基于深度卷积网络的育肥猪体重估测

为快速、无应激、准确地获取育肥猪体重数据,采用深度卷积网络对育肥猪体重进行了估测。结果表明:1)在改造后的Xception、MobileNetV2、DenseNet201和ResNet152V2 4种模型中,DenseNet201模型体重估测效果最好,在验证集上估测的相关系数为0.993 9,均方根误差为1.85kg,平均绝对误差为1.10kg,平均相对误差1.57%,被选为本研究所用的育肥猪体重估测模型;2)在测试数据上考察了该模型的泛化效果,其估测的相关系数为0.976 7,均方根误差为2.75kg,平均绝对误差为2.10kg,平均相对误差3.03%,效果良好;3)该模型的平均估测时间为0.16s,其处理速度远快于传统方法,更适合用于育肥猪分群系统、母猪饲喂站等对猪只体重获取速度要求严格的场合。综上,深度卷积网络模型可用于快速估测育肥猪体重,为猪场的自动化、智能化和无人化管理提供依据。     

声频处理对草莓植株性状及叶片叶绿素荧光特性的影响

以草莓为供试材料,研究其生长性状及叶绿素光系统Ⅱ的荧光参数对声频处理的响应。试验结果表明:声频处理35 d后,草莓的开花数、结果数和叶绿素含量均有所提高,其光系统Ⅱ的初始荧光F0、反映电子传递能力的ΦPSⅡ略有升高,最大荧光Fm及反映光化学效率的Fv/Fm值、反映光下开放的PSⅡ反应中心原初光能捕获效率的Fv′/Fm′均显著上升。表明声频处理后,PSⅡ反应中心的潜在活性增强,原初光能转换效率提高,电子传递和光化学效率上升。     

基于深度图像的猪体尺检测系统

为实现生猪饲养过程中体尺无接触检测,设计了一套基于双目视觉原理的猪体尺检测系统。针对色彩图像提取猪体轮廓易受污物和光照干扰的问题,提出基于深度图像的猪体轮廓提取算法。使用双目视觉系统获得猪体深度图像,利用帧差法提取猪只高度信息,并基于高度信息二值化图像,获得猪体轮廓;结合优化的基于凹陷结构的拐点提取算法,筛选体尺检测关键点,计算体长、体宽、体高、臀宽、臀高5个体尺,编写了基于以上算法的猪体尺检测程序。双目视觉系统三维检测的实验室验证表明:在2 m物距范围内,系统三维检测相对误差均小于1%;系统在实际猪场对32组猪体尺检测结果表明:与手工测量猪体尺相比,本系统检测的体尺平均相对误差在2%左右,平均误差小于2 cm。试验证明基于深度图像的猪体尺检测系统不容易受到脏污和光照干扰,能够实现生猪饲养过程中猪体尺的无接触检测。     

植物声频控制技术在设施蔬菜生产中的应用

植物声频控制技术是对植物施加一特定频率的声波处理,该声波要与植物自发声的频率相匹配,发生谐振,从而增强植物的光合作用和细胞分裂同步化,促进植物的生长发育,提早开花结实。该文概述了植物声频控制技术在设施蔬菜甜椒（Capsicum frutescens L.）、黄瓜（Cucumis sativus L.）和番茄（Lycopersion Mill）上的应用研究。试验结果表明,植物声频控制技术明显地提高了设施蔬菜的产量（甜椒、黄瓜、番茄分别增产63.05%、67.0%和13.2%）,并增强了它们抗病虫害能力,与对照区相比,番茄处理区的红蜘蛛、蚜虫、灰霉病、晚疫病和病毒病分别下降了6、8、9、11和8个百分点。     

