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畜牧信息智能監測研究進展

來源: 樹人論文網 發表時間:2021-02-03
摘要:畜牧信息主要包括養殖環境信息、動物行為信息及健康指標信息。準確高效地采集養殖環境參數是反饋控制養殖環境的基礎,是為動物構建良好生存環境的前提。動物行為是動物
職稱論文發表

  摘要:畜牧信息主要包括養殖環境信息、動物行為信息及健康指標信息。準確高效地采集養殖環境參數是反饋控制養殖環境的基礎,是為動物構建良好生存環境的前提。動物行為是動物生理健康狀況的外在表現,動物行為監測、分析有利于及早發現疑似發病牲畜個體,降低經濟損失。目前國內主要依靠人工觀察方式監測畜牧信息,主觀性強且精度低。隨著現代信息技術的不斷發展,智能化畜牧信息監測技術也在快速發展和不斷更新。闡述了音頻分析技術、機器視覺技術、無線傳感器網絡技術及射頻標識(RFID)技術在畜牧信息監測中的應用研究現狀,展望了智能化畜牧信息監測的后續研究方向。

中國農業科學

  本文源自《中國農業科學》1960年創刊,是農業部主管,中國農業科學院主辦的綜合性、學術性月刊。中國農業科學院院長翟虎渠任編委會主任/主編,中國農業科學院副院長劉旭、屈冬玉,中國工程院院士郭予元、方智遠,著名美籍農業科學家耿旭,中國農業科學院農業信息研究所所長許世衛等分別出任編委會副主任、副主編。還有以兩院院士和資深農業科學家為主的陣容強大的顧問組織及海內外著名學者組成的編委會。

  關鍵詞:畜牧信息;智能監測;動物行為;健康養殖;動物福利

  畜牧業是中國農業增效、農民增收的重要產業,近年來取得了長足的進展[1]。隨著規模化、集約化畜牧養殖場的飼養密度增加,養殖環境變得惡劣,飼養動物處于亞健康或不健康狀態,導致疾病頻繁發生[2]。鑒于較大的養殖規模,依靠人工監測動物健康狀況、動物行為以及養殖舍環境參數等畜牧信息的方法既浪費大量的時間和精力,監測結果也不夠精確[3]。

  隨著現代信息技術的快速發展,國外涌現出一批畜牧信息智能化監測方法和技術,精準采集畜牧信息的同時,注重挖掘信息所蘊藏的動物健康水平、動物對養殖環境的適應度等深層含義,為動物疾病預警、養殖環境反饋調節提供低成本、高精度的解決方案,而國內在這一領域的研究仍處于起步階段。本文歸納、分析音頻分析技術、機器視覺技術、無線傳感器網絡技術及 RFID 技術在畜牧信息智能化監測應用中的研究現狀,并展望其發展方向,以期為國內開展畜牧信息智能化監測研究提供有益參考。

  1 音頻分析技術

  動物叫聲與其情緒狀態、生理健康狀況密切相關[4],利用音頻分析技術處理動物叫聲可實現動物健康、動物福利[5]水平的自動評估。也可實現散養動物采食行為智能監測的目標[6-7]。動物叫聲音頻分析的一般流程如圖 1 所示,聲音采集需要針對不同動物種類設計相應的采集方案,對于性情溫順動物而言可使用便攜式麥克風采集聲音信息,不限制動物活動范圍,對于性情暴躁動物宜構建聲音采集室,屏蔽外界噪聲干擾,確保聲音信號質量。

  預處理步驟對聲音信號做適當放大和增益控制并消除干擾信號;特征提取步驟主要完成提取反映聲音信號特點的若干參數;參考模式庫構建步驟對特征參數形式表示的聲音含義進行處理,獲得表示識別基本單元(如動物饑餓、感染呼吸道疾病、牛只咀嚼行為等)共性特點的標準數據,以此構成參考模板,將所有能識別的基本單元的參考模板結合在一起形成參考模式庫;在識別階段,將待識別的聲音信號經過特征提取后與模式庫中的各參考模板匹配,找出最相近的參考模板對應的基本單元。

