El Ayam

El Ayam mengintegrasikan pemantauan suhu, kelembapan, dan kadar amonia selama 24 jam dengan analisis visual berbasis AI. Sistem ini dikembangkan untuk membantu peternak memantau kondisi kandang dari jarak jauh serta mengenali indikasi gangguan pernapasan, termasuk Chronic Respiratory Disease (CRD), yang sulit dideteksi sejak dini tanpa pemeriksaan fisik pada setiap ayam. Riwayat telemetri juga menjadi informasi penting ketika terjadi lonjakan kematian ayam, tetapi kerap tidak tersedia saat dibutuhkan.

• — Firmware ESP32 (Arduino C++) untuk membaca sensor DHT22, sensor gas amonia MQ, dan sensor debu GP2Y, lalu mengirim telemetri berkala tiap 60 detik ke REST API Flask.
• — Dashboard web polling JSON real-time tanpa muat ulang halaman dengan indikator status bertingkat (Normal, Warning, Bahaya).
• — Pipeline computer vision 2 model YOLOv8 dari stream RTSP kamera IP Tapo: Model 1 mendeteksi posisi dan memotong area kepala ayam, sedangkan Model 2 mengklasifikasikan kondisi Sehat atau terindikasi CRD.
• — Logika state machine "Dokter Teliti" yang hanya memicu alarm peringatan jika anomali terdeteksi 5 frame berturut-turut untuk menghindari false-positive.
• — Snapshot visual otomatis saat terdeteksi anomali untuk arsip bukti peternak.
• — Optimasi basis data SQLite mode WAL (Write-Ahead Logging) dengan background job otomatis yang mengarsipkan riwayat >20.000 baris ke CSV dan memangkas data >14 hari.
• — Registrasi otomatis modul ESP32 baru dan deteksi status offline jika perangkat tidak merespons lebih dari 65 detik.

• — Diimplementasikan di kandang ayam untuk mendukung pemantauan jarak jauh selama 24 jam setiap hari.
• — Menggunakan computer vision untuk mendeteksi indikasi visual gejala gangguan pernapasan pada ayam tanpa kontak fisik.
• — Menangani koneksi RTSP dan ESP32 yang terputus melalui penyambungan ulang otomatis, serta pembacaan sensor bernilai -999 tanpa menyebabkan server berhenti.