基于音频技术的白羽肉鸡咳嗽识别算法研究

[目的]咳嗽是肉鸡呼吸道发病初期的主要症状,为实现肉鸡呼吸道疾病非接触式监测,本研究提出一种肉鸡咳嗽声识别算法。[方法]利用网络拾音器采集白羽肉鸡咳嗽及其他声音数据,选用最小均方误差(MMSE)谱减法对其进行滤波去噪;经预处理后人工截取肉鸡咳嗽样本与噪声样本;提取样本基于小波变换的梅尔频率倒谱系数(WMFCC)特征,构建高斯混合模型-隐马尔科夫模型(GMM-HMM)识别算法,训练并调整优化咳嗽识别模型。[结果]试验表明,在隐状态数为3,高斯元个数为3时,该模型在测试集上达到最优识别效果,正确率为98.7%。将算法识别结果与人工分类结果比较,肉鸡咳嗽识别算法的平均准确率为95%。[结论]本文提出的肉鸡咳嗽算法模型能较好地检测肉鸡咳嗽,为肉鸡呼吸道疾病的早期自动预警提供技术支持。     

基于改进DTW算法的海岛水鸟鸣声识别应用研究

采用梅尔倒谱系数(MFCC)为特征参数、路径约束改进的动态时间规整(DTW)算法进行模式识别和分类,建立海岛水鸟鸣声分类识别系统。在MATLAB环境下对浙江省舟山市五峙山列岛自然保护区中的红隼、黑尾鸥、蛎鹬等8种海岛水鸟的鸣声进行识别和分类仿真模拟。通过调整时间规整函数,将传统DTW算法的搜索区域由原来的矩形区域减小为面积较小的平行四边形,使得计算量大幅减小,从而减少计算所需内存空间和识别时间,同时提高系统识别效率。仿真结果显示8种鸟类的平均识别率为88.75%,平均识别时间为1.63s,相比于传统DTW算法,识别率高了7.5%,速度提高24.18%。     

待产梅山母猪咳嗽声识别算法的研究

[目的]目前对于母猪是否患有呼吸系统疾病的诊断主要依靠饲养员观察,存在由于疏忽未能及时发现并处理患病母猪而造成大量母猪死亡的情况。为解决这一问题,笔者以待产梅山母猪咳嗽声为对象,对其识别方法进行了研究,旨在将母猪咳嗽情况作为诊断早期呼吸系统疾病的依据,以达到自动监控的目的。[方法]基于无线多媒体传感器网络进行母猪声音数据的采集与传输,对采集到的声音信号进行滤波、分帧等预处理操作后,由于不同声音的功率谱密度曲线的波动性不同,依托曲线目标优化的思想提取声音功率谱密度特征,并以此特征作为聚类中心,运用改进的模糊C均值聚类算法对咳嗽声和尖叫声进行识别分类。[结果]训练出了母猪咳嗽声和尖叫声的功率谱密度特征,差异明显;忽略个体差异,咳嗽声和尖叫声的总体识别准确率分别约为83.4%和83.1%,识别算法是有效的。[结论]针对待产梅山母猪咳嗽声,创新性提出了一种声音识别算法,该方法简单,高效,识别率高,为母猪呼吸系统疾病的早期自动诊断提供了技术支持。     

PRDC当前流行特点及综合防治措施

猪呼吸道疾病综合症（PRDC）是由病毒、细菌和肺炎支原体等多种病原体引起猪混合感染的复杂病症,是多种呼吸道传染病引起的系列症候群。自从1995年发现猪蓝耳病病毒后,继之出现了PRDC。猪呼吸道疾病综合症是以生长速度下降、饲料报酬降低、食欲减退、咳嗽、呼吸困难等为主要特征的疾病。本病危害严重,规模化猪场无不存在,散养猪普遍发生,发病率可达30~60%,死亡率5~30%,预防和控制十分棘手。     

