金华猪精准养殖与管理技术

在搜集、分析以家猪为代表的畜禽生长信息采集、畜禽图像处理的应用研究现状后,结合现代养猪工艺和金华猪生长习性,指出金华猪养殖产业迫切需要引入猪只体尺测量、估测猪体质量、智能饲喂设备（代谢笼）、数字化管理4个方面的精准养殖技术及其配套的智能化养殖设施,以期实现金华猪的现代化养殖与管理。      

基于Kinect相机的猪体理想姿态检测与体尺测量

为提高基于机器视觉的猪体体尺测量研究中的图像利用率和体尺测量效率,以长白猪和大白猪为研究对象,基于Kinect相机获取的猪体视频数据,提出了一种猪体理想姿态检测算法。该算法利用最小外接矩形法调整猪体为水平方向;利用投影法和差分法识别头部和尾部位置,通过头部边界标记法判断是否耳部缺失;利用骨骼化算法结合霍夫变换算法检测猪体头部是否歪斜。在此基础上,设计了猪体体尺测量算法。针对养殖场获取的103组视频数据、俯视和侧视各52 016帧图像,进行了理想姿态检测及体尺测量。结果表明,检测出理想姿态2 592帧、漏报432帧、误报0帧,误报率较低;每帧图像的体长偏差与本组体长均值小于2. 3%,组内理想姿态帧之间差异较小,一致性较好;体宽测量的平均精确度为95. 5%,体高测量的平均精确度为96. 3%,体长测量的平均精确度为97. 3%,测量的平均准确度较高。本研究成果应用于基于机器视觉的猪体体尺测量,可提高图像利用率和体尺测量效率。     

基于DeepLabCut算法的猪只体尺快速测量方法研究

为解决基于计算机视觉猪只体尺测量过程中存在的对猪只姿态依赖度高、测定效率低等问题,提出了一种基于DeepLabCut算法的非接触式猪只体尺快速测量方法。本研究以长白猪为研究对象,使用RealSense L515深感相机作为图像数据采集单元获取猪只背部RGB-D数据,通过分析对比ResNet、MobileNet-V2、EfficientNet系列的10个主干网络训练效果,选取EfficientNet-b6模型作为DeepLabCut算法最优主干网络进行猪只体尺特征点检测;为实现猪只体尺数据的精准计算,本文采用SVM模型识别猪只站立姿态,筛选猪只自然站立状态;在此基础上,采用深度数据临近区域替换算法对离群特征点进行优化,并计算猪只体长、体宽、体高、臀宽和臀高5项体尺指标。经对140组猪只图像进行测试发现,本研究提出的算法可实现猪只自然站立姿态下体尺的实时、精准测量,体尺最大均方根误差为1.79 cm,计算耗时为每帧0.27 s。     

基于计算机视觉的养殖动物计数方法研究综述

数量计量是动物养殖管理的基础工作,其结果对于动物养殖的生产效率、养殖成本管控及经济效益评估等具有重要意义。基于计算机视觉的计数方法解决了传统人工计数存在的测量误差大、耗时费力等问题,减轻了养殖人员的工作负担。本文统计分析了近十年的养殖动物视觉计数相关研究,从传统机器学习与深度学习两方面对养殖动物计数算法进行分析与讨论。此外,对水产养殖、畜禽养殖与特种动物养殖领域的养殖动物计数应用进行梳理与总结。同时,对目前公开发布的养殖动物计数数据集进行概述。最后,从数据集、应用场景、计数方法3方面分析讨论养殖动物计数研究面临的主要挑战,并对未来研究进行展望。     

基于多角度Kinect v2的羊只三维模型重构方法研究

羊只的体尺参数是衡量其生长发育状况、生产性能和遗传特性的关键指标。重建羊只的三维模型可以为自动化获取多种羊只体尺参数提供数据基础,因此提出一种基于多角度Kinect v2的羊只三维模型重构方法。该方法通过放置在羊只顶部和左右两个侧面的Kinect v2设备,获取羊只的三维点云数据;利用这些数据中的点云之间的相对位置关系,进行点云坐标的转换和初始配准;采用ICP算法进行精确配准建立三维模型。结果表明：当Kinect v2深度相机高度为120 cm、俯视角为30°时,获取的点云质量较高,自动配准的平均误差为0.233 cm,平均耗时为12.89 s。根据模型计算出的羊只体高、体斜长、十字部高和腰脚宽等体尺参数与实际测量平均误差均在5%以内。     

基于机器视觉的无应激羊只体尺测量及体质量预估

为解决人工测量羊只体尺数据以及体质量时工作量大、应激反应大等问题,提出一种基于机器视觉的无应激反应羊只体尺测量方法,包括图像预处理、图像分割、对获取到的样本轮廓进行羊体体测点提取,识别其体测点,实现羊体体长、体高的测量并完成体质量估测。用10只羊实验,体长测量的平均相对误差均小于1%,相关系数为0.999 7,用体长与体质量的关系拟合出估测体质量的关系方程。本文提出的羊只无应激体测方法可用于羊只评估以及选育。     

