基于多特征融合的蛋鸡发声识别方法研究

为更好地利用音频进行畜禽发声分类,进一步提高识别准确率,提出了一种基于多特征融合的蛋鸡发声识别方法。以栖架式养殖模式下蛋鸡的产蛋声、鸣唱声、饲喂声、尖叫声典型音频为研究对象,提取梅尔频谱系数、短时过零率、共振峰及其一阶差分作为融合特征参量,构建基于遗传算法优化BP神经网络的蛋鸡发声分类识别模型。结果表明,本文方法对蛋鸡产蛋声、鸣唱声、饲喂声和尖叫声的平均识别准确率为91.9%,识别的精确度分别为90.2%、93.0%、93.3%、92.2%,平均精确度达到92.2%;识别的灵敏度为94.9%、90.0%、89.4%、91.8%,平均灵敏度达到91.5%。研究表明,基于多特征融合的蛋鸡发声识别方法具有较好的识别灵敏度和精确度,可为蛋鸡发声语义解析与自动判别提供参考。     

畜禽养殖疾病诊断智能传感技术研究进展

畜牧业是我国农业的重要组成部分,目前我国畜牧业向着规模化、集约化发展,同时也增加了畜禽疾病诊断的难度。为提高畜禽养殖中的动物福利水平,并降低畜牧养殖中因动物疫病与健康异常带来的经济损失与公共卫生安全风险,近年出现了一批通过数字化、智能化手段实现畜禽疫病诊疗的自动化方法,如机器视觉分析、动物音频分析、红外温度感知、深度学习分类等,这些方法可以有效提高对患病或异常畜禽动物的诊断效率、缩短诊断周期、降低畜牧养殖中人工巡检劳动力。畜禽疫病自动诊疗方法不同于常规的基于病理学知识的诊断方法,其主要通过各类传感器自动获取畜禽在养殖过程中的图像、声音、体温、心率、排泄物等各类特征信息,而后通过梅尔倒谱系数、Logistics回归分析等数学模型和支持向量机、深度学习等智能算法对采集的信息进行综合分析与处理,并对动物的健康状态做出评价与预测。文章分别从畜禽形态诊断技术、行为诊断技术、声音诊断技术、体温诊断技术、其他生理参数诊断技术等几个方面总结阐述了目前动物疫病智能诊断技术研究的进展和一些基础的方法原理,这些方法基于动物外型与体尺、行为与动作、鸣叫与声音、体温、排泄物、呼吸与心率等数字化特征,通过数学模型对传感器采集到的特征进行实时分析与分归类,基本实现了对理想环境下动物健康状态的评价。目前的畜禽动物疾病自动诊疗技术研究成果丰富,但相关诊断方法大多是在理想环境下进行,而实际的生产养殖环境中干扰因素很大,目前的诊断方法大多无法很好地排除干扰并精确提取出所需特征信息;并且目前的数字化禽畜疾病诊断方法多是基于禽畜的一种特征信息进行分析诊断,这使得诊断系统的诊断准确度受到影响,诊断结果说服力不足。同时目前的大多数数字化禽畜疾病诊断方法还存在诊断泛化能力差、抗干扰能力差等问题,这些问题制约了其推广与应用。未来畜禽疾病自动诊断的研究重点是提高其传感算法的精度和数学模型的适用性与鲁棒性,并进一步发展基于多种特征耦合与数据融合的智能化畜禽疾病诊疗专家系统,争取实现实时、高效、智能、精准的畜禽健康诊断。     

融合注意力机制的开集猪脸识别方法

针对闭集猪脸识别模型无法识别训练集中未曾出现的生猪个体的问题,本文设计了一种融合注意力机制的开集猪脸识别方法,可实现开集猪脸图像识别,识别模型从未处理过的生猪个体。首先基于全局注意力机制、倒置残差结构和深度可分离卷积构建了轻量级的特征提取模块(GCDSC);然后基于高效注意力机制、Ghost卷积和残差网络设计C3ECAGhost模块,提取猪脸图像高层语义特征;最后基于MobileFaceNet网络,融合GCDSC模块、C3ECAGhost模块、SphereFace损失函数和欧氏距离度量方法,构建PigFaceNet模型,实现开集猪脸识别。实验结果表明,GCDSC模块可使模型猪脸识别的准确率提高1.05个百分点,C3ECAGhost模块可将模型准确率进一步提高0.56个百分点。PigFaceNet模型在开集猪脸识别验证中的准确率可达94.28%,比改进前提高1.61个百分点,模型占用存储空间仅为5.44 MB,在提高准确率的同时实现了模型轻量化,可为猪场智慧化养殖提供参考方案。     

