点击上方蓝字 轻松关注我们 在畜牧业的现代化进程中，人工智能技术正以前所未有的深度和广度渗透其中，为各个关键环节带来了革命性的变革与创新。从养殖环境的精细调控，到畜禽个体的精准识别与行为剖析，再到生长发育的精确评估与饲喂优化，乃至健康状况的严密监测与疾病的早期预警，人工智能的身影无处不在，成为推动畜牧业迈向智能化、高效化、可持续发展新阶段的新质驱动力。 1 养殖环境监测与调控 智能环控技术的核心在于通过智能传感器、物联网设备和人工智能算法，对养殖环境中的温湿度、空气质量、光照等因素进行实时监测与动态调节。目前，随着无线传感器、物联网、数据传输与优化等技术在畜牧生产实际中的普及应用，养殖环境的监测与调控正向智能化、精细化方向发展。 图1 畜禽养殖环境智能监测与调控示意图 如图1所示，基于人工智能的养殖环控系统，能够对大量的环境数据进行快速处理和深度分析，根据畜禽的品种、生长阶段和生理需求，制定最优的环境调控策略，动态调整禽舍养殖环境指标，包括但不限于温度、湿度、风速和光照等。Li等设计了一种基于轨道机器人的智能环控系统，监测轨道下方不同高度的温度、湿度、NH?浓度、CO?浓度、光照强度、H?S浓度、粉尘浓度和风速等环境参数，并在封闭猪舍内进行了测试应用，系统可维持温度在2℃以内波动，气体浓度均控制在阈值以下。Narayana等则基于多传感器（压力、气质量、pH、风速、降雨等）、微控制器（Arduino Uno ATMega1280）及全球移动通信系统、Wi-Fi和超文本传输协议等技术提出了一种基于物联网的实时智能监控系统，实时对空气质量、水位、温度、湿度等环境参数进行监测，并构建了基于Wi-Fi网络的实时数据传输系统。秦英栋和贾文珅提出一种基于窄带物联网的兔舍环境实时监测系统。系统基于Arduino开发板，实现兔舍内部声、光、水、温、气五方面实时监测，整机成本不超过400元。Chen和Liu开发了一种基于无线传感器网络的猪舍环境监测系统，基于模糊控制器分别控制温度和湿度，并设计了补偿解耦控制器，以减少耦合效应；当外界环境发生变化时可进行自主学习并在线调整权重系数，分别将温度和湿度调控相对误差降低到5.5%和10.1%以下。 综合而言，一些先进的智能环控系统已经能够实现对通风、加热、降温，以及照明等设备的精准自动控制，使养殖环境始终保持在适宜牲畜生长的状态，减少了因环境波动引起的应激反应，提高了牲畜的免疫力和生长速度。 然而，现阶段智能环控技术仍面临一些挑战。首先，传感器的稳定性和准确性在复杂的养殖环境中可能受到影响，如高湿度、灰尘等因素可能导致传感器故障或数据偏差。其次，不同地区、不同畜种对环境的需求存在差异，现有的智能环控系统在适应性方面有待进一步提高，难以实现通用的精准调控模式。此外，智能环控系统的建设和维护成本较高，对于一些小型养殖场来说，经济负担较重，限制了其广泛应用。 2 个体识别与行为监测 个体识别与行为监测技术是智能养殖管理中的关键组成部分，通过高精度的传感器、机器视觉，以及人工智能算法，实现对畜禽个体的自动识别、跟踪和行为分析。 相比于耳标、挂牌、打孔、涂染等传统动物个体识别技术，基于机器视觉的个体识别技术主要依赖于高效的图像处理与模式识别算法，通过提取动物外观特征（如毛色、体型、面部特征等）实现个体的精准识别，可在无人工干预、非接触条件下快速完成大规模动物的个体识别。同时，随着卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）、视觉Transformer和注意力机制等深度学习算法在机器视觉领域的应用，个体识别的鲁棒性与适应性显著增强，即使在光线变化或部分遮挡的情况下，仍能保持较高的识别准确率。