基于改进YOLO v5n的猪只盘点算法

猪只盘点是规模化养殖中的重要环节,为生猪精准饲喂和资产管理提供了依据。人工盘点不仅耗时低效,而且容易出错。当前已有基于深度学习的生猪智能盘点算法,但在遮挡重叠、光照等复杂场景下盘点精度较低。为提高复杂场景下生猪盘点的精度,提出了一种基于改进YOLO v5n的猪只盘点算法。该算法从提升猪只目标检测性能出发,构建了一个多场景的生猪数据集;其次,在主干网络中引入SE-Net通道注意力模块,引导模型更加关注遮挡条件下猪只目标信息的通道特征。同时,增加了检测层进行多尺度特征融合处理,使模型更容易学习收敛并预测不同尺度的猪只对象,提升模型遮挡场景的检测性能;最后,对边界框损失函数以及非极大值抑制处理进行了改进,使模型对遮挡的目标有更好的识别效果。实验结果表明,与原YOLO v5n算法相比,改进算法的平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)以及漏检率分别降低0.509、0.708以及3.02个百分点,平均精度(AP)提高1.62个百分点,达到99.39%,在复杂遮挡重叠场景下具有较优的精确度和鲁棒性。算法的MAE为0.173,与猪只盘点算法CClusnet、CCNN和PCN相比,分别降低0.2...     

规模化猪舍废气复合净化系统设计与试验

为解决规模化猪舍废气排放造成的环境污染问题,设计了一种猪舍废气复合净化系统。该系统采用化学法与水洗法相结合,通过PLC（可编程逻辑控制器）控制系统实时采集净化系统内的pH值、电导率、液位和压差等动态环境数据,智能控制洗涤泵启停和电磁阀通断,自动完成供水、加酸、喷淋和排废4个工作环节。同时,控制系统采用MCGS触摸屏与PLC建立通讯,通过创建人机交互界面实现系统环境数据监测、运行状态流动显示、按需配置系统参数和报警信息输出等多种功能,实现了系统操作的人性化和过程的可视化。系统可根据实际应用中对净化效率和运行成本的要求,实现多种控制模式,均有效抑制了猪舍废气排放。试验结果表明,系统对主要污染成分氨气的平均去除率可达到85%,整体运行可靠、控制简单,经济成本量化清晰。该系统在江西某种猪场实施应用,成效显著,可为畜禽养殖环境废气净化处理的工程应用提供参考。     

基于YOLO v3与图结构模型的群养猪只头尾辨别方法

在利用视频监控技术对群养猪只进行自动行为监测时,对猪只准确定位并辨别其头尾位置对提高监测水平至关重要,基于此提出一种基于YOLO v3(You only look once v3)模型与图结构模型(Pictorial structure models)的猪只头尾辨别方法。首先,利用基于深度卷积神经网络的YOLO v3目标检测模型,训练猪只整体及其头部和尾部3类目标的检测器,从而在输入图像中获得猪只整体及头尾部所有的检测结果;然后,引入图结构模型,描述猪只的头尾结构特征,对每个猪只整体检测矩形框内的头尾部位组合计算匹配得分,选择最优的部位组合方式;对部分部位漏检的情况,采取阈值分割与前景椭圆拟合的方法,根据椭圆长轴推理出缺失部位。在实际猪场环境下,通过俯拍获得猪舍监控视频,建立了图像数据集,并进行了检测实验。实验结果表明,与直接利用YOLO v3模型相比,本文方法对头尾定位的精确率和召回率均有一定提高。本文方法对猪只头尾辨别精确率达到96.22%,与其他方法相比具有明显优势。     

基于多维关联规则的猪肉价格波动影响因素分析及预测建模研究

【目的】我国是猪肉生产及消费的大国,近年来,猪肉价格波动呈现频率加快、幅度增大的趋势。猪肉价格波动不仅增加农户收益的风险性,也在一定程度上影响广大民众的生活。正确识别猪肉价格波动的影响因素并对猪肉价格波动进行科学预测,有助于确保市场健康平稳运行。【方法】运用多维关联规则定量分析生猪养殖加工产业链、替代品市场、宏观经济环境变化、突发性事件和国际市场环境等5方面共16种因素与猪肉价格波动的关联和影响程度,将挖掘得到的高相关因素作为模型输入变量,运用支持向量回归机构造提前多步的猪肉价格波动预测模型。【结果】与猪肉价格波动关联程度最高的前3位因素是生猪疫病、生猪价格和仔猪价格,置信度分别为1.00、0.93和0.82;对猪肉价格影响程度最大的前3位因素是生猪疫病、猪肉产量和出栏猪肉量,提升度分别为1.84、1.67和1.67。相较于基准预测模型,将12个高相关影响因素作为模型输入,均方根误差减少29.11%,平均绝对百分比误差减少16.00%。【结论】使用多维关联规则进行变量筛选,不仅能减少模型的变量个数,还能有效提高模型的预测精度。鉴于生猪疫病对猪肉价格波动的关键影响作用,政府相关管理部门应...     