  廣義上的動物健康可分為生理健康及情緒健康,音頻分析技術一般都是針對患有呼吸道疾病的動物咳嗽聲處理實現生理健康監測。為此應首先提取患病動物咳嗽聲特征,Ferrari 等[8-9]通過臨床檢查篩選染病豬并采集其咳嗽聲,與檸檬酸誘發的健康豬咳嗽聲對比發現染病豬咳嗽音頻的標準化壓力均方差及峰值頻率均值均低于健康豬,而染病豬咳嗽持續時間及咳嗽頻率則高于健康豬。

  針對染病豬咳嗽音頻特征參數構建參考模板,將日常生產中利用定向麥克風采集到的豬咳嗽聲與該參考模板做模式匹配,可以實現呼吸道疾病疑似病豬智能識別。在圈舍群養的豬飼養方式下,很難實現豬個體咳嗽聲的采集,可將圈設定為監測對象,使用麥克風陣列定位具備病豬咳嗽音頻特征的咳嗽聲[10],將出現病豬咳嗽聲頻率高的圈設定為高危圈,養殖人員重點關注高危區內動物健康狀況,及早隔離確診病例,這不僅有效降低了人工勞動強度,而且提高了患病豬識別效率,降低了規模化養殖場由于動物疾病帶來的經濟損失。

  動物情緒健康更多是動物福利關注的問題,目前音頻分析技術主要用于提取動物在恐懼、孤獨、焦慮等不良情緒下的叫聲特征,在此基礎上可實現動物情緒健康的無損監測。Jahns[11]針對已知的牛饑餓和發情叫聲信號提取出先驗特征矩陣及其參考模式,利用模式匹配方法識別牛只日常叫聲中所蘊含的饑餓及發情信息。Ikeda 等[12]利用線性判別分析方法處理聲音信號的頻譜結構變化特征,進而智能識別母牛饑餓以及與仔牛分隔而產生的兩種焦慮狀態。

  豬的情緒健康水準評價研究目前鮮見報道,限位欄飼養母豬和剪牙斷尾仔豬的情緒健康問題最值得關注。以仔豬為例,為了驗證剪牙斷尾過程會引起仔豬極強的恐懼情緒,可設計獨立的仔豬叫聲采集室,人為制造令其恐懼的突變環境,采集其叫聲音頻并提取音頻特征構建參考模板,與剪牙斷尾時采集的仔豬叫聲做模式匹配,實現仔豬恐懼情緒的智能識別。

  動物采食、飲水、排泄行為異常可用于預測其健康異常,因此這三大行為是畜牧養殖從業人員最為關注的動物行為。及時監測到動物行為模式的突變有利于及早發現疑似發病個體,降低經濟損失。音頻分析技術目前主要用于牧場放養的牛羊采食行為監測,這種飼養方式下牛羊活動范圍廣,人工觀察方式及機器視覺技術難以監測它們的采食行為。但是牛羊采食主要有咬斷及咀嚼草料兩種動作,而實際采食量可由咬斷草料的次數來判定,因此可通過咬斷、咀嚼草料兩種動作的不同音頻特征識別牛羊采食過程中咬斷草料的次數,進而實現采食量的智能監測[6-7]。

  難以實時、準確掌握養殖動物需求是目前畜牧養殖業面臨的挑戰之一,而動物叫聲是其生理、情緒健康狀況的外在表現,準確掌握動物叫聲含義有利于養殖人員根據動物自身需求開展養殖工作。動物叫聲音頻分析的首要目標是針對大量已知含義的動物叫聲音頻提取特征參數,不斷擴充動物叫聲音頻分析模式庫,這是研發動物叫聲含義智能識別系統的基礎。另外,動物叫聲含義分析對音頻質量要求高,如何有效降低圈養動物叫聲間的相互干擾及環境噪聲的影響以實現音頻高質量地實時采集,是后續研究中需要解決的問題。

  2 機器視覺技術

  在畜牧養殖領域,動物行為與動物健康狀況、生存舒適度密切相關,利用動物行為自動分析動物健康及舒適度狀況相比人工經驗觀察而言結果更加客觀。隨著機器視覺技術在數字化農業領域的廣泛應用,近年來,研究人員開始涉足基于動物視頻自動分析動物行為及動物生存舒適度的研究領域[13]。基于動物視頻的動物行為分析的一般步驟如圖 2 所示。