猪呼吸道疾病综合症的特点及防治措施

目前,猪呼吸道疾病综合症没有明确的概念,只是从猪临床症状的角度,对由多种病因引起的猪呼吸道疾病的总称。一般认为猪呼吸道疾病综合症(PRDC)是一种常见病和多发病,临床特征主要为猪气喘、咳嗽、发热等呼吸困难,其病因复杂,多由病毒性、细菌性、霉菌、支原体和寄生虫等病原微生物引起,常混合感染发病,给确诊和治疗该病带来很大困难,发病率一般在13.5～20.4%,病死率在     

猪气喘病的诊断治疗及预防措施

猪呼吸道疾病中以猪气喘病最为常见,也是最难根除治愈的疾病之一,它又称作猪地方流行性肺炎,主要症状为咳嗽和气喘,病变特征是融合性支气管炎。     

基于深度神经网络及隐马尔科夫模型的生猪状态音频识别

针对传统音频识别方法在生猪音频信号识别中识别率较低的问题,将深度神经网络及隐马尔可夫模型理论作为生猪音频信号识别依据,以长白猪的吃饭声、发情声、嚎叫声、哼叫声和生病长白猪的喘气声为识别对象,利用卡尔曼滤波和改进的EMD-TEO倒谱距离端点检测算法对生猪音频信号进行预处理,把提取的39维的梅尔频率倒谱系数(Mel-frequency cepstral coefficient,MFCC)作为网络学习和识别的数据集,构建基于深度神经网络及隐马尔科夫模型的生猪状态音频识别模型。试验结果表明:1)隐马尔可夫隐状态数设置为5,深度神经网络隐藏层设置为3层,每层128个节点的深度神经网络-隐马尔可夫模型(Deep neural network-hidden Markov model,DNN-HMM),对5种生猪状态音频,即吃饭声、嚎叫声、哼叫声、发情声和病猪喘气声的识别率为70%、95%、75%、80%和95%,总体识别率83%;2)相较于传统的高斯混合模型-隐马尔可夫模型(Gaussian mixture model-hidden Markov model,GMM-HMM),DNN-HMM对相应音频的识别率分别提高了5%、5%、15%、30%、30%,总体识别率提高了17%;3)DNN-HMM模型对于5种不同类型的生猪音频信号均呈现出较好的识别效果。基于DNN-HMM生猪音频识别模型,对生猪不同状态下音频的识别具有较高正确率,且更为可靠。     

语音端点检测算法在猪咳嗽检测中的应用研究

针对大型养猪场疫病防治工作中人工诊断效率低下的问题,对猪患病时发出的咳嗽声音进行研究,提出了猪咳嗽声自动化检测方案。结合猪咳嗽声音信号的特点,借鉴语音识别中广泛应用的端点检测算法,并加以改进,实现对声音信号中猪咳嗽声音的检测。该方案为猪咳嗽类疾病的人工诊断和自动化诊断提供有效信号。经150段猪咳嗽音验证表明,该检测方案检出率达96%以上,检错率低于4%,说明方法具有有效性和实用性。     

基于GMM和聚类方法的储粮害虫声信号识别研究

通过储粮害虫声信号判断害虫活动情况对安全储粮意义重大。本研究采集了2种储粮害虫的活动声信号,首先提取声信号梅尔倒谱系数(MFCC)特征,然后以特征数据建立高斯混合模型(GMM),最后使用聚类方法对2种储粮害虫的4种活动声信号进行识别,识别率均达到80%以上。本研究验证了声检测法识别储粮害虫的可行性和有效性,具有较大的实际应用价值。     

猪呼吸道疾病综合征(PRDC)的综合防治

猪呼吸道疾病综合征(PRDC)是由多种因素引起的猪呼吸道疾病的总称。是保育猪、生长育成猪普遍存在的疾病,可引起保育猪、生长育成猪发热、咳嗽和呼吸困难等症状,导致猪群生长缓慢或停滞,降低饲料转化率,增加治疗费用,推迟上市时间等。发病率通常为30%~60%,死亡率一般为10%~20%,一旦发生将给猪场造成严重的经济损失。     

The influence of respiratory disease on the energy envelope dynamics of pig cough sounds

