality of Wireless Household Energy with an Embedded RFID in LOS Indoor Environment, Wireless Personal Communications, (2017), pp. 1-14
• [14] Wang. H., Zhang. F., Zhang. W., Human Detection through RSSI Processing with Packet Dropout in Wireless Sensor Network, Hindawi: Journal of Sensor, (2020), pp. 1-9
• [15] Bullmann. M., Fetzer. T., Ebner. F., Ebner. M., Deinzer. F., Grzegorzek. M., Comparison of 2.4 GHz WiFi FTM- and RSSI-Based Indoor Positioning Methods in Realistic Scenarios, Sensors, (2020), pp. 1-26