基于图像和声音技术的种鸡舍内异常事件监测方法

针对种鸡养殖规模不断扩大,饲养员无法靠人工方式实现鸡舍24h连续监测并及时发现舍内异常状况的问题,提出一种非接触式、24h连续、自动化的监测方法,采用Kinect设备同步采集图像和声音数据,基于LabVIEW软件分析并预警鸡舍内的异常事件。该方法将图像和声音技术相结合,获取种鸡群体日平均活动指数和声音能量,对禽舍内影响种鸡生产性能的异常事件进行预警研究。结果表明,该方法预警异常事件的准确率为73.9%,漏诊率0,误诊率26.1%,相比于单一图像或声音监测手段,该方法能够较全面地监测影响种鸡生产性能的异常事件,为深入研究动物行为和动物福利提供了一种有效的参考手段。     

基于不同行为时间的奶牛健康状况评价

如何高效准确地监测和管理好奶牛是当前规模化奶牛场发展的关键。该文通过对17头奶牛休息时间、反刍时间和采食时间的连续61d监测和行为记录,利用SPSS23.0软件,结合Logistics回归分析法对试验数据进行统计分析,并构建了奶牛健康状况评价模型。研究结果表明:1)与正常行为期间相比,奶牛非正常行为期间的平均休息时间增加25.7%,反刍时间和采食时间分别平均减少12.7%和2.3%。2)荷斯坦泌乳奶牛正常行为时间呈正态分布,每天(24 h)平均休息时间为300～600 min,反刍时间为400～700 min,采食时间为200～400 min。非正常行为时间呈离散状分布,无明显分布规律。3)休息时间和采食时间是预测模型的主要影响因素,其中采食时间对模型预测概率的影响力较休息时间大,在其他条件不变的情况下,采食时间水平每增加1个单位,奶牛非正常行为预测概率变化扩大4.2倍。奶牛非正常行为预测模型预测结果与人工目视观察结果比较,模型预测准确率为91%。该研究可为现代规模化奶牛场科学、精准化管理提供参考。     

密闭式鸡舍模糊控制算法的计算机模拟

利用PHECS仿真软件对一栋密闭式鸡舍环境控制系统进行了计算机模拟试验，优化了用于该密闭式鸡舍环境控制系统的模糊控制模块，实际应用，表明效果良好。     

猪舍饮水区光照环境实测分析

针对机器视觉技术在猪舍应用中的光照环境进行调研以及光照环境数据采集,利用SPSS17.0软件进行数据处理,分析猪舍饮水区夏季和冬季的光照环境特点以及照度均匀度。分析结果:一天当中猪舍饮水区光照度变化幅度较大,夏季光照度变化幅度可达800~900 lx,冬季可达500~600 lx。单个时间点饮水区光照度存在分布不均匀现象,夏季照度均匀度差,U10.5,U20.71(U1为最小照度和最大照度之比,U2为最小照度和平均照度之比),冬季照度均匀度较差,U1≤0.5,U20.7。结论:实际猪舍光照环境较差,需要设计辅助光源来满足机器视觉照明需求。     

基于Labview的光照环境控制器智能监控系统

随着人们生活水平的提高,阳台农业受到越来越多的关注,为此设计了一种针对家庭使用的LED全人工光型密闭式光照环境控制器,既能提供作物生长的环境条件,又能实现作物生长信息的远程监控和管理;该系统基于Labview平台开发,不仅可以实时监测和显示种植空间的环境参数,根据作物生长需要对光照环境控制器内的温度、湿度、CO_2浓度及光照时间进行分时段的独立设置,还可以利用3G+VPN技术通过Web浏览器实现远程监控。以叶用莴苣为试验作物,对该远程监控系统运行的稳定性进行测试,结果表明该远程监控系统运行稳定可靠,具有应用前景。     

中国奶牛养殖设施装备技术研究进展

中国奶牛养殖业经过近十年的快速发展,生产方式已逐渐实现从分散、粗放向集约化、规模化和机械化方向转型。同时,设施装备技术的发展及应用已成为行业转型的关键。本文从饲喂、挤奶、舍内环境控制和粪污处理4个方面阐述了国内外奶牛养殖设施装备技术研究发展现状,通过对中国奶牛养殖设施装备技术发展中存在的问题进行剖析,根据现代奶牛养殖发展装备技术需求,为现代规模奶牛养殖发展提出科学建议。