如，在猪只个体识别方面，谢秋菊等基于改进的DenseNet-CBAM模型对猪脸进行识别，取得99.25%识别准确率的同时大幅降低参数量。Wang等提出了一种基于级联网络的猪脸检测与识别模型，通过批量归一化、Dropout、跳跃连接和残差模块等设计显著提升了在多角度、多环境下猪脸识别准确率，在三个数据集上的准确率分别达到99.38%、98.96%和97.66%。在牛只识别方面，周意和毛宽民提出一种基于YOLO-Unet组合网络的识别方法，使用YOLOv5模型提取牛只面部图像，随后采用Unet模型去除面部图像背景，最终输入MobileNetV3模型实现个体分类，模型识别准确率提升11.99个百分点。Bakhshayeshi等开发了一种基于YOLOv5和孪生神经网络的牛脸识别系统，解决了传统RFID耳标的局限性，实现了95.13%的识别准确率，且无需重新训练即可适用于多种环境，具有广泛的适用性。在禽类识别方面，Bao等提出了一种基于人工智能和传感器网络的方法，通过脚环测量鸡的活动强度并利用机器学习识别死鸡和病鸡，识别准确率达95.6%，且运行成本比人工操作降低25%。赵一名等针对规模化养殖环境中死鸡巡检自动化程度低的问题，提出了一种基于图像配准融合算法和改进YOLOv5s的死鸡检测方法，检测准确率达到97.7%，可有效满足实际生产中死鸡实时检测的需求。 图2 牛只个体识别与行为监测流程示意图 行为监测则基于多模态传感器（如摄像头、加速度计、陀螺仪、雷达等）采集动物的行为数据，如图2所示，通过个体识别技术相结合分析视频数据中的动作轨迹与行为特征，实现对牛等动物活动规律、健康状态和异常行为的实时监控，为精细化管理和疾病早期预警提供可靠依据。例如，猪的进食、休息、活动等行为直接影响其生长速度与免疫水平，奶牛的反刍与站立行为则与其乳量和健康状态息息相关。李艳文等提出了一种改进YOLOX行为识别模型，引入攻击活动比例和攻击行为比例指标，对群养猪只的撞击、咬耳和咬尾等典型攻击行为进行识别，识别准确率达98.55%，有效解决因猪只攻击行为动作连续导致单帧图像行为识别可信度低的问题。Li等提出基于改进YOLOX和Bytetrack算法的Dual-YOLOX-Tiny-ByteTrack（DYTB）跟踪模型，实现了对猪行为的高精度检测（98.3%）和跟踪（95.3%和97.1%），相比基准模型在多目标跟踪准确率上提升了3.4%，为非接触式智能监测猪健康提供了有效解决方案。牛行为监测方面，Liang等基于牛颈部项圈内的惯性测量单元数据，实现牛躺卧、行走、站立、反刍、进食、饮水六种行为识别，准确率普遍超过85%。Bai等则提出了一种双路径X3DFast模型，通过整合时空特征实现了奶牛行为的高效识别，在复杂背景下对走、躺、站、爬跨四种行为的识别准确率达98.49%，显著提升了推理速度和识别精度。Zhang等聚焦奶牛反刍与进食行为，利用Tensorflow.js在边缘设备上实时处理图像，通过SSD MobileNet V2模型进行高效推理，识别精度达到96.50%。 总体而言，个体识别与行为监测技术在智能养殖中的应用前景广阔，但仍需进一步优化识别精度和系统适应性。计算机视觉技术在复杂养殖环境下的识别准确率有待进一步提高，如在牲畜密集、光线变化较大的场景中，个体识别和行为跟踪的难度较大。此外，行为跟踪数据的分析和解读需要专业的知识和经验，目前相关的数据分析工具和方法还不够完善，难以将大量的行为数据转化为有实际指导意义的管理决策。 