肉牛联合育种关键技术应用的研究进展

我国肉牛种质资源长期面临进口依赖性强、国内优质种牛缺失、肉牛育种企业利润低、管理效率低、区域联合育种效果不理想等问题,全面了解认识我国肉牛当前育种技术、扩繁培育技术、推广体系模式现状是解决问题的前提。本文综述了国内外肉牛遗传性状评定标准与关键技术,肉牛联合育种中的育繁推一体化模式,针对国内外肉牛育种、扩繁培育、推广模式中关键技术的现状进行对比研究,分析了我国肉牛育种当前存在的现状与问题,并在信息化技术应用、引进肉牛品种的利用、本土肉牛的培育等方面提出建议,旨在有效推动我国肉牛“育种、扩繁、推广”一体化进程,加快本土肉牛品种培育,提升我国肉牛联合育种水平。

基于动态多特征变量的黄羽肉鸡跛行状态定量评价方法

肉鸡步态是肉鸡健康状态的重要表征,为实现黄羽肉鸡跛行步态的无损自动化快速分类识别,提出了一种基于多特征变量的肉鸡跛行定量评价方法。该方法从步态视频中提取肉鸡的速度、步幅、步幅差、步频、投影面积参数,拟合得出速度、步幅与投影面积具有相关性(决定系数分别为0.805 1、0.793 5),据此定义肉鸡动态理想参数与异常指数,基于C4.5决策树模型,以速度异常指数、步幅异常指数、步幅差异常指数为分类特征,根据鸟类步态评分标准将肉鸡分为GS0~GS4五类,实现对肉鸡跛行状态进行预警和判别。实验结果表明:该模型针对GS0~GS4分类准确率依次为:66%、71%、74%、98%、95%,整体准确率为78%。该模型可作为早期跛行的检测工具,为养殖自动化的实现和动物福利产业的升级提供支持。

基于深层卷积神经网络的初生仔猪目标实时检测方法

针对初生仔猪目标较小、分娩栏内光线变化复杂、仔猪粘连和硬性遮挡现象较为严重等问题,提出一种基于深层卷积神经网络的初生仔猪目标识别方法。将分类和定位合并为一个任务,以整幅图像为兴趣域,利用特征金字塔网络(Feature pyramid network,FPN)算法定位识别仔猪目标;对比了不同通道数数据集以及不同迭代次数对模型效果的影响;该方法支持图像批量处理、视频与监控录像的实时检测和检测结果多样化储存。实验结果表明:在数据集总量相同时,同时包含夜间单通道和白天3通道的数据集,在迭代20 000次时接近模型最优值。模型在验证集和测试集上的精确率分别为95.76%和93.84%,召回率分别为95.47%和94.88%,对分辨率为500像素×375像素的图像检测速度为53.19 f/s,对清晰度为720 P的视频检测速度为22 f/s,可满足实时检测的要求,对全天候多干扰场景表现出良好的泛化能力。

畜禽养殖疾病诊断智能传感技术研究进展

畜牧业是我国农业的重要组成部分,目前我国畜牧业向着规模化、集约化发展,同时也增加了畜禽疾病诊断的难度。为提高畜禽养殖中的动物福利水平,并降低畜牧养殖中因动物疫病与健康异常带来的经济损失与公共卫生安全风险,近年出现了一批通过数字化、智能化手段实现畜禽疫病诊疗的自动化方法,如机器视觉分析、动物音频分析、红外温度感知、深度学习分类等,这些方法可以有效提高对患病或异常畜禽动物的诊断效率、缩短诊断周期、降低畜牧养殖中人工巡检劳动力。畜禽疫病自动诊疗方法不同于常规的基于病理学知识的诊断方法,其主要通过各类传感器自动获取畜禽在养殖过程中的图像、声音、体温、心率、排泄物等各类特征信息,而后通过梅尔倒谱系数、Logistics回归分析等数学模型和支持向量机、深度学习等智能算法对采集的信息进行综合分析与处理,并对动物的健康状态做出评价与预测。文章分别从畜禽形态诊断技术、行为诊断技术、声音诊断技术、体温诊断技术、其他生理参数诊断技术等几个方面总结阐述了目前动物疫病智能诊断技术研究的进展和一些基础的方法原理,这些方法基于动物外型与体尺、行为与动作、鸣叫与声音、体温、排泄物、呼吸与心率等数字化特征,通过数学模型对传感器采集到的特征进行实时分析与分归类,基本实现了对理想环境下动物健康状态的评价。目前的畜禽动物疾病自动诊疗技术研究成果丰富,但相关诊断方法大多是在理想环境下进行,而实际的生产养殖环境中干扰因素很大,目前的诊断方法大多无法很好地排除干扰并精确提取出所需特征信息;并且目前的数字化禽畜疾病诊断方法多是基于禽畜的一种特征信息进行分析诊断,这使得诊断系统的诊断准确度受到影响,诊断结果说服力不足。同时目前的大多数数字化禽畜疾病诊断方法还存在诊断泛化能力差、抗干扰能力差等问题,这些问题制约了其推广与应用。未来畜禽疾病自动诊断的研究重点是提高其传感算法的精度和数学模型的适用性与鲁棒性,并进一步发展基于多种特征耦合与数据融合的智能化畜禽疾病诊疗专家系统,争取实现实时、高效、智能、精准的畜禽健康诊断。