  圖 2 中,行為模型是核心,該模塊從動物形體姿態特征、行為間內在聯系以及行為與環境間聯系三個方面針對動物行為進行定義、表示和建模。視頻流是動物行為分析的信息源,目前一般是在養殖舍頂部架設連接 PC 的攝像機實現視頻流信息采集[14-17],而關注動物腿部運動姿態的研究一般會單獨構建規則通道,側方位架設攝像機,在動物經過通道時采集其運動視頻[18]。運動目標分割步驟從視頻流原始圖像中分割出監測對象,特征提取步驟主要工作是提取足夠的動物形體特征,以區分不同的動物行為,這些形體特征包括位置、姿態、運動速度、輪廓等等信息,該步驟首先需要解決視頻序列中研究目標的檢測與跟蹤問題。目前針對群養豬個體跟蹤的最新方法能夠準確識別、跟蹤 3 頭豬長達 8 min,為豬只行為特征提取奠定了良好的基礎[14]。

  行為特征提取的目的是區分不同的動物基本行為,所謂基本行為是指諸如休息、探究、采食等能夠持續一定時間的獨立行為。臨產母牛的站立、躺臥、攝食等基本行為可用于預測母牛分娩時間,Canger 等[15]研究了這些基本行為對應的主軸線方向、臀圍長度、體型寬長比、背部面積等圖像特征,實現了基本行為的自動識別,該研究成果使得設計一種基于母牛行為的人工助產自動預警系統成為可能。

  復雜行為由一個或多個具有時空關聯的基本行為組成,復雜行為分析也可稱為動物行為模式分析,其主要工作是挖掘動物基本行為間或基本行為與環境間的內在聯系。Shao 等[16]針對群養豬睡眠時的紅外圖像選取圖像不變矩、背景前景像素轉換頻率以及豬群緊密程度作為特征向量,使用最小歐幾里德距離方法區分環境溫度寒冷與舒適兩種狀況下豬的睡眠姿態。基于此,養殖人員可根據動物睡眠姿態判斷其環境溫度舒適度,實現養殖環境參數的按需調節,該研究對探索環境因子對豬生長的影響也具有重要的學術意義和實用價值。

  動物行為模式是發現動物反常行為的基礎,而反常行為是動物個體出現健康異常或環境發生突變的外在表現。動物反常行為的及時發現可用于動物疾病或環境調節預警。朱偉興等[17]利用安裝于豬舍排泄區的嵌入式監控設備對群養豬的排泄行為進行 24 h 監控,對于單日排泄次數超過系統閾值的豬只,認定其排泄行為出現異常。Song 等[18]將牛行走過程中同側前后蹄接觸地面中心點間距離定義為形跡重疊參數Δ,并挖掘出健康牛行走行為模式:行進過程中Δ值小于或等于 0。將行進過程中Δ>0 的牛只認定為患有跛腿殘疾。

  僅從畜牧信息的無損監測角度而言,基于機器視覺技術的動物行為監測是目前最好的方法,這種技術以無接觸方式記錄動物行為信息,對動物活動沒有任何影響。但是該方法的技術實現難度較大,受現場光照條件影響大,攝像機視距、拍攝范圍有限,一般只能監測圈養動物信息。后續研究中除了需要針對動物行為進行更精確的行為建模外,還需要解決養殖動物個體識別與跟蹤的問題,以豬行為監測為例,目前最新研究進展能夠準確識別、跟蹤 3 頭豬 8 min 時間[14]。而中國群養豬的單欄養殖密度一般都大于 3 頭/欄,仔豬單欄養殖密度則更高,在這種應用場景下,如何在大通量的視頻信息中識別跟蹤某一行為異常的個體是后續研究需要重點解決的問題。