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。     

基于机器视觉技术的猪只体重检测研究现状及展望

【目的】传统的猪只体重测量通常需要将猪只单独拖入称重设备中,费时费力,并且容易造成猪只的应激反应,影响其生长发育。而融入机器视觉技术,可以实现非接触式的猪只体重测量,大大提高测量效率和准确性。【方法】课题组以基于机器视觉技术的猪只体重测量为研究对象,运用文献调查法,总结了猪只体重检测的重要性及现有的检测方法,综述了基于机器视觉的猪只体重检测的技术原理及学者们现有的研究成果。最后,展望了未来基于机器视觉技术的研究趋势及挑战。【结果与结论】目前,研究者们主要采用两种方法进行基于机器视觉的猪只体重检测：第一种方法是基于体尺测量的机器视觉技术,另一种方法是基于行为识别的机器视觉技术。两种方法各有利弊,未来还需要进一步优化,可以从提高机器视觉技术的准确性和稳定性、拓展机器视觉技术的应用范围、解决数据隐私和信息安全等问题方面入手,不断克服技术和应用方面的挑战。     

基于计算机视觉技术育肥猪体重分析研究

为了更好地解决育肥猪的体重预估问题,本研究通过获取育肥猪在不同生长阶段的图像和质量数据,利用计算机视觉技术将猪的侧视图像进行预处理、颜色特征处理、阈值分割及图像形态学处理,经过推导计算求出猪体的侧视面积,对一维体尺参数、侧视面积与体重进行数据拟合并建立数学模型。研究结果表明:在只考虑体尺单因素的影响时,拟合出的体重与体尺的相关性较小,其平均误差也较大。通过比较逐步回归法与MLP神经网络模型发现:MLP神经网络拟合模型相关性最好,相关性R2可达到0.993,平均相对误差为1.38%,可以很好地保证估测精度,为测量猪的体重提供新的方法。     

基于计算机视觉的大黄鱼体尺测算与体质量估测

在无应激情况下获取鱼体体尺数据、质量,是鱼高产养殖的一个重要环节。这些参数作为重要的数据,将其提取分析,可大大增加养殖收成。通过采用计算机视觉的方法,提出在复杂背景下针对大黄鱼进行个体信息提取的算法。通过背景减法和去除噪声算法可去除背景干扰,可准确提取自然姿态下鱼的个体轮廓,对采集到的样本轮廓进行鱼体测点提取,识别其体测点,实现鱼体身长、全长、体高、尾鳍长的测量并完成体质量估测。经实验,鱼体体尺测量相对误差平均0.3%,利用身长与质量的关系拟合出估测体质量的关系方程。本文提出的大黄鱼的无应激体测方法为福利养殖提供了新方法。     

畜禽设施精细养殖中信息感知与环境调控综述

畜禽设施精细养殖是现代畜牧业发展的前沿领域,其核心在于物联网与传统设施养殖的深度融合。近年来,随着传统家庭式养殖模式逐渐退出,中国畜禽养殖场的管理方式已逐步迈向集约化、规模化和设施化,基于养殖动物个体管理和质量保障且满足动物福利要求的畜禽设施精细化养殖已成为畜禽养殖业的最新发展趋势。本文在阐述畜禽设施精细养殖信息感知与环境调控的重要性的基础上,介绍了信息感知与环境调控相关前沿技术,分析了面临的问题与挑战,指出智能传感器技术将成为推动畜禽设施精细养殖进步的底层驱动技术,兼顾畜禽福利和生产性能的动物拟人化智能调控技术和策略等是面临的重要挑战。最后,就中国畜禽设施精细养殖关键技术如何落地提出了相关建议,旨在为中国畜禽设施养殖业的转型升级和可持续发展提供理论参考和技术支撑。     

面向畜禽加工的智能化装备与技术研究现状和发展趋势

现阶段,智能化加工装备与技术代表着生产力,是提高生产效率、转变发展方式的物质基础,智能化装备技术在畜禽加工过程中的应用在保证稳定、可靠的生产过程的同时,有着显著的经济效益。总结了智能化装备在畜禽屠宰、分割和分级等加工过程中的应用,归纳了国内外学者在机器视觉、光谱检测、多种技术融合、X射线CT成像和超声波成像等智能化技术在畜禽加工领域的诸多研究成果,分析了当前畜禽加工中存在的智能装备不系统、智能化技术不成熟的问题现状,展望了未来智能装备技术在畜禽加工中设备类型标准、多样化,提高设备集成化水平,促进技术融合等发展趋势,为畜禽加工智能化装备技术研究与行业智能化发展提供相关信息和参考。      

畜禽粪便与蝇蛆分离方法研究现状及展望

针对畜禽粪便养殖蝇蛆后分离困难问题,对比了不同分离方式的基本原理、优缺点。结合现有分离技术,指出存在的问题和研究方向,并对畜禽粪便与蝇蛆养殖业发展前景进行了展望,有助于解决畜禽养殖业发展带来的环境问题。     

