基于时序序列的猪舍环境综合评价方法研究

在集约化养猪生产中,猪舍环境是影响猪健康水平的重要因素。然而,多环境因子联合精准调控是制约猪舍环境控制的共性难题。因此,本文利用自适应高斯滤波(Adaptive Gaussian filtering,AGF)算法结合长短时记忆神经网络(Long short term memory networks,LSTM)进行舍内环境因子预测,为优化舍内环境调控策略提供支撑;结合组合赋权方式,确定猪舍内环境评价指标权重,构建基于未确知测度法评价方法,为猪舍环境调控提供参考。以实测猪舍数据对本文所提出方法进行验证,结果表明:相比LSTM预测模型,应用AGF优化算法后的LSTM预测模型(LSTM-AGF),其氨气质量浓度、温度、相对湿度、二氧化碳质量浓度的预测性能R^(2)分别提升0.33、0.03、0.05、0.12;提出的基于未确知测度法的预测评价方法敏感度SENS为0.215,比传统模糊综合评价方法高20.80%。因此,本文提出的环境质量评价方法可以为猪舍环境精准调控提供参考。

融合注意力机制的个体猪脸识别

随着机器视觉技术的发展,猪脸识别作为猪只个体识别方法之一受到广泛关注。为了探索非接触式的猪只个体精准识别,该研究通过深度学习模型DenseNet融合CBAM(ConvolutionalBlockAttentionModule),建立改进的DenseNet-CBAM模型对猪脸进行识别。将DenseNet121模型进行精简,然后将CBAM注意力模块嵌入到精简的DenseNet121分类网络之前,以加强对关键特征的提取,实现猪脸图像的分类。以随机采集的1 195张猪脸图像作为数据集对本文模型进行测试。结果表明,DenseNet-CBAM模型对个体猪脸识别的准确率达到99.25%,模型参数量仅为DenseNet121的1/10;与ResNet50、GoogLeNet和MobileNet模型相比,DenseNet-CBAM的识别准确率分别提高了2.18、3.60和23.94个百分点。研究结果可为智能化养殖过程非接触式个体识别提供参考。

基于深度学习的密闭式猪舍内温湿度预测模型

针对目前猪舍环境控制中传感器只能实现对当前环境状况的监测,无法对猪舍内环境变化趋势作出预判,不能提前对环境控制设备运行状态进行调节,在一定程度上造成环境控制效果滞后的问题,基于深度学习方法,结合实际传感器监测的历史数据和猪舍外影响数据,建立了长短时记忆(Long short-term memory,LSTM)网络预测模型,实现了精确的猪舍内温湿度变化预测。结果表明,猪舍内冬季和夏季温湿度预测值与实测值变化趋势一致,温度最大误差1.9℃,平均误差为0.5℃;相对湿度最大误差为13.5%,平均误差为2.3%;温度和相对湿度预测的平均决定系数分别为0.821和0.645。本文建立的预测模型具有较优性能,可为制定优化的猪舍内环境控制策略,解决环境控制效果滞后问题提供可行的参考。

畜禽体温自动监测技术及应用研究进展

体温是衡量畜禽健康状况的重要生理指标,快速准确的测温方法是进行疾病监测及诊疗的有效手段。该文针对目前畜禽养殖行业采用的体温监测技术及其发展进行阐述,重点比较了体内和体外两大类自动化测温技术的优缺点以及应用场景;详述了红外体表测温、数据传输与网络以及体温自动监测等技术在畜禽生产性能、健康监测以及行为监测等方面的应用。分析了自动测温技术存在着设备安装、数据传输、温度补偿模型建立等难点,同时表明在无创测温、测量精度、测温部位以及畜禽舍环境调控等方面应作为改进研究重点,并提出体外检测非接触式红外热成像自动测温技术以其快速、高效、无应激等优点,将成为畜禽养殖体温监测研究及应用发展的重点方向。