  3 無線傳感器網絡技術

  無線傳感器網絡是由部署在監測區域內眾多的微型傳感器節點組成,通過無線通信方式形成的一個自組織無線網絡系統,可用于監測復雜多變的環境條件,如溫度、濕度、噪聲等級等,也可監測節點附著對象的運動特征,如速度、加速度、運動方向等[19]。無線傳感器網絡豐富的傳感器資源使其在畜牧信息監測應用中具有得天獨厚的優勢,無線通信方式不僅解決了養殖現場布線困難的問題,而且使得網絡節點可以穿戴在養殖動物軀體上,能夠滿足動物行為、體征等參數信息監測的連續性和實時性要求。

  3.1 養殖環境監測

  適宜的養殖環境可以充分發揮養殖動物的生產潛力,增強動物抵抗力,減少疾病的發生,繼而提高畜牧業的生產效益[20],同時,良好的環境也是動物福利的要求。畜牧生產中重點關注的養殖環境指標主要有溫濕度、光照強度及有害氣體濃度。利用無線傳感器監測養殖環境指標信息主要有以下 3 個挑戰:一是于節點監測范圍受限,單個節點監測結果不能客觀反映整個養殖舍環境信息;二是養殖舍內多種氣體傳感器存在交叉敏感的問題;三是實際生產中需經常沖洗圈舍,網絡節點不能布署于舍內較低的位置,這就帶來節點無法測得動物高度層的實際環境信息的不足。

  針對第一個問題,滕翠鳳等[21]提出采用自適應加權融合算法融合同類傳感器組的多源數據,利用 D-S 證據推理理論融合溫度濕度和光照度環境參數,提高了環境監測的精確度。針對第二個問題,俞守華等[22] 利用小波變換提取氣體信號動態反應過程的局部特征,利用遺傳算法對小波系數特征值進行篩選,降低特征維數并簡化神經網絡結構,進而提高基于 BP 神經網絡的有害氣體定性測定準確率。對于第三個問題,可將養殖舍內環境看作一個場,研究養殖舍溫濕度場、氣體濃度場,挖掘出不同高度層的環境參數的關系模型,實際布署網絡時將節點布署于養殖舍頂部,根據頂部環境指標結合不同高度環境參數關系模型,得到養殖動物所處高度層的實際環境信息。

  無線傳感器網絡監測的環境參數可通過 3G 網絡[23]或其它無線通信方式由基站(或網關節點)發送到服務器端。對于采集到的環境參數目前主要有兩種處理方案:一種是當養殖環境監測值超過系統設定閾值時由服務器自動向管理人員或養殖人員報警[1];第二種是由服務器自動控制養殖場環境調控設備,這種處理方案中控制算法設計是關鍵,目前主要采用的是模糊控制算法[22,24]。綜合運用養殖環境監測與反饋調節技術,可以設計完整的養殖舍環境監控系統[25],為養殖動物創造良好的生存環境。

  3.2 動物個體信息監測

  目前利用無線傳感器網絡監測的動物個體信息主要包括動物生理指標(體溫、心率等)信息及行為(休息、散步、快走等)信息兩類,其一般流程如圖 3 所示,流程中首先需要解決的問題是設計適合動物穿戴的高效、耐用的傳感器及相應的節點。

  心率和體溫是傳統意義上的動物生理健康狀況重要指標,Eigenberg 等[26]分別針對牛和豬設計了體溫和呼吸頻率傳感器。Martinez 等[27]與 Warren 等[28]設計了一種能安置在瘤胃上的藥丸式心電圖節點來自動測量牛的心率,但該節點存在射頻信號受動物脂肪組織影響而衰減嚴重的問題,Hoskins 等[29]針對這一問題設計了一種電感鏈路用以將體內節點監測的數據發送到體外數據接收器。

  在行為監測方面,研究人員提出利用三軸加速度傳感器監測養殖動物運動過程中的三向加速度值并基于此對動物行為進行分類[30-34]。Brehme 等[35]在已經投入實際應用的電子計步器基礎上擴展環境溫度傳感器、位置信息傳感器,設計了一款綜合記錄動物生理、行為信息的傳感器節點,并將該節點應用于奶牛發情周期監測。