The objective of this paper is to assess if the dynamics in the energy envelope of pig cough sounds are related to pathological conditions of the respiratory system. Two groups of pigs are compared. The first group, the sick pigs, is suffering from pneumonia by infection of Pasteurella Multocida. The second group, the control group, consists of healthy pigs which produced induced coughs by nebulisation of citric acid. The cough sounds of both groups were used to calculate the energy envelope, after which two signals are derived for further modelling. The first signal is an artificial step input, the second signal is part of the energy envelope of the cough signal that starts at the maximum level and decays in time. Using an autoregressive model estimation technique, the decay of the energy envelope is modelled as an input–output system. Based on the Young Identification Criterion (YIC) and R², the optimal model is proven to be a first order model with a first order denominator. Using this first order transfer function structure to model all cough sounds, the time constant of the simulated output is estimated based on the model parameters. The time constant shows significant higher values for the decay of the cough signals from pigs which are infected with Pasteurella Multocida compared to non-infected pigs (P < 0.0001). The results are in accordance with previous work in which pathological conditions have shown to influence cough sound duration. This modelling technique gives more insight in the effect of changes in lung condition on cough sound generation and might be incorporated in techniques for automatic cough evaluation.     

Cough localization for the detection of respiratory diseases in pig houses

In this paper, an algorithm is proposed for localizing cough sounds by using the difference in arrival time of a sound signal between different microphones. To assess the accuracy of the proposed method, estimated positions of a reference sound were compared with real positions in various microphone configurations. All the configurations showed a good position estimation, with mean error between 1.5 and 0 m, and a maximum standard deviation on the error of 0.4 m. The algorithm was also applied on the localization of coughing pigs in a stable in field condition. Using this method it was possible to localize cough attacks of pigs. During a 3 h recording trial, sound was recorded using seven microphones in which 179 coughs were collected, originating from 19 cough attacks. After mapping the locations in the stable, three hazard zones could be identified. This information can be used for visualizing the spread of respiratory diseases and eventually contribute to the reduction of the use of antibiotics by means of selective and early treatment of single pens in stead of the whole compartment.     

辽宁省猪源弓形虫虫株分离与鉴定

以采自辽宁省某屠宰场2 063头猪的血清和心脏组织为试验材料,采用改良凝集试验(MAT)对血清进行定量检测和弓形虫虫株分离,结果显示:2 063份猪血清中阳性血清(滴度≥25)共计233份,阳性检出率为11.3%;选取阳性抗体滴度≥100所对应的67份猪心脏组织进行弓形虫虫株分离,结果从猪心脏组织中共分离出23株弓形虫虫体,分离率为34.3%。此结果提示,辽宁地区猪弓形虫感染率较高,对该地区人们的健康存在潜在威胁。     

猪流感病毒研究进展

猪流感是猪常见呼吸道疾病之一,在世界范围内流行.患猪常续发其他疫病,导致猪死亡率增加,该病毒变异体还可跨种传播,严重影响养猪业的发展及人的健康.为此,简要介绍了猪流感的病原,比较了猪流感临床症状,分析了病毒跨种间传播致病机制的分子基础,并概述了其公共卫生意义.     

基于Spark的支持向量机在小麦病害图像识别中的应用

为了提高小麦病害图像分类的效率,提出了一种基于Spark的并行式支持向量机算法。首先对小麦病害图像进行滤波去噪、灰度压缩等处理,利用灰度共生矩阵、不变矩阵等从颜色、纹理和形状3个方面提取49个特征向量;然后通过数据集的切分和并行框架的支持,将大数据并行处理技术Spark与支持向量机结合,运用Scala语言实现了串行支持向量机算法的并行化,并将其应用于小麦病害图像识别。针对小麦锈病和白粉病的图像分类测试结果表明,当测试图像分别是2 600、3 900、5 120张时,该算法对锈病的分类精度依次是76.03%、81.18%、77.82%,对白粉病的分类精度依次是83.27%、85.91%、83.14%,比串行支持向量机分类精度有所提升。分类时间依次是13 928.0、18 506.1、24 897.2 ms,明显低于串行支持向量机的分类时间。改进的算法实现了小麦病害分类精度的小幅度提升,明显提高了处理速度,具有较快的学习收敛速率。     