畜舍自然通风理论分析与通风量估算

自然通风畜舍通常为大开口建筑,由于开口处的风速和压力分布不均匀,受外界环境影响大,难以确定进风口和出风口的位置,因此,自然通风畜舍通风量的估算值存在很大的不确定度。该研究通过分析通风量关键影响因素、对比不同估算方法结果差异、归纳提高估算准确度的方法,对自然通风畜舍通风理论与通风量估算研究进展进行综述,提出了现有研究的不足和需要进一步完善的内容。自然通风量可以通过压差法、风速法和CFD数值模拟法等直接估算或通过热平衡法、水汽平衡法、CO_2平衡法和示踪气体法间接估算。不同通风量测算方法之间的结果差异在10%～300%之间,估算准确度受开口流量系数、风压系数、动物产热量和产湿量、传感器布置位置等因素的影响,同时使用多种方法进行通风量测算有助于评估测算结果的准确度。CO_2平衡法在实测中应用最为广泛,测算结果相对稳定,但需要规范测试布点和计算取值方法,提高舍内CO_2产生量测算的准确度。水汽平衡法在实测中有一定的应用潜力,也需要提高畜舍水汽产生量的测算准确度,建立动态估算方法。自然通风量尚无准确又无争议的测算方法,现有通风量测算方法更适用于畜舍建筑通风设计,缺乏可以实时、动态调节畜舍通风量或通风口面积的测算方法,生产应用中还需要完善现有方法或建立新的测算方法用以直接、有效地指导自然通风量的调控。     

商业化肉牛繁育大数据平台设计与关键技术

针对当前中国肉牛繁育管理水平和信息化智能化水平不高等问题,本研究借鉴国际先进肉牛养殖国家的经验,建立了适合中国的商业化肉牛繁育大数据平台。该平台主要完成肉牛种质信息资源的整合,在线自动测定肉牛关键繁育性状,全程服务支撑肉牛繁育过程,形成肉牛种质资源大数据分析决策,并实现肉牛联合育种创新模式。本文详细介绍了商业化肉牛繁育大数据软件平台开发思路,包括数据中心的实现、软件平台前端开发技术和后端开发技术等,并总结了该平台的关键技术创新和模式创新内容,包括肉牛种质资源与良种管理系谱深度挖掘技术,非接触式繁育性状自动获取评价技术,以及多源异构信息融合提供智能决策支持等,为中国肉牛种业发展提供可持续发展的信息化解决方案,以促进肉牛育种整体水平的提高。     

智能养殖机器人技术与应用进展

【目的 】 随着人工智能和机器人技术的崛起，畜牧机器人的研究发展迅速。基于国内外相关成果，阐明畜牧机器人研究与发展现状，归纳总结畜牧机器人的应用效果和实际问题，较准确地指明畜牧机器人的未来发展趋势。 【方法 】 文章利用文献梳理法收集国内外大量应用实例和文献资料，重点介绍7类典型机器人，分析梳理已有的畜禽机器人研究成果和实际应用情况，归纳总结畜牧机器人应具备的普遍特点、目前的技术瓶颈和实际应用中的具体要求，并讨论畜牧机器人的现存问题，预测畜牧机器人技术发展方向，为畜牧智能机器人技术的进一步发展提供参考。 【结果 】 国外对畜牧机器人的研究成果多，技术成熟，有一批适应养殖需求的智能机器人产品。我国对畜牧机器人的研究虽然起步较晚但是发展迅速，积极吸纳先进技术，已有许多产品用于商业化推广，但仍存在与生产环节契合度低、设备续航与鲁棒性差、信息利用维度低等问题。 【结论 】 畜牧业的规模化和集约化发展对畜牧机器人提出了更迫切的需求，畜禽机器人可有效提高畜禽养殖过程中的动物福利水平，降低畜牧养殖过程中因饲养环境恶劣、人工劳动强度大带来的经济损失以及存在人畜共患病的风险，未来畜牧机器人将进一步提高其与养殖环节的衔接与适应性、闭环处理决策能力以及自动化水平，朝着无人化、智能化与可持续化方向发展。