  為了防止動物運動對傳感器節點帶來的破壞,需要將監測節點合理固定在動物軀體上,利用動物項圈在動物頸部固定節點是目前最常用的方法[36-38],但對于有特殊監測目標的節點而言,應靈活調整固定位置。 Watanabe 等[39]將三軸加速度傳感器固定在牛的下顎部以監測其下顎運動特征,進而分析牛咬斷、咀嚼草料以及休息 3 種行為。Robert 等[31]將三軸加速度傳感器固定于牛腳踝處以實現遠程監測牛行走、站立和躺臥等行為。Warren 等[28]為監測牛心率參數將傳感器節點通過手術固定在牛瘤胃上。

  附屬于動物軀體的傳感器節點按設定時間間隔監測動物體溫、心率、肢體運動三軸加速度等參數,將監測數據無線發送到數據收集器(如基站或網關節點)的方法目前主要有兩類:第一類是節點將監測數據緩存于存儲器,當動物活動到數據接收器(一般置于動物飲水器或食槽上)附近時,將緩存的監測數據無線發送到數據接收器[31,40-41];第二類是設計無線傳感器網絡數據路由協議,利用節點轉發監測數據到數據收集器,這些路由協議需重點解決節點移動帶來的網絡拓撲實時動態變化的問題[36]。

  對于傳感器網絡監測到的動物生理指標參數信息,可設計養殖專家知識庫自動分析生理指標所蘊含的動物健康狀況,并針對健康異常個體發出報警。對于監測到的動物行為數據,需要研究相應的動物行為模型以實現行為自動分類,動物行為模型主要解決傳感器數據與行為類型之間的關聯問題。目前針對三軸加速度值的行為建模主要采用的數學方法有動態線性模型、爾曼濾波[32-34]、K-均值聚類算法[42] 及支持向量機[43]。動物行為模型是分析動物運動能力特征的基礎,可為母豬、奶牛發情的初步鑒定提供判定依據[32,34,44]。

  目前已經投入實際使用的傳感器節點大多針對生產環境相對規范穩定的工業現場設計,但是畜牧業生產環境復雜,有些應用場合甚至具有高溫高濕的特點,而且在動物個體信息監測應用中,需要將節點固定在養殖動物軀體上,在動物躺臥甚至相互爭斗時都可能破壞傳感器節點。因此,畜牧業中應用的傳感器節點應該具備比工業生產現場更好的抗高溫抗高濕及抗損壞性能,然而畜牧業生產特點決定了其使用的傳感器節點不能代價高昂。高性能、高穩定性、低成本間的矛盾是無線傳感器網絡在畜牧業中應用需要重點解決的問題。

  4 RFID 技術

  隨著物聯網技術的興起,RFID 技術在畜牧業中得到廣泛應用[45-47]。RFID 是一種非接觸式的自動識別技術[48],具有數據儲存量大、可讀寫、環境適應性好等特點,可以實現多目標識別[49]。RFID 產品成本低,在畜牧養殖中應用在經濟上具備可行性[50]。目前在動物行為監測研究領域一般將被動 RFID 標簽以耳標形式固定在動物體上,當動物出現在讀寫器磁場范圍內時,其耳標接受讀寫器射頻信號,憑借感應電流所獲得的能量向讀寫器發送芯片中存儲的標識信息,讀寫器根據獲取的耳標號識別出位于其讀寫范圍內的動物個體。

  一個完整的 RFID 系統由電子標簽、讀寫器和天線三部分構成,電子標簽一般以耳標形式固定在動物耳朵上,讀寫器的位置需要根據不同的監測目標靈活設置。如 Reiners 等[51]為監測仔豬采食行為,將 RFID 讀寫器及天線安裝在仔豬喂料器上;鐘芳葵[52]為監測群養母豬的采食行為將 RFID 讀寫器安裝在母豬食槽上;Ostersen 等[53]為了監測母豬與公豬的親近行為,將 RFID 讀寫器安裝在公豬欄上的接觸窗口上,記錄通過接觸窗口親近公豬的母豬耳標值、親近行為開始時間、結束時間,然后利用動態線形模型分析親近行為頻率和時長,實現母豬發情的自動鑒定。