基于PFF控制的双向DC/DC变换器的研究

以推挽全桥双向DC/DC变换器为研究对象,分析了其能量可双向流动的可行性,重点介绍了比例-前馈(PFF)控制算法在推挽全桥双向DC/DC变换器中的应用,并与PI控制算法进行了对比分析。根据推挽全桥双向DC/DC变换器的硬件条件,采用了同步整流技术。针对变换器的升压软起动问题,提出了一种根据电感电流控制占空比的升压软起动方法,仿真结果证明其能够有效防止升压起动时电感饱和的问题。最后,通过实验验证了所提控制方案的正确性和可行性。

复杂环境下肉牛三维点云重建与目标提取方法

基于点云采集技术的非接触式测量能够缓解肉牛在采集体尺体重等参数时的应激问题,但采集肉牛的三维数据耗时长且易受环境干扰而产生大量无关噪点,难以适应实际养殖环境需求。为解决该问题,本研究开发了一种非接触式肉牛三维点云重建与目标提取系统与方法,采集的肉牛三维点云可为肉牛育种育肥提供大量标准化和三维量化表型数据。三维点云采集系统由Kinect DK深度相机、红外对射光栅触发器和射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)触发器组成,可在肉牛自由通过步行道的瞬间实现肉牛点云的多角度瞬时采集。肉牛点云目标提取方法基于C++语言与点云处理库(Point Cloud Library,PCL)开发,通过空间直通滤波、统计学离群点滤波、随机抽样一致(Random Sample Consensus,RANSAC)形态拟合与点云抽稀、基于降维密度聚类的感知盒滤波等算法有效滤除与肉牛紧贴的栏杆等干扰,不破坏点云的完整性,实现肉牛点云的三维重建与分析。在养殖场中对20头肉牛进行了124次点云采集与目标提取试验。结果表明,重建的肉牛三维模型与肉牛真实形态1:1对应,系统的采集成功率为91.89%,采集的点云与真实值相比,体尺重建误差为0.6%。该系统与方法可以在无人干预的情况下,实现多角度肉牛点云数据的自动采集与三维重建,并从复杂环境中自动提取目标肉牛的点云,为非接触式肉牛体高、体宽、体斜长、胸围、腹围和体重等核心表型参数的测量提供重要的方法支撑,促进肉牛育种和育肥的标准化管理。

商业化肉牛繁育大数据平台设计与关键技术

针对当前中国肉牛繁育管理水平和信息化智能化水平不高等问题,本研究借鉴国际先进肉牛养殖国家的经验,建立了适合中国的商业化肉牛繁育大数据平台。该平台主要完成肉牛种质信息资源的整合,在线自动测定肉牛关键繁育性状,全程服务支撑肉牛繁育过程,形成肉牛种质资源大数据分析决策,并实现肉牛联合育种创新模式。本文详细介绍了商业化肉牛繁育大数据软件平台开发思路,包括数据中心的实现、软件平台前端开发技术和后端开发技术等,并总结了该平台的关键技术创新和模式创新内容,包括肉牛种质资源与良种管理系谱深度挖掘技术,非接触式繁育性状自动获取评价技术,以及多源异构信息融合提供智能决策支持等,为中国肉牛种业发展提供可持续发展的信息化解决方案,以促进肉牛育种整体水平的提高。

基于音频技术的肉鸡采食量检测方法研究

【目的】通过研究肉鸡采食音频提出一种基于音频技术的肉鸡采食量检测方法,以摆脱目前我国肉鸡采食量数据主要是人工测量群体采食量的现状,为准确获取肉鸡采食量信息提供技术支持。【方法】录音笔采集到的采食音频经分帧加窗、端点检测等预处理后,将有效声音片段提取出来,依托不同声音的功率谱密度曲线差异,使用单分类支持向量机(OC-SVM)对提取出的有效声音片段进行分类识别。利用音频技术检测肉鸡进食时的啄食次数,分析确定啄食次数与采食量的关系,利用啄食次数与采食量的高相关性计算肉鸡采食量。【结果】利用音频技术检测的肉鸡啄食次数与采食量高度相关,决定系数(R^2)=0.982 5。啄食次数计算正确率为94.58%,采食量计算正确率为91.37%。【结论】该方法可用于肉鸡采食量测定。

多功能中药微波萃取装置

中央电视台“中华医药”节目经常介绍一些中医中药知识，如松枝治愈过帕金森，中药治愈了多年的哮喘，