饲料作物高产栽培技术研究——Ⅰ.奥勒岗黑麦草和冬牧70黑麦比较试验及其播种方式研究

提高青饲单产,增加青饲的经济效益,有利于扩大青饲的种植面积,促进市郊饲养业的发展。试验证明:①奥勒岗黑麦草生长势和再生力强,刈割利用期长,鲜草刈割量显著高于冬牧70黑麦,可以代替冬牧70黑麦在市郊广为推广;②冬牧70黑麦在越冬期及冬前的生长势优于奥勒岗黑麦草,在需要增加越冬期鲜草供应的饲养单位,采用奥勒岗黑麦草和冬牧70黑麦间条播或混播的方式,可能是冬前冬后均衡供饲,夺取更高刈割量的好方法;③撒播创造了田间植株均匀分布的条件,有利奥勒岗黑麦草和冬牧80黑麦最大限度地利用空间,接纳阳光和吸收养分,从而提高鲜草刈割量,是一种比较合理的简易播种方式。     

猪只饮水行为机器视觉自动识别

猪只饮水行为往往与猪舍环境的舒适度以及猪只的健康水平密切相关,实时地监控猪栏中猪只饮水状况对猪舍管理和提高养殖福利具有重要意义。目前,主要采用RFID和机器视觉两种技术自动识别饮水行为,RFID方式需要给猪只佩戴耳标,存在对猪身有侵入和不便操作的缺点,机器视觉方法能非接触式监测和提取猪只饮水行为,具有低成本易实施的优点。本文实现了基于机器视觉的猪只饮水行为自动识别,首先通过传统的阈值分割方法得到二值化图像来实现猪只从背景中的提取,接着引入图像占领指数对猪只饮水行为进行预判,最后利用深度学习方法构造猪只头部检测器,更精准地判定饮水行为的发生。试验表明,该方法在本文构建的饮水视频数据集中识别正确率为92.11%,且能识别饮水猪只的身份,可应用到实际的猪只生产过程中辅助管理决策。     

基于机器视觉的猪只饮水行为识别

猪只饮水行为往往与猪舍环境的舒适度以及猪只的健康水平密切相关,实时地监控猪栏中猪只饮水状况对猪舍管理和提高养殖福利具有重要意义。目前,主要采用RFID和机器视觉两种技术自动识别饮水行为,RFID方式需要给猪只佩戴耳标,存在对猪身有侵入和不便操作的缺点,机器视觉方法能非接触式监测和提取猪只饮水行为,拥有低成本易实施的优点。本文实现了基于机器视觉的猪只饮水行为自动识别,首先通过传统的阈值分割方法得到二值化图像来实现猪只从背景中的提取,接着引入图像占领指数对猪只饮水行为进行预判,最后探索了利用深度学习方法构造猪只头部检测器,更精准地判定饮水行为的发生。试验表明,该方法在本文构建的饮水视频数据集中识别准确率为92.11%,且能识别饮水猪只的身份,可应用到实际的猪只生产过程中辅助管理决策。