基于射频技术的生猪养殖监测系统的设计

<正>动物群养行为的研究表明,健康的生猪具有特定的生活习性,如排泄、进食行为,通过对这些行为的观察可及时确定疑似猪病,减少猪疫病发生的可能性。为了对生猪的健康状况有一个十分准确、及时的了解,饲养员需要对其采食、饮水、排泄等行为进行监测,而猪的行为、社交以及心理活动常常交织在一起,往往会影响其健康状况[1],因此,在生猪饲养过程中饲养员需要及时发现异常行为并作出诊断。对于大中型生猪饲养基地来说,靠饲养员的个人行为进行监     

行为自动检测技术在生猪健康和福利方面的研究进展

随着畜牧业集约化的发展,动物福利对猪肉品质和质量安全的影响越来越引起人们的重视。在养猪生产中,早期发现猪群在健康和福利上出现的问题,并在发病前做出相应处理,可减少经济效益的损失。文章综述了关于行为自动检测技术在生猪健康和福利中的研究进展,包括使用射频识别技术RFID、传感器技术、蓝牙技术以及图像记录技术来监控猪的采食、饮水和排泄行为、与运动姿势相关的行为、疾病特异性行为、社会行为等。结合当前精准畜牧业中要满足生猪健康和福利的发展趋势和应用需求,自动检测动物行为的应用将向自动采集数据和自动分析的方向发展。     

基于决策树支持向量机和模糊推理的生猪异常声音识别

育肥期是猪生长发育最快的阶段,此阶段生猪疾病防控工作是否到位直接关系着养殖效益高低。猪舍内声音种类繁多,借鉴前人研究成果和咨询相关养殖专家,本文选择打斗声、咳嗽声、喷嚏声、饥饿声和呛水声作为生猪异常声音研究对象。针对上述5种声音建立声音采集识别系统,对每种声音信号提取改进梅尔频率倒谱系数(MFCC_P)、短时能量(E)和短时过零率(ZCR)组成的复合特征参数,然后利用决策树支持向量机(DT-SVM)对每帧数据进行识别,最后结合模糊推理技术对时间窗口内结果进行推理识别。试验结果表明:复合特征参数识别结果优于传统MFCC,平均识别率可以达到94.4%,满足对生猪异常声音的识别要求。     

猪异食癖的综合防治技术

猪异食癖是生猪生产中常见的一种消化系统紊乱和代谢异常疾病,如果防治不及时,常会导致猪群集体发病. 1 猪异食癖的症状表现 生猪患有异食癖后,其食欲会明显下降,而且由于长期不进食,逐渐消瘦,毛发凌乱缺乏光泽,伴有消化不良,味觉异常和异食症状.     

生猪热应激的防控措施

生猪热应激是指生猪在高温环境下,由于体温调节及生理机能趋于紊乱而发生的一系列异常反应,对生猪的采食、生产性能、饲料转换等均能造成不同程度的影响,甚至出现热休克和诱发疾病.     

基于模糊推理的生猪异常行为综合判断

为了实现生猪异常行为的智能化判断,首先要对与生猪行为相关的参数进行数字化监测,由于生猪行为数字化监测的复杂性,单一的监测方式很难实现生猪异常行为的准确监测。本研究运用机器视觉、听觉以及超声波和微惯性传感器4种监测技术手段,从多角度对生猪行为进行数字化综合监测后,采用基于综合加权相似度的区间值模糊推理技术对生猪异常行为进行综合判断。结果表明:推理判断结果与饲养员决策结果相比,准确度达87%。说明基于综合加权相似度的区间值模糊推理技术可及早发现生猪养殖中的异常状况,有效避免危害的进一步扩大。     

饲料营养对猪繁殖性能的影响

养猪最重要的经济指标是母猪的繁殖率,它直接决定了养猪收益情况.繁殖率的高低受诸多因素的影响,除品种、遗传、养殖环境和饲养员水平影响外,饲料营养也重要.饲料营养好,种公猪与高产母猪之间的繁殖性能也就增高.相反,如果种猪不能得到足够的饲料营养或欠缺必要的营养成分,生猪就会发生疾病或者出现一系列异常的行为,导致养殖效益大幅度下降,延长生猪的出栏期,影响猪的增重.本文就饲料营养对猪繁殖性能的影响进行探讨.     

