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哺乳母猪高危动作识别方法研究

农业机械学报 2016年第1期47卷 266-272页

作者：闫丽沈明霞谢秋菊刘龙申陆明洲刘桂阳南京农业大学工学院南京210031 黑龙江八一农垦大学信息技术学院大庆163319

哺乳母猪从站立、坐立转为趴卧的高危动作是导致断奶前仔猪死亡的主要原因,动作发生频率及变换方式决定了母猪的母性指数。以江苏省农林职业技术学院小梅山原种猪场饲养的小梅山母猪为研究对象,利用MPU6050传感器采集母猪哺乳期内10 d... 详细信息

哺乳母猪从站立、坐立转为趴卧的高危动作是导致断奶前仔猪死亡的主要原因,动作发生频率及变换方式决定了母猪的母性指数。以江苏省农林职业技术学院小梅山原种猪场饲养的小梅山母猪为研究对象,利用MPU6050传感器采集母猪哺乳期内10 d的三轴加速度数据,采用直方图统计法设置运动能量阈值,快速定位高危动作区间,以高危动作发生前后的身体姿态为特征,构建动作分类器,识别高危动作的类型。实验结果表明,对高危动作区间的标注准确率为77.4%,基于姿态的动作类型识别方法纠正了因仔猪碰撞节点产生的误标,识别准确率达到81.7%。利用2种俯卧姿态计算母猪的俯卧指数可为实现母性能力科学评价及育种提供数据依据。

关键词：哺乳母猪高危动作识别运动能量直方图统计母性指数

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哺乳母猪精准饲喂下料控制系统的设计与试验

农业工程学报 2017年第20期33卷 177-182页

作者：熊本海杨亮郑姗姗曹沛潘晓花吴郭涛中国农业科学院北京畜牧兽医研究所动物营养学国家重点实验室北京100193 河南南商农牧科技股份有限公司郑州453500

为满足哺乳母猪获得最大采食量并达到精准饲喂控制等需求,以哺乳母猪为试验对象,设计了一种新型哺乳母猪精准下料控制系统。研究通过控制电动杆的推杆速率、输入电压及电源功率的协同工作,以获得稳定的下料量;采用预设的个性化的采食量... 详细信息

为满足哺乳母猪获得最大采食量并达到精准饲喂控制等需求,以哺乳母猪为试验对象,设计了一种新型哺乳母猪精准下料控制系统。研究通过控制电动杆的推杆速率、输入电压及电源功率的协同工作,以获得稳定的下料量;采用预设的个性化的采食量模型与变容积的精确控制技术,实现对预设饲喂量的准确投喂。系统设计了下料控制系统,主要由定量仓体、电动推杆、堵料上球及堵料下球等部件及嵌入式控制系统组成。试验结果表明,1)当电源功率为150 W时,推杆启动时电压变化略小,对单机下料的精准性影响较小,且当电动推杆速率为60 mm/s,输入电压为11.5 V,下料效果最好(P哺乳母猪的采食规律,且采食量曲线收敛于对数曲线;3)智能饲喂系统采用4次/d的饲喂频率及与采食曲线的协同工作,与人工饲喂对比,能进一步促进采食量,且采用变化的饲喂时间间隔(06:00,10:00,15:00及22:00),并在不同时间点的饲喂采食量比例分别为30%、20%、20%、30%时,总的采食量最大。综上,该文设计低成本的哺乳母猪精准下料控制系统,采用基于电动推杆的控制机构与嵌入式系统的协同工作,设备控制简单,下料稳定,计量准确,与进口设备及以螺旋输送原理为基础的过往系统比较,成本具有明显优势,适合在中国大、中、小型的种猪场的哺乳车间推广应用。

关键词：控制系统设计嵌入式系统哺乳母猪电动推杆采食量

哺乳母猪自动饲喂机电控制系统的优化设计及试验

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农业工程学报 2014年第20期30卷 28-33页

作者：熊本海杨亮曹沛潘晓花王明利中国农业科学院北京畜牧兽医研究所动物营养学国家重点实验室北京100193 河南南商农牧科技有限公司郑州453500

随着中国规模化、集约化种猪场数字化智能饲喂需求的快速增加，为解决哺乳母猪少吃多餐且随哺乳日龄变化采食量动态增加的饲喂控制需求，该研究以哺乳母猪为试验对象，将机电系统、无线网络技术、Android技术、SQL Lite网络数据库、电... 详细信息