家畜饲喂机器人研究进展与发展展望

家畜养殖的生产模式已由粗放型向集约型转变,生产水平不断提高,但较低的劳动生产率和劳动力短缺等问题严重制约中国家畜养殖业的快速发展。利用现代信息和人工智能技术,研发家畜饲喂机器人,包括喂料、推料等机器人,实现数字化、智能化的家畜养殖,提高畜牧养殖生产力是解决上述问题的主要途径。为深入分析机器人技术在家畜养殖中的研究现状,本文收集了国内外家畜机器人研究实例和文献资料,从轨道式喂料机器人、自走式喂料机器人和推料机器人3个方面重点介绍家畜饲喂机器人的研究进展,分析了饲喂机器人的技术特点和实际应用情况,从技术和应用两个方面对国内外饲喂机器人进行了比较,并从战略规划制定、核心技术发展和产业发展趋势三个方面进行展望并提出发展建议,为家畜饲喂机器人在中国的进一步发展和应用提供参考。     

基于机器视觉的葡萄品质无损检测方法研究进展

我国葡萄产量逐年上升,田间葡萄品质检测有益于提高葡萄收获后流入市场的经济效益。传统田间葡萄品质检测主要依靠人工进行破坏性检测,存在经验差异导致的误差。随着深度学习、图像检测技术的发展,基于机器视觉的田间葡萄品质检测克服了传统人工检测的局限性,以快速精准、实时无损检测的优势得到了大量应用。葡萄品种不同,衡量其内、外在品质评级的指标也不同。本文根据葡萄品种与品质评价指标,从品种的机器视觉检测方法、品质的机器视觉检测方法展开,对国内外基于机器视觉技术的田间葡萄品质无损检测相关研究进行系统性分析与总结。总结了不同机器视觉检测方法对葡萄品质指标检测的优缺点,并对田间葡萄品质无损检测研究面临的问题进行了讨论,指出了今后的发展趋势与研究方向。     

家禽智慧养殖从业人员继续教育模式调查分析

在全面实施乡村振兴战略和促进畜牧业高质量发展的背景下,为准确辨识对家禽养殖从业人员在智慧养殖技术的继续教育方式方法中存在的不足,及时改进教学模式提升家禽从业人员对于智慧养殖技术的运用能力。对家禽养殖业一线饲养和生产管理的从业人员进行问卷调查,对主要生产环节中智慧养殖技术的教授需求迫切性、教授方式、教学重点内容、生产环节等方面进行调查和数据统计分析。结果表明,从业人员对于家禽智慧养殖技术的需求迫切程度较高;在教育培训方式中,分类报告教授和现场教学的方式为较多人所接受,而对于网络教学的关注度和兴趣相对较低;继续教育内容的关注重点主要集中于智慧养殖中设施设备使用方法、安全事项和实操实践等方面,对于智慧养殖技术原理和新技术的进展,从业人员对其关注度也相对较低;针对教培中涉及的生产环节,从业人员对于家禽养殖环境智能控制和异常行为监测的关注较多。根据调研结果中发现的不足,从5个方面对家禽智慧养殖从业人员教培模式作进一步探讨,给出从业人员继续教育模式的改进措施。     

河北省县域农田畜禽承载量与畜禽养殖量时空耦合

通过农作物种植面积计算农田畜禽承载量,并利用各类畜禽产排污系数估算区域畜禽理论养殖量,分析1994、2003、2013年河北省县域农田畜禽承载量与畜禽实际养殖量的变化态势及其耦合关系。研究表明:农作物播种面积呈现小幅波动态势,总量增加了83 663 hm2,以氮元素计的畜禽承载能力提高了108.7万头(猪当量);畜禽实际养殖量先增后减,总量增加了1 102万头(猪当量)。在仅考虑农作物种植面积消纳畜禽粪便的情境下,1994—2003年河北省有69个县市属于畜禽超载状态,有94.24%的县市生态持续衰退;2003—2013年农作物畜禽承载状况改善明显,超载的县市有26个,只占全省的18.7%。基于Ward聚类分析方法,将1994—2013年畜禽养殖量与农作物播种面积变化的耦合类型特征划分为9大区,提出了不同调控对策。     

反刍动物甲烷排量监测技术应用研究进展

反刍动物通过向大气释放甲烷气体导致全球变暖,甲烷作为全球第二大温室气体,其排放带来的温室效应相当于CO2的25倍。国内外反刍动物甲烷排放核算方法和监测技术正向着全面化、智能化和管控精准化的方向发展。为了监测反刍动物甲烷排放量,为畜禽养殖业甲烷减排核算提供参考,寻找合适的反刍动物甲烷排放核算及监测方法成为当前相关学者研究的热点。本文主要对反刍动物温室气体甲烷排放来源、核算方法、监测技术的应用现状等内容进行阐述。参考国内外相关畜禽养殖业甲烷排放等相关文献,比较了OECD（经济合作与发展组织）法、IPCC（联合国政府间气候变化专门委员会）系数法、省级温室气体清单编制指南和生命周期评价法(LCA)的优缺点。重点对比分析了呼吸面罩和头箱监测法、红外光谱技术监测法、呼吸代谢室监测法等7种方法的反刍动物甲烷排放监测技术应用研究进展,以期为推动国内反刍动物温室气体甲烷监测技术发展和减排工作提供参考与借鉴。