生猪规模养殖疫病防治探讨

生猪养殖是畜牧养殖中较为常见的一种养殖类型,生猪养殖自身具有一定的特殊性,其养殖量比较大,如在养殖过程中未能做好细菌以及病毒的控制,很容易出现大范围的发生,但是大部分生猪养殖过程中的疾病发生并无时间性以及规律性,很难进行预测,但此类情况的发生会对养殖户造成较大的经济损失。因此,在实际生猪规模养殖过程中需要加强对于各类疾病的防控处理。本文主要从现阶段生猪养殖中较为常见的疾病类型入手进行了分析,并提出了部分疾病预防措施,以期能够提升生猪养殖的经济收益。     

浅谈生猪宰前检疫

生猪宰前检疫指的是对即将屠宰的生猪在屠宰前实施的临床检查,包括查证验物,查验待宰生猪的检疫证(即产地检疫证明或者运输检疫证明),了解生猪是否来自非疫区;免疫是否在有效期内;是否患病等.同时观察生猪的活动、休息、采食及生理指数等有无异常变化.     

生猪养殖业中生猪疾病的防治

近年来我国经济、社会不断发展,生猪养殖业已然转变为人民收入增加的主要产业.我国经济发展推动生猪养殖业规范化、集约化发展,与此用时,一旦在生猪养殖中发生生猪疾病,就会威胁养殖业发展,对养殖户影响巨大.本文首先分析不同阶段生猪发病表现,随后就生猪疾病变化与疾病防控措施进行研究,以期为其更好发展做出贡献.     

仔猪腹泻成因及综合防治措施

正仔猪腹泻病在生猪养殖过程中极为常见。通过临床诊治可得,引起仔猪腹泻的成因有很多,其中尤其是以断奶期的仔猪最易发生腹泻问题。一旦仔猪腹泻,则仔猪会出现拒绝进食、厌食、消化异常等情况,情况严重者还将导致仔猪死亡。目前,该病也是造成仔猪死亡的主要疾病类型之一。鉴于此,有必要加强对仔猪腹泻病、发病成因、综合防治技术措施等方面的分析和研究,以进一步促进生猪养殖业的持续发展和稳定。1仔猪腹泻病的主要成因分析     

江苏打击“炒猪”行为 各市(县)设立举报电话

正江苏省农业农村厅、省公安厅日前下发《关于打击"炒猪"行为保障生猪养殖业安全的通知》。《通知》要求各地高度关注部分地区出现的"炒猪"行为,立即排查辖区内是否存在"炒猪"团伙,是否存在非法经营、运输、屠宰病死猪,恶意传播动物疫病,随意散播疫情谣言等违规违法犯罪行为。各地农业农村部门要迅速在生猪养殖、经营、运输、屠宰环节开展排查,关注生猪销售价格异常地区,涉嫌违法案件线索,要及     

猪腹泻非病原性因素及诊断

猪腹泻疾病是生猪养殖期间发生流行率相对较高的一类疾病的总称,包括传染性腹泻疾病和非传染性腹泻疾病2大类。生猪养殖期间在做好传染性腹泻疾病诊断和防控工作的同时,也需要认识到非病原性腹泻所造成的严重危害,并结合实际的发病原因进行妥善有效的分类和识别。该文探讨了引起猪腹泻的非病原性因素的分类辨别与诊断。     

生猪咳嗽声识别与定位方法的研究

为了及时发现并定位咳嗽生猪,从而预防生猪呼吸道传染疾病的传播,试验设计了一种可以对生猪咳嗽声进行识别并定位的方法。首先通过麦克风阵列采集声音,并对声音信号进行预处理;然后提取声音信号的梅尔频率倒谱系数及其一阶差分,采用支持向量数据描述模型识别生猪咳嗽声;最后利用相位变换算法计算麦克风信号之间的到达时间差值,并结合麦克风的几何位置得到声源位置估计值。结果表明:生猪咳嗽声识别方法的总识别率可达87.3%,定位方法得到的平均距离误差为0.52 m。说明所采用的生猪咳嗽声识别与定位方法可有效地识别并定位生猪咳嗽声,为生猪现代福利化养殖提供技术指导。     