基于改进EMD-TEO倒谱距离的生猪音频信号端点检测

针对生猪音频信号识别中传统端点检测方法存在的抗噪能力差,准确率低等问题,将一种改进EMD-TEO(经验模态分解的Teager能量算子)倒谱距离的端点检测方法应用到生猪音频信号的端点检测,对生猪音频信号的2个端点检测特征参数(Teager能量参数和倒谱距离参数)进行研究.仿真试验结果表明:1)与EMD-TEO和倒谱距离端...     

基于轻量化YOLOv4的生猪目标检测算法

针对目前生猪目标检测算法模型较大,实时性差导致其难以在移动终端中应用等问题,将一种改进的轻量化YOLOv4算法用于生猪目标检测.在群养猪环境下以不同视角和不同遮挡程度拍摄生猪图像,建立生猪目标检测数据集.基于轻量化思想,在YOLOv4基础上缩减模型大小.结果表明,本研究算法的准确率和召回率分别为96.85％和91.75...     

广西部分地区常见猪群疫病感染情况检测

[目的]检测广西猪群主要疫病的感染状况。[方法]2015年,从发病猪场和屠宰场采集猪组织样品276份,应用RT-PCR方法检测猪瘟病毒(CSFV)、猪繁殖与呼吸综合征病毒(PRRSV)、猪流行性腹泻病毒(PEDV),并应用PCR方法检测猪圆环病毒2型(PCV2)和猪伪狂犬病病毒(PRV)。[结果]发病猪场中,CSFV、PRRSV、PEDV、PCV2、PRV病毒感染率分别为3.98%、11.36%、0、28.98%和4.55%,而屠宰场猪CSFV、PRRSV、PEDV、PCV2、PRV病毒的感染率分别为1.00%、2.00%、0、29.00%和3.00%。对猪群混合感染情况分析发现,PCV2和其他病原的混合感染率最高。其中,发病场二重感染率最高的为PRRSV+PCV2,达到5.11%,其次为PCV2+PRV和PRV+PRRS,阳性率均为0.57%。屠宰场二重感染率最高的是PCV2+PRV,阳性率为1.00%。[结论]在发病猪场和屠宰场中,猪圆环病毒2型的感染率最高,且常与其他病原发生混合感染,伪狂犬病毒感染率较2014年有所下降。     

基于CC2541的生猪光电式心率测量方法研究

[目的]研制一款基于光电容积脉搏波(Photoplethysmographic,PPG)原理的生猪心率测量耳标,实现生猪心率的在线监测.[方法]依据PPG原理,采用SoC芯片CC2541、光电式心率传感器、MPU6050等研制一款基于CC2541蓝牙4.0的生猪心率测量耳标,分析生猪心率信号的运动干扰来源,同时采集人体模拟生猪运动下的心率信号,导入MATLAB软件,以快速傅里叶变换(Fast Fourier transform,FFT)处理分析PPG信号、运动信号的频域特征及低频采样对心率数据提取结果的影响,并将FFT移植到CC2541中直接提取心率数据.[结果]猪耳与传感器间的相对运动是生猪心率信号干扰的主要因素.当猪耳与心率传感器间的夹持压力在0.6~1.5 N时,传感器能输出完整的PPG信号波形,在生猪安静状态下能准确获取心率数据,在生猪运动状态下通过FFT算法也可有效提取心率数据.在CC2541的RAM容量限制下,采样数为128点,能满足FFT算法提取心率数据.通过CC2541中FFT处理得到的心跳频率为2.813 Hz,生猪心率=2.813 Hz×60 s=168.78次/min,生猪安静状态下人工测量的心率为160.00次/min,二者基本相符.[结论]基于CC2541蓝牙4.0的生猪心率测量耳标具有体积小、抗运动干扰强、功耗低的特点,适合对生猪进行长期动态的心率监测,为开展生猪健康预警、动物福利、行为建模等研究提供一种新手段.