

НАШ ПРОДУКТ
Данные SINORNIS в реальном времени дают глубокое понимание продуктивности вашей фермы
Sinornis Poultry предлагает фермерам комплексный пакет аппаратного и программного обеспечения, который собирает данные в режиме реального времени, повышая прозрачность и облегчая принятие обоснованных решений на ферме. С помощью беспроводных датчиков уникальное решение Sinornis Poultry контролирует параметры окружающей среды и здоровья, позволяя проводить анализ и выявлять зоны для улучшения продуктивности и роста бройлеров.


GCAS
GW
GCAS
GCAS


GW
В сетях совместных датчиков модуль Gateway играет ключевую роль, соединяя и консолидируя данные с множества сенсоров. Он обеспечивает надёжную связь между сенсорами и системой обработки данных, позволяя проводить мониторинг и анализ в реальном времени. Такой шлюз критически важен для повышения эффективности сенсорных сетей в кооперативных средах.


GCAS
Sinornis меняет подход к птицеводству с помощью инновационного сенсора GSAC - универсального решения для оптимизации условий содержания птицы. Сенсор GSAC объединяет функции наших прежних систем анализа концентрации газов и погодных условий, предоставляя полный спектр мониторинга. От обеспечения чистоты воздуха в курятнике путём отслеживания таких газов, как H2S, NH3 и ЛОС, до предоставления метеоданных в реальном времени - всё это способствует точному и продуманному управлению. Мониторинг как внутренней, так и внешней среды позволяет улучшать здоровье и продуктивность птицы, способствуя устойчивости и инновациям в сельском хозяйстве.


Датчики Sinornis
Продвинутый цифровой фильтр (ADF) эффективно справляется с шумами в данных и случайными внешними факторами. Он оценивает состояние системы, сочетая предсказанные и новые измерения через взвешенное среднее. ADF точно оценивает состояния при наличии помех и имеет преимущества по сравнению с другими методами, учитывая случайную структуру экспериментальных измерений. Он также учитывает такие параметры, как дисперсия начальной оценки и ошибки модели. ADF предоставляет оценку дисперсии ошибки и подходит для цифровой обработки в реальном времени без хранения прошлых данных.