猪萎缩性鼻炎的研究进展

猪萎缩性鼻炎(Porcine atrophic rhinitis,PAR)是猪的一种重要的呼吸系统疾病,是影响猪肉生产的一个重要原因之一。本文介绍了PAR的致病因素,综述了近年来流行病学、临床症状及临床诊断的研究现状,并对PAR的防治做了展望。     

不同地面结构育肥猪舍的恶臭排放影响因素分析

研究了冷、暖季节下生物发酵床、水泥实心、全缝隙3种不同地面结构的机械通风育肥猪舍的恶臭浓度、排放系数及地面结构、舍内温湿度、猪体重对恶臭浓度的影响.研究表明:猪舍的恶臭浓度与舍内温度、猪体重呈显著正相关(p＜0.05),恶臭浓度与相对湿度无显著相关性(p＞0.1);地面结构不同,恶臭浓度存在显著差异(p＜0.05);生物发酵床猪舍有助于恶臭减排,恶臭浓度最低,水泥实心地面猪舍的恶臭浓度最高,全缝隙地面猪舍的恶臭浓度居中;生物发酵床、全缝隙、水泥实心地面育肥猪舍的恶臭排放系数分别为(3.39±3.33)、(3.70±1.31)、(4.33±2.39) OU/(m2·s).     

基于深度信念网络的猪咳嗽声识别

为了在生猪养殖产生呼吸道疾病的初期,通过监测猪咳嗽声进行疾病预警,提出了基于深度信念网络(DBN)对猪咳嗽声进行识别的方法。以长白猪咳嗽、打喷嚏、吃食、尖叫、哼哼、甩耳朵等声音为研究对象,利用基于多窗谱的心理声学语音增强算法和单参数双门限端点检测对猪声音进行预处理,实现猪声音信号的去噪和有效信号检测。基于时间规整算法提取300维短时能量和720维梅尔频率倒谱系数(MFCC)组合成1020维特征参数,将该组合特征参数作为DBN学习和识别数据集,选定3隐层神经元个数分别为42、17和7,构建网络结构为1020-42-17-7-2的5层深度信念网络猪咳嗽声识别模型。通过5折交叉实验验证,基于DBN的猪咳嗽声识别率和总识别率均达到90%以上,误识别率不超过8.07%,最优组猪咳嗽声识别率达到94.12%,误识别率为7.45%,总识别率达到93.21%。进一步基于主成分分析法(PCA)提取1020维特征参数98.01%主成分得到479维特征参数,通过5折交叉实验验证,猪咳嗽声识别率和总识别率相对降维前均有所提高,误识别率有所降低,最优组猪咳嗽声识别率达到95.80%,误识别率为6.83%,总识别率达到94.29%,实验结果表明所建模型是有效可行的。     

规模化猪场仔猪早期断奶应激研究进展

断奶日龄与断奶后仔猪生长发育和母猪生产性能发挥密切相关。该文回顾了国内外有关不同断奶日龄对仔猪生长发育、行为习性、消化生理与免疫机能以及母猪繁殖性能等方面的研究进展,分析了早期断奶技术在规模化养猪生产中,对改善母猪生产能力和设备利用率,降低饲料消耗,提高养猪生产效益所起的作用,断奶应激可能对仔猪生产的不良影响,以及目前有关技术研究与应用中存在的主要问题,探讨了我国在规模化养猪生产中应用早期断奶技术需解决的问题及今后的研究方向。     

复合菌剂和不同调理剂对猪粪发酵温度及腐熟度的影响

研究不同微生物复合菌剂及其接种量对猪粪堆肥发酵温度和腐熟度的影响.结果表明,3菌株复合并接种3‰,对促进猪粪堆肥发酵升温较好,对堆肥的脱水效果最好,堆肥30 d水分减少了24%,而对照仅减少了17%.接种复合菌剂处理的发芽指数在猪粪堆肥发酵15 d即已达到了66.2%,而对照要到25 d才达到66.9%,说明接种复合菌剂能促进猪粪堆肥发酵腐熟.猪粪添加调理剂堆肥试验表明,砻糠、木屑和中药渣三种调理剂处理的猪粪堆肥温度高达近70℃持续了15～20 d,而对照在70℃左右的高温仅持续了5 d左右,堆肥高温发酵20 d以后基本达到腐熟.砻糠添加量以20%较适宜.     

中药饲料添加剂替代抗菌药物及促生长剂对生长肥育猪生产性能的影响

选用45头体重为10 kg左右的杜长大三元杂交断奶仔猪,将它们分为3组,比较3组生长肥育猪的生产性能.中药Ⅰ、Ⅱ组在基础日粮中分别添加中药饲料添加剂Ⅰ、Ⅱ号,对照组则添加抗菌药物和促生长剂.结果表明:与对照组比较,中药Ⅰ组日增重分别提高了6.54%、5.01%、4.49%和4.74%,料重比分别降低了1.55%、8.25%、5.65%和-0.03%;中药Ⅱ组日增重分别提高了1.44%、2.24%、4.12%和4.55%,料重比分别降低了-2.50%、6.01%、6.21%和1.08%,且2个中药添加组还能有效防止10-40 kg生长肥育猪的腹泻.表明饲料中添加中药饲料添加剂Ⅰ、Ⅱ号可以显著提高生长肥育猪的生产性能,在促进生长、提高抗病力方面的作用优于部分抗菌药物及促生长剂.