基于近红外光谱的灌浆期玉米籽粒水分小样本定量分析

玉米灌浆期含水率测定是考种育种的重要指标。为了节约样本且快速准确测定灌浆期玉米水分,该文应用近红外光谱技术,提出了基于小样本条件下的自举算法(Bootstrap)与基于x-y距离结合的样本划分方法(SPXY,sample set partitioning based on joint x-y distances)相结合的样本优化方法的偏最小二乘(PLS,partial least square)水分定量分析模型Bootstrap-SPXY-PLS模型。试验结果表明,当Bootstrap重抽样本次数等于500,样本数量大于等于10时,模型的性能稳定,并且随着样本数量增加,重抽样本次数相对减少;样本数量为10和50时,全谱Bootstrap-SPXY-PLS模型的预测均方根误差(RMSEP,root-mean-square error of prediction)均值分别为0.38%和0.40%,预测相关系数(correlation coefficients of prediction)分别为0.975 1和0.968 5,决定系数R^2分别为0.999 9和0.993 6;基于竞争性自适应重加权采样算法(CARS,competitive adaptive reweighed sampling)波长变量筛选后的CARS-Bootstrap-SPXY-PLS模型的预测均方根误差RMSEP均值分别为0.36%和0.35%,预测相关系数分别为0.973 6和0.975 0,模型决定系数R^2分别为0.924 5和0.918 0。因此,全谱Bootstrap-SPXY-PLS模型和CARS-Bootstrap-SPXY-PLS模型均具有稳定的预测能力,为玉米育种时灌浆期种子水分测定提供了一种稳定、高效的方法。

基于机器视觉的畜禽体质量评估研究进展

体质量(体重)是反映畜禽身体健康与生长状况、繁殖与生产性能的重要指标。对畜禽体质量精准快速地评估和监测是提升养殖生产管理水平、实现精准畜牧生产的重要手段。传统的直接称量方式耗时费力,易造成动物的应激反应。基于机器视觉技术的体质量评估,能够利用视觉检测技术获取体型特征建立其与体质量之间的智能评估模型,是目前畜禽养殖智能化技术研究的热点。首先对体质量的评估方法进行分类阐述;然后,详细分析了机器视觉体尺图像获取的传感器类型、畜禽体尺提取与处理方法及应用现状;重点开展基于机器学习方法的体尺、体征与体质量评估模型相关研究的分析,对比了各类机器学习算法在体质量评估方面的应用效果和最新研究成果,特别探讨和分析了深度学习算法在全自动畜禽体质量评估领域的发展潜力;最后,指出畜禽体质量评估研究面临的问题和未来研究的发展趋势。

基于能质平衡的密闭猪舍内小气候环境模拟与验证

良好的猪舍内小气候可以显著提高猪的生长性能和健康水平,然而由于猪舍内小气候受地域、季节、饲养数量等因素影响,难以实现可靠的预测及控制。该文基于能量及质量平衡方程,建立热量、湿度交换模型,以实际监测数据为基础,利用多元非线性回归方法(multiple nonlinear regression method)确定模型中的部分参数,建立适用于北方夏季密闭式猪舍环境模拟模型。对夏季北向背阴面和南向朝阳面的2个猪舍内温度及湿度进行模拟及验证,结果表明,南北2个朝向的猪舍内温度、湿度模拟与实测值变化趋势一致,温度最大误差为2.4℃,最大相对误差为9.2%,决定系数分别为0.836 9和0.786 9;舍内相对湿度最大误差为13.34%,最大相对误差为49.66%,决定系数分别为0.912和0.899 7。研究结果可为密闭式猪舍内环境调控及能量需求提供参考。

蔬菜移栽机斜插夹钵式取投苗装置研制

针对目前中国蔬菜穴盘苗全自动移栽作业,取投苗装置复杂、易失败等问题,该文设计了一种斜插夹钵式取投苗装置。通过对取投苗装置原理的分析,运用投影法对装置进行设计,确定了装置各结构参数。为保证装置具有良好的取投苗效果,对苗盘倾斜角度及苗夹入穴参数进行了设计,同时分析其运动过程,对比仿真轨迹曲线和试验实际轨迹曲线,验证了方案的可行性。综合考虑影响取投苗效果的因素,以取投苗成功率作为取投苗效果评价指标,选取弹簧刚度系数、主动杆转速、苗盘倾斜角度为试验因素,进行正交试验。试验结果表明:在给定因素水平下,当弹簧刚度系数为500 N/m,主动杆转速为12 r/min,苗盘倾斜角度为45°时,取投苗效果最佳,此时基质破碎率为3.13%,钵苗脱落率为2.43%,取投苗成功率为94.44%,装置的可靠性较高。研究结果可为全自动化移栽研究提供参考。