  將電子耳標出現在讀寫器讀寫范圍內認定為一次行為發生的做法對于僅關注行為頻率的監測目標而言是可行的[51-52],但對于動物個體采食量、飲水量的監測目標,則需要擴展秤重、流量監測等功能,才能實現動物行為信息的準確監測。

  Tu 等[54]設計了一套由 RFID 模塊、電子地磅模塊及通信模塊構成的實時、遠程監測火雞采食行為的自動化系統,自動記錄采食火雞標簽號,采食前后體重變化情況,為選擇食物轉化效率高的優良品種提供參考,同時也為群養火雞個體行為分析提供了有力工具。

  RFID 技術配合水流量計可以實現群養母豬個體飲水行為遠程監測的目標,改造母豬飲水點,確保一次只有一頭母豬接近飲水器。將 RFID 讀寫器安裝在飲水器上方,記錄飲水母豬個體耳標號,利用嵌入式系統技術處理水流量計輸出信號得到群養母豬個體的飲水頻率及飲水量信息,飲水行為的實時監測有利于及時發現飲水模式的突變,為母豬健康評判提供參考依據。

  5 討論及展望

  從近年來國內外研究現狀來看,基于音頻分析技術、機器視覺技術、無線傳感器網絡技術及 RFID 技術的畜牧信息智能監測研究大多圍繞健康養殖展開,雖然這些智能化技術已經大幅提升畜牧信息監測精度,大幅降低信息監測消耗的人力,但仍有一些問題需要進一步的研究和探討,主要包括以下幾個方面:

  (1)動物行為監測智能裝備研發

  動物正常的采食、飲水、排泄等行為是判斷其健康與否的重要依據,這些行為表現能反映出動物生長過程的不同狀態,通過分析動物行為表現有助于監控其生長過程。對于動物采食行為監測目前已經出現大量研究成果,但動物飲水、排泄行為監測系統研究與設計鮮見報道,后續研究需要針對不同養殖動物種類、不同的行為研發專用的行為監測智能化設備,準確采集動物個體飲水、排泄等行為數據,為動物行為分析、疾病預警提供有力支持。

  (2)動物行為模型與健康模型構建

  動物行為模型構建是指在動物發聲音頻信息、動物活動視頻信息、傳感器監測數據等信息與動物行為分類間建立映射關系,進一步提高基于音頻分析、機器視覺等技術無損監測、分類動物行為的準確度;動物健康模型是指探究不同養殖動物不同生長階段的飲食量、行為規律,并基于此設計動物疾病預警系統,當實時監測的動物個體飲食量、行為信息與模型偏離程度超過系統設定閾值時,向養殖人員發出疾病預警,減少了養殖人員工作量的同時也降低了疾病帶來的經濟損失。

  (3)養殖環境調控專家系統設計

  養殖環境信息監測的目的是按需調節養殖環境,因此,后續研究需要針對不同養殖動物及不同養殖階段的生長規律設計相應的專家系統自動反饋調節養殖環境。設計該專家系統應注意到養殖環境參數間相互關聯的特點,系統需要綜合考慮、調節各項環境信息因素到一個相對合理的水平。這不僅需要工程技術專家和動物養殖專家進行通力協作,而且需要長期的試驗積累。養殖舍設計也是養殖環境調控領域需要關注的方面,中國幅員遼闊,不同地域自然氣候條件相差較大,應當針對不同地域氣候條件設計各具特色的養殖舍,在此基礎上配備必要的加溫、通風設備,為畜牧環境參數的反饋控制提供基礎設施保障。

  總之,歐美發達國家利用信息技術智能監測畜牧信息方面的工作起步較早,這些國家不僅僅有一大批智能化畜牧信息監測的研究成果,而且也有一些已經投入實際生產應用的產品。而中國在智能化畜牧信息監測方面的研究還處于探索階段,能將這方面的學術研究應用于實際生產中的案例幾乎是空白。中國研究人員應該準確把握國外研究進展,結合中國畜牧業特點,在中國畜牧業生產實踐中合理引入信息技術、自動控制技術,設計高穩定性、低成本的智能化畜牧信息監測系統,以期大幅提高動物養殖效益及動物福利水平。

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