随着中国规模化、集约化种猪场数字化智能饲喂需求的快速增加，为解决哺乳母猪少吃多餐且随哺乳日龄变化采食量动态增加的饲喂控制需求，该研究以哺乳母猪为试验对象，将机电系统、无线网络技术、Android技术、SQL Lite网络数据库、电子数据交换与哺乳母猪的营养供给模型集成起来，设计了一种哺乳母猪自动饲喂控制智能系统。研究结果表明，组成一个哺乳母猪智能系统的主要部件包括供料线、缓冲料仓、料位控制筒、料位调控杆、下料控制线管、螺旋输送机、中央控制箱、下料触发器、料槽及下料管道等，而且通过在系统的微处理器内存预设的采食量模型与雨刷电机精确旋转的电子控制技术相结合，实现了对预设饲喂量的准确投料；还通过储料仓的料位控制机构及设置的人工观察孔，可控制缓冲料仓的合理贮料量，尤其对泌乳早期（0～10 d）母猪的存贮料量最佳为大约10 d单头母猪的理论采食量，以保持日粮的新鲜度及减少结拱；预设的采食量的动态投料控制量基本符合哺乳母猪实际采食变化规律，且实际采食量的变化轨迹收敛于对数曲线。基于智能自动饲喂系统中采食量模型计算出不同泌乳日期的预测采食量，按4次/d 的饲喂频率及变化的投料比例（30%，25%，25%及20%）进行定时与定量投喂，与人工饲喂对比，能显著促进哺乳仔猪采食量的增加（P＜0.05），以及极显著提高哺乳仔猪的平均体质量日增加量（P＜0.01）。此外，考虑安装、清理料槽及母猪采食的方便性，建议母猪饲喂器的触发器安装高度大约为10 cm。总之，该文设计的哺乳母猪电子自动饲喂系统无需传感器及电子标识技术的应用，适合在中国中、小型的种猪繁育场的哺乳舍推广应用,且系统设备及相应的软件系统的部署方便。进一步指出，母猪自动饲喂器除需要验证哺乳母猪的采食特性及哺乳的仔猪的断奶性能外，在未来还需要观察母猪的返情率甚至断奶商品猪的成活率等指标，从整个母猪的利用年限评价智能饲喂设备的优劣。

关键词：饲喂控制系统智能系统哺乳母猪储料仓触发器

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哺乳母猪智能饲喂物联网系统设计

华南农业大学学报 2023年第1期44卷 57-64页

作者：吕恩利何欣源罗毅智王飞仁夏晶晶吴凡曾志雄华南农业大学工程学院广东广州510642 岭南现代农业科学与技术广东省实验室茂名分中心广东茂名525000 广州迦恩科技有限公司广东广州511363 广东机电职业技术学院广东广州510550 云南昌农农牧食品有限公司云南文山663000 农业农村部华南智慧农业公共研发中心广东广州510630

【目的】设计哺乳母猪智能饲喂物联网系统,以实现哺乳母猪饲喂状况远程监控。【方法】系统通过Netty传输自定义TCP通信协议,实现与终端设备的数据传输和指令应答功能。采用SpringBoot与Vue前后端分离架构,开展人机交互界面设计,包括猪... 详细信息

【目的】设计哺乳母猪智能饲喂物联网系统,以实现哺乳母猪饲喂状况远程监控。【方法】系统通过Netty传输自定义TCP通信协议,实现与终端设备的数据传输和指令应答功能。采用SpringBoot与Vue前后端分离架构,开展人机交互界面设计,包括猪场生产情况详情界面、母猪饲喂信息查询界面和统计数据下载界面。【结果】试验结果表明,在3000个连接数下,系统平均响应时间为0.33 s,单位时间内处理数据量范围在750~1180条,系统在加入自定义业务线程池后,单位时间处理数据量增加了250条,处理量提高了31%。【结论】该系统满足了对哺乳舍智能饲喂设备的连接管理和数据处理的实际应用需求。

关键词：哺乳母猪物联网平台饲喂系统数据传输 TCP Netty

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基于隐马尔科夫模型的深度视频哺乳母猪高危动作识别

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农业工程学报 2019年第13期35卷 184-190页

作者：薛月菊杨晓帆郑婵陈畅新甘海明李诗梅华南农业大学电子工程学院广州510642 华南农业大学数学与信息学院广州510642

哺乳母猪的高危动作和仔猪存活率有密切关系,能直接体现其母性行为能力,而这些高危动作又与其姿态转换的频率、持续时间等密切相关。针对猪舍环境下,环境光线变化、母猪与仔猪黏连、猪体形变等给哺乳母猪姿态转换识别带来的困难。该文... 详细信息