基于深度强化学习的猪舍环境控制策略优化与能耗分析

在规模化的生猪养殖生产中,环境质量对于猪群的健康及生长发育至关重要。为实现猪舍环境精准调控,以STM32单片机为核心,构建了基于物联网的猪舍环境智能控制系统;同时提出了基于双深度Q网络(Double deep Q-Network,Double DQN)的猪舍环境优化控制策略。通过在实际猪舍中运行结果表明,舍内平均温度和相对湿度可控制在(20.53±1.72)℃和(74.16±7.84)%。与传统基于温度阈值的控制策略相比,基于Double DQN控制策略的舍内温度、相对湿度、NH3浓度和CO_(2)浓度更接近期望值(期望温度为19℃,相对湿度为75%,NH3浓度(体积比)为10μL/L,CO_(2)浓度(体积比)为800μL/L),舍内温度和相对湿度最大相对误差分别低于温度阈值控制策略3.7%和2.5%。此外,该系统传感器监测数据上传和控制指令下发的平均延迟时间分别为226 ms和140.4 ms,监测与控制延迟较小,稳定性较强。在Double DQN控制策略下,一天内3台风机总运行时长为28.01 h,总耗电量为11.4 kW·h,相较于传统温度阈值法可节省约7.39%。因此,本文构建的融合深度强化学习策略的控制系统有助于改善猪舍环境质量,提高养殖环境的自动化及智能化控制水平。

猪舍氨气与二氧化碳浓度变化时序预测模型优化

NH3质量浓度和CO_(2)质量浓度是猪舍环境精准控制的重要指标。由于畜禽舍气体浓度具有时变性、非线性耦合等特点,目前有害气体浓度预测模型存在预测精度低的问题。提出了基于门控制循环单元(Gated recurrent unit,GRU)、改进麻雀搜索算法(Improved sparrow search algorithm,ISSA)并融合差分整合移动平均自回归模型(Autoregressive integrated moving average model,ARIMA)的有害气体浓度时序数据预测模型ISSA-GRU-ARIMA。首先构建了GRU气体浓度时序预测模型,然后通过引入Tent混沌序列、混沌扰动和高斯变异增强ISSA算法的局部寻优能力,实现GRU模型超参数优化;然后利用统计学习ARIMA方法提取优化后的ISSA-GRU模型预测残差的线性特征,最终达到提升模型预测精度的目的。以采集的52 d猪舍环境的1248组数据对模型进行训练和测试。结果表明,ISSA-GRU-ARIMA模型NH3质量浓度预测的均方根误差(RMSE)、平均绝对百分比误差(MAPE)和决定系数R2分别为0.263 mg/m^(3)、8.171%和0.928,CO_(2)质量浓度预测的分别为55.361 mg/m^(3)、4.633%和0.985。本文构建的ISSA-GRU-ARIMA模型具有较高的预测精度,可为猪舍有害气体浓度精准控制提供科学依据。

寒区畜禽舍空气内循环除湿系统设计与试验

针对北方冬季密闭畜禽舍普遍存在的舍内湿度大、传统除湿方法成本高的问题,设计了一种以翅片管换热器为核心部件的自然冷凝式节能除湿系统,利用北方冬季寒冷的舍外自然条件使制冷剂充分制冷后循环引入翅片管换热器中,依据冷凝原理实现舍内高湿气体冷凝析湿。该除湿系统实现舍内空气内循环除湿,减少直接或间接通风除湿造成大量的热量损失。利用湿空气理论计算除湿速率,通过在密闭试验舱进行试验测试来验证换热除湿系统的工作性能。结果表明,翅片管换热器有效换热面积、舱内空气和制冷剂初始温差、风机风速和制冷液流量对除湿速率和舱内降温有着正向影响。风速为1 m/s、平均初始温差约为33℃情况下,在约为36 m^(3)的试验舱内平均降温为4.67℃,平均除湿速率约为2.69 kg/h。在有效换热面积为18 m^(2)的换热器除湿试验中,空气与制冷剂的质量流率比为0.31、0.63和0.95时,能效比分别为5.63、12.25和11.03,表明换热器存在热交换能力的上限,能效比不能随风机风速增大而持续增加,可为除湿系统的节能调控提供参考。该系统充分利用了东北寒区冬季舍外自然低温,除湿和节能效果明显,可为解决北方冬季畜禽舍除湿和节能之间矛盾提供有效途径。