3 生长评估与精准饲喂 在畜牧养殖领域，畜禽生命周期内生长评估是精准饲喂管理的关键技术支撑。通过对动物生长过程中的关键生理参数进行精准测量与分析，生长评估技术不仅能够提升饲养效率，还能优化饲喂策略，提高养殖效益。姚裔芃等提出了一种基于关键点检测和多目标跟踪的猪只体尺自动估计方法，结合YOLOv8-Pose模型和ByteTrack算法，实现猪群实时跟踪和高效识别，模型验证测量误差小于3 cm，数据处理速度为19.3帧/s，为猪场提供了一种轻量化、易部署的自动体尺测量解决方案。耿艳利等提出了一种基于点云语义分割的猪只体尺测量方法，测量值与实测值最大绝对误差为6.8 cm，平均绝对误差均在5 cm以内，具有较高的估算准确性。翁智等使用英特尔双目深度相机并结合改进后的Mask2former实例分割网络，设计了一种图像采集装置和体尺自动测量算法，将深度图转换为点云数据并进行滤波和空值填充，体尺测量误差均小于8%，基本满足牧场对肉牛体尺无接触自动测量的精度要求。 图3 智慧猪场精准饲喂系统 智能化饲养系统的设计与应用正在成为提高生产效率和动物健康管理的重要手段。通过集成先进的传感器技术、数据分析方法和自动化控制系统，现代智能化饲喂系统能够实现对养殖动物生产性能的精准测量和实时监控，优化饲喂策略并降低成本。如图3所示，智慧猪场可利用地磅和摄像头等感知设备，实时采集并评估猪只的生长指标，结合饲喂数据平台和自动饲喂系统精准调控饲料的投放量和时间，大幅提升饲料利用率，减少对人工的依赖，有效提高养殖效率和动物福利水平。熊本海等设计了一种集自动识别、体重感知、采食行为数据采集与分析的种猪生产性能智能测定系统，由耳标识别模块、精准下料控制模块、称重模块、数据通信模块和远程控制模块组成，具有高精度的饲料投喂和体重测定功能。测试结果表明，该系统在体重测量精度和采食行为监测方面表现良好，有效提升了下料精度并降低了生产成本。黄昊等设计了一种基于嵌入式Linux的智能化母猪饲喂控制系统，结合Exynos4412母板、传感器（耳标、温度、光电开关等）和执行机构（电机、电磁阀等），实现定时定量饲喂与饮水控制，系统下料误差小于3.6%、下水误差小于3.75%，并能实时监测母猪体温（误差±0.2℃），有效支持母猪健康管理。Gauthier等提出了一种结合在线预测与离线学习的新方法，分析了6个农场39090头泌乳母猪的采食数据，使用k-Shape时间序列聚类方法提取采食轨迹曲线，并通过3种预测函数进行验证，研究结果表明，该方法能够准确预测母猪的采食量变化，平均误差为-0.08 kg/d，均方根误差为1.06 kg/d。 畜牧养殖过程中，不同畜种饲料成本占比存在差异，但普遍约不低于养殖总成本的60%。基于数据和智能驱动的生长发育与精准饲喂技术在畜牧养殖现代化进程中起着重要推动作用，可有效提高饲料利用率，促进牲畜健康快速生长，降低养殖成本，同时也为实现绿色可持续养殖提供有力支撑。 4 健康管理与疾病预警 健康监测与疫病防控是畜牧业中人工智能技术应用的核心领域之一，基于传感器（如脚环、颈圈、耳标等）、机器视觉和声音识别等数据采集系统，实时监测动物的生理指标、行为模式、声音频谱的变化信息，结合大数据分析和人工智能算法，不仅能实现对动物健康的精确评估，还能在疾病发生的早期阶段提供及时预警，极大地提高了养殖管理的精准性与响应速度。 在畜牧养殖中，传感器技术为监测动物健康提供了精确的数据支持，脚环、颈圈和耳标等传感器设备因其便捷性和相对稳定性，在众多养殖场广泛应用，可长时间不间断地传输数据，为健康管理系统提供稳定的数据支持。