哺乳母猪的高危动作和仔猪存活率有密切关系,能直接体现其母性行为能力,而这些高危动作又与其姿态转换的频率、持续时间等密切相关。针对猪舍环境下,环境光线变化、母猪与仔猪黏连、猪体形变等给哺乳母猪姿态转换识别带来的困难。该文以梅花母猪为研究对象,以Kinect2.0采集的深度视频图像为数据源,提出基于Faster R-CNN和隐马尔科夫模型的哺乳母猪姿态转换识别算法,通过FasterR-CNN产生候选区域,并采用维特比算法构建定位管道;利用Otsu分割和形态学处理提取疑似转换片段中母猪躯干部、尾部和身体上下两侧的高度序列,由隐马尔科夫模型识别姿态转换。结果表明,对姿态转换片段识别的精度为93.67%、召回率为87.84%。研究结果可为全天候母猪行为自动识别提供技术参考。

关键词：图像处理算法模型高危动作哺乳母猪 Faster R-CNN 隐马尔科夫模型定位管道

基于改进Faster R-CNN识别深度视频图像哺乳母猪姿态

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农业工程学报 2018年第9期34卷 189-196页

作者：薛月菊朱勋沐郑婵毛亮杨阿庆涂淑琴黄宁杨晓帆陈鹏飞张南峰华南农业大学电子工程学院广州510642 广东省现代养猪数据化工程技术研究中心广州510642 广东省农情信息监测工程技术研究中心广州510642 华南农业大学数学与信息学院广州510642 广州出入境检验检疫局广州510623

猪舍场景下,昼夜交替光线变化、热灯光照影响,及仔猪与母猪的粘连等因素,给全天候哺乳母猪姿态自动识别带来很大困难。该文以深度视频图像为数据源,提出基于改进Faster R-CNN的哺乳母猪姿态识别算法。将残差结构引入ZF网络,设计ZF-D2R网... 详细信息

猪舍场景下,昼夜交替光线变化、热灯光照影响,及仔猪与母猪的粘连等因素,给全天候哺乳母猪姿态自动识别带来很大困难。该文以深度视频图像为数据源,提出基于改进Faster R-CNN的哺乳母猪姿态识别算法。将残差结构引入ZF网络,设计ZF-D2R网络,以提高识别精度并保持实时性;将Center Loss监督信号引入Faster R-CNN训练中,以增强类内特征的内聚性,提升识别精度。对28栏猪的视频图像抽取站立、坐立、俯卧、腹卧和侧卧5类姿态共计7 541张图像作为训练集,另取5类姿态的5 000张图像作为测试集。该文提出的改进模型在测试集上对哺乳母猪的站立、坐立、俯卧、腹卧和侧卧5类姿态的识别平均准确率分别达到96.73%、94.62%、86.28%、89.57%和99.04%,5类姿态的平均准确率均值达到93.25%。在识别精度上,比ZF网络和层数更深的VGG16网络的平均准确率均值分别提高了3.86和1.24个百分点。识别速度为0.058 s/帧,比VGG16网络速度提高了0.034 s。该文方法在提高识别精度的同时保证了实时性,可为全天候母猪行为识别提供技术参考。

关键词：图像识别算法模型 Faster R-CNN 残差结构 Center Loss 哺乳母猪姿态识别

智能饲喂器对哺乳母猪采食量体况和生产性能的影响

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农业工程学报 2019年第6期35卷 190-197页

作者：王美芝安涛刘继军张锦瑞王文锋易路田见晖吴中红中国农业大学动物科技学院北京100193 动物营养学国家重点实验室北京100193 新疆农业大学动物科学学院乌鲁木齐830052 中粮肉食投资有限公司北京100020

为探究不同饲喂方式对哺乳母猪采食量、体况和生产性能的影响,满足哺乳母猪获得最大采食量并达到精准饲喂控制等需求,该文以哺乳母猪为试验对象,比较不同饲喂方式对哺乳母猪采食量、体况和生产性能的影响。试验共选用40只1胎母猪,随机分... 详细信息

为探究不同饲喂方式对哺乳母猪采食量、体况和生产性能的影响,满足哺乳母猪获得最大采食量并达到精准饲喂控制等需求,该文以哺乳母猪为试验对象,比较不同饲喂方式对哺乳母猪采食量、体况和生产性能的影响。试验共选用40只1胎母猪,随机分为3组:试验1组采用智能饲喂器饲喂(6次/d)、试验2组采用人工饲喂(6次/d)、对照组采用人工饲喂(3次/d)。结果表明,在试验环境条件下,哺乳8～21 d、人工饲喂3次/d的采食量(6.46 kg)显著高于智能饲喂6次/d(5.22 kg)(P母猪的体质量变化、背膘变化、总产仔数、断奶后发情天数、仔猪日增体质量和用水量方面均无显著性差异(P>0.05);哺乳母猪在采食过多时可能引起厌食进而降低后期的采食量,应按照饲喂参数逐步增加饲喂量饲喂;在现有设备投资和工资水平下,智能饲喂器正常使用4.5 a可取代1名优秀饲养员。研究结果可为今后智能化饲喂替代有经验人工饲喂、根据饲养条件选择饲喂方式提供参考。