药敏试验在猪病防治中的作用

<正>在生猪饲养工作中,能导致生猪感染疾病的因素有很多,比如环境温湿度的异常变化、饲料管理不当以及环境中的病原微生物过多都可能诱发疾病的发生。还有些生猪先天性体弱,所以,需要严格有序地开展疾病预防与治疗管理工作。药敏试验就是提高药物针对性治疗效果的重要手段。     

基于微惯性传感器的生猪运动监测系统

生猪养殖过程中,猪的运动行为可以作为其健康状况评价的重要指标之一。目前,生猪健康状况的评价主要依靠养殖人员对生猪运动行为的大量观察来实现,费时费力,并且容易造成疏漏。本文设计了一种生猪运动数字化监测系统,利用微惯性传感器MPU6050采集生猪运动的加速度数据,蓝牙模块无线发送、接收数据,通过以太网将数据远距离传输至上位机实时显示、存储。采用K均值聚类算法对生猪合加速度数据进行分析,得到生猪的运动量。试验结果表明,本系统可以稳定准确的获得模拟生猪运动加速度信息,由K均值聚类分析出生猪的少量运动、正常运动和过量运动,为判断生猪是否异常提供依据。     

仔猪的饲养管理与常见病防治

生猪养殖中,做好对仔猪的饲养管理是非常重要的一项内容,不仅关系到仔猪成活率,也影响着生猪养殖产业发展.对于饲养人员来说,要根据仔猪发育情况,保证进食规律并控制进食量,同时还要改善养殖环境,加强疫病防治,避免外部环境中病毒、细菌的侵害,保证仔猪健康生长.本文从仔猪饲养方面入手,结合地区生猪养殖情况,对仔猪饲养管理和病害防...     

用四臂嗅觉仪观测家蚕对非桑科植物的选择行为

昆虫嗅觉、味觉等感受系统与其对宿主植物的识别、找寻、取食直接相关,也是研究昆虫与植物相互作用的重要内容。设计并制作观测家蚕行为的四臂嗅觉仪,应用于分析家蚕幼虫被宿主植物桑树的叶片与非宿主植物青蒿和樟树的叶片引诱而产生的行为反应。观测结果表明,非宿主植物青蒿的叶片对家蚕幼虫的引诱作用比宿主植物桑树叶片的引诱作用强,而樟树叶对2、3龄起蚕的引诱作用与桑叶无明显差异。家蚕幼虫对青蒿叶和樟树叶有咬食行为,对桑叶有持续进食行为。该结果证实:家蚕利用灵敏的嗅觉系统可识别植物挥发性气味物质,定位食物源,从而产生趋向行为;家蚕的味觉系统可能直接决定取食的初始行为及在短时间内是否持续、大量取食某种植物的行为。     

生猪疾病的预防与控制要点

本文对生猪疾病的预防与控制要点进行了研究,阐述了导致生猪疾病发生的原因,分析了生猪疾病的预防与控制要点,旨在促进生猪养殖业的发展。     

基于快速SSD的猪群舒适度监测

在自由栏猪舍养殖下,生猪聚散程度可以反映猪群在当前环境下是否处于舒适的生活状态。然而猪舍环境光线变化范围大、生猪为非刚体以及多只生猪之间相互粘连、遮挡等因素会造成多只生猪目标实时识别较为困难。本文以现场生猪监测视频为数据源,提出了一种基于困难样本的快速单网络目标检测器(single shot multibox detector SSD)猪群目标识别算法,并通过分析猪群聚散度,监测当前猪群在猪舍内的生活舒适度。实验结果表明,本文提出的方法简化了SSD网络结构,可以准确识别猪舍中多只生猪目标,识别速度快,满足生猪监测实时识别要求,监测猪群的生活舒适度,有助于提升生猪自动化养殖预警能力。