刘艳昌等设计了一种低功耗智能耳标，融合无线微控制器与体温、心率、运动感知等传感器，建立了生猪体征信息采集、健康评估和异常诊断监测平台，该系统在体温、心率测量精度上表现优异，体温误差小于1%，心率误差小于5%，无线覆盖范围超过3 km，且行为辨识准确率高于90%。Zhang等提出了一种半监督长短期记忆-自编码器算法，基于脚环采集到的奶牛步态数据实现奶牛早期跛行检测，准确率达到了97.78%。 机器视觉技术则侧重于对动物的外形、体态、进食和排泄等行为进行视觉监测。通过在养殖区域安装高清摄像头，利用图像识别算法，能够快速识别动物的姿态异常、外伤、体况等情况。Li等基于实例分割算法提取奶牛颈背部轮廓、关键步态特征构建了多特征融合的奶牛跛行检测算法，跛行检测准确率98.65%，随后其进一步提出基于改进DeepLabCut的关键点检测算法，通过精准定位牛蹄着地视频帧，提取前蹄释放角、后弓高度、颈部倾斜角、支撑相位和重叠度等运动特征，跛行检测的平均准确率为93.64%。吴振邦等提出了一种基于深度学习的“端到端”猪步态评分方法，通过采集单头种猪经过测定通道的视频数据，并基于3D卷积网络和时间注意力模块进行特征提取，构建了步态评分模型TA3D，达到了96.43%的识别准确率，为猪肢蹄病的自动化检测提供了有效的技术支持。机器视觉还能对养殖环境进行监控，如饲料消耗状态、养殖场地的清洁度等，这些环境因素同样与动物健康息息相关。 声音数据也是不可忽视的重要信息源。动物的叫声往往能反映其身体状况和情绪状态，通过对声音的频率、振幅、持续时间等特征进行分析，可以判断动物是否处于应激、不适或患病状态。沈明霞等提出了一种基于深度神经网络的猪只咳嗽识别方法，通过对声音信号进行去噪和端点检测，分别提取梅山猪咳嗽、喷嚏、鸣叫和呼噜声的滤波器组（LogFBank）和梅尔频率倒谱系数特征，并构建了基于CNN猪只咳嗽多分类模型，在测试集上总体识别准确率为96.71%，为猪只咳嗽声的自动识别提供了技术支持，具有广泛的应用前景。Pan等提出了一种基于深度神经网络和隐马尔可夫模型的猪声音识别算法，通过预处理和特征提取，在猪声音数据集和公开数据集AudioSet上分别实现了83%和79%的识别准确率，并表现出较好的鲁棒性。杜晓东等则构建了基于轻量CNN的种鸡发声识别方法，并指出其模型对鸡舍内风机噪声、饮水声，以及鸡的应激、鸣叫和产蛋等声音的平均识别准确率达到了95.7%，为规模化无人值守鸡舍的智能装备研发提供了重要的技术参考和理论支持。 尽管取得了一定进展，但畜牧健康管理领域的人工智能应用仍存在不少挑战。一方面，图像或视频数据的采集质量受养殖环境光线、牲畜运动等因素影响较大，可能导致诊断误差。另一方面，疾病的复杂性和多样性使得建立全面准确的诊断和预测模型面临巨大挑战。一些疾病的症状相似，难以通过单一的外观或行为特征进行准确区分，需要综合多方面的信息进行判断，而目前的人工智能技术在多模态数据融合分析方面还不够成熟。再者，兽医对人工智能诊断和治疗建议的信任度和接受度也在一定程度上影响着技术的推广应用，需要加强兽医与人工智能技术之间的协作与磨合。 作者信息 本文研究论文全文获取途径：本公众号后台回复“446” 农业科技侠交流群 入群可添加小编微信（扫描下方二维码，备注：来意-姓名-单位，若二维码添加失败，请公众号后台私信留言“入群”） 投稿、宣传推广、开白等请在本公众号后台回复“1” 转载请注明来源：本文转自农业科技侠数字与智慧农业微信公众号 编辑：刘刚 声明:本文旨在前沿分享,若有编辑等问题,敬请后台留言