关键词：动物采食装置智能饲喂哺乳母猪生产性能

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基于全卷积网络的哺乳母猪图像分割

农业工程学报 2017年第23期33卷 219-225页

作者：杨阿庆薛月菊黄华盛黄宁童欣欣朱勋沐杨晓帆毛亮郑婵华南农业大学电子工程学院广州510642 广东省现代养猪数据化工程技术研究中心广州510642 广东省智慧果园科技创新中心广州510642 广东省农情信息监测工程技术研究中心广州510642 华南农业大学工程学院广州510642

猪舍场景下,光照变化、母猪体表颜色不均及与环境颜色对比度不大、母猪与仔猪的粘连等,均给目标分割带来很大的困难。该文提出了基于全卷积网络(FCN,fully convolutional networks)的哺乳母猪图像分割算法。以VGG16为基础网络,采用融合... 详细信息

猪舍场景下,光照变化、母猪体表颜色不均及与环境颜色对比度不大、母猪与仔猪的粘连等,均给目标分割带来很大的困难。该文提出了基于全卷积网络(FCN,fully convolutional networks)的哺乳母猪图像分割算法。以VGG16为基础网络,采用融合深层抽象特征与浅层细节特征并将融合的特征图上采样8倍的跳跃式结构,设计哺乳母猪分割的FCN。利用Caffe深度学习框架,以7栏伴有不同日龄仔猪的3811幅哺乳母猪训练样本进行母猪分割FCN训练,在另外21栏的523幅哺乳母猪测试集上的分割结果表明:该算法可有效避免光线变化、母猪颜色不均、小猪遮挡与粘连等影响,实现完整的哺乳母猪区域分割;分割的平均准确率达到99.28%,平均区域重合度达到95.16%,平均速度达到0.22 s/幅。与深度卷积网络的SDS(simultaneous detection and segmentation)及传统的基于图论的图像分割、基于水平集的图像分割方法做了对比试验,该文分割方法平均区域重合度分别比这3种方法高出9.99、31.96和26.44个百分点,有较好的泛化性和鲁棒性,实现了猪舍场景下哺乳母猪准确、快速分割,可为猪只图像分割提供了技术参考。

关键词：图像分割算法试验全卷积网络哺乳母猪

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哺乳母猪智能饲喂系统设计与试验

中国农机化学报 2023年第7期44卷 154-162页

作者：吕恩利陈高峰夏晶晶王飞仁吴凡曾志雄华南农业大学工程学院广州市510642 广州迦恩科技有限公司广州市511363 广东机电职业技术学院广州市510550 云南昌农农牧食品有限公司云南文山663000 岭南现代农业科学与技术广东省实验室茂名分中心广东茂名525000

为实现哺乳母猪智能饲喂、人机交互友好和易检修,设计一套包括智能饲喂器、手持终端PDA、中央控制器和CAN-Bus总线的哺乳母猪智能精准饲喂系统,可在现场方便进行猪只出入栏管理、猪只状态动态监测、异常情况实时报警功能。在云南省某规... 详细信息

为实现哺乳母猪智能饲喂、人机交互友好和易检修,设计一套包括智能饲喂器、手持终端PDA、中央控制器和CAN-Bus总线的哺乳母猪智能精准饲喂系统,可在现场方便进行猪只出入栏管理、猪只状态动态监测、异常情况实时报警功能。在云南省某规模化母猪场安装280台哺乳母猪智能饲喂器,与配置传统饲喂的生产线进行生产性能对比试验。试验结果表明,智能饲喂实现人机交互友好、触碰下料、智能湿拌、无接触操作和易检修的特点。智能饲喂较传统饲喂相比,可提高母猪平均日采食量0.673 kg,日饲料浪费量减少0.345 kg,智能饲喂和传统饲喂不同日龄的平均日采食量和日饲料浪费量存在极显著差异(P哺乳母猪背膘损失降低34.43%,7天断配率提高4%。对系统进行投资回报率分析,智能饲喂能有效减少饲料浪费,提高生产成绩,投资回报率高,可有效助力规模化猪场降本增效。该研究对母猪智能饲喂系统的开发和应用提供参考。

关键词：哺乳母猪智能饲喂生产性能采食量断配率