融合统计学习与深度学习的猪舍环境预测模型

[目的]猪舍内温度、氨气与二氧化碳浓度是影响猪生长与健康的重要环境因子,对猪舍环境因子进行预测可以为舍内环境精准控制提供参考。但是,目前猪舍环境因子预测方法普遍针对单一环境因子,且存在预测精度低的问题。[方法]本文提出了基于整合移动平均自回归模型-门控制循环单元(ARIMA-GRU)混合模型的猪舍境因子预测优化模型,该模型融合了ARIMA处理线性序列和GRU处理非线性序列的能力,首先使用ARIMA对环境因子时间序列中的线性关系进行拟合和分析,然后GRU对ARIMA预测后产生的残差进行预测,最后将2模型预测结果结合起来以实现复杂的氨气浓度、二氧化碳浓度和温度时间序列预测优化。[结果]ARIMA-GRU预测模型在氨气浓度预测上具有最好的预测拟合效果,RMSE、MAPE和R2分别为0.432 7、0.023 3和0.913 8,二氧化碳预测效果次之,RMSE、MAPE和R2分别为182.912 8、0.038 6和0.874 8,在温度预测上具有最差的预测效果,RMSE、MAPE和R2分别为0.229 0、0.011 1和0.819 9;混合模型与GRU环境因子预测模型相比,RMSE和MAPE分别平均降低了11.35%和13%,R2平均提升了3.8%;与ARIMA环境因子预测模型相比,RMSE和MAPE分别平均降低56.42%和61.58%,R2平均提升了661.02%[结论]因此,本文提出的ARIMA-GRU环境因子预测模型优化了对环境因子时间序列的预测性能,可为猪舍环境控制提供一定的参考。

家禽精细养殖过程中的监测方法研究进展

家禽精细养殖是提高养殖管理水平和个体健康状况、保障禽类产品质量的有效方法之一。及时有效的获取家禽的各类行为与生长信息是家禽精细养殖的重要支撑,也是目前禽类养殖领域研究的重点。该文阐述了信息技术在家禽行为信息监测与生长环境监控等方面的研究进展与应用现状,主要针对近年来研究中家禽采食、饮水、产蛋、声音、活动这五类个体行为信息监测技术,以及禽舍环境的温湿度、有害气体含量这两类生长环境监控技术应用现状进行了分析与总结,提出了部分研究领域中存在的问题,并对家禽信息自动监测与环境监控未来智能、科学、高效的发展趋势进行了展望。

基于多源信息感知的奶牛反刍行为可穿戴式监测装置的研究

为了实现对奶牛反刍行为的精准识别,减少单一参数监测过程中的不确定性,以单片式微型处理器、MPU6050三轴加速度传感器和声音传感器为主要部件,通过监测奶牛反刍声音和姿态变化来获取奶牛的反刍信息,并利用无线模块完成与计算机的通信,设计了一种轻便的可穿戴式奶牛反刍多源信息监测装置,最大限度地降低了环境噪声,提高了有效反刍数据的采集效率。结果表明:奶牛反刍声音的中心频率集中在1.2～1.6 kHz,反刍姿态三轴加速度传感器监测参数范围X轴为0.65～0.93 g,Y轴为0.23～1.04 g,Z轴为-0.13～0.15 g;将自动监测的连续信号中16个时间点与人工观察结果进行对比,验证了反刍监测装置的可靠性,装置监测的准确率可以达到81.3%,与人工观察结果具有较高的一致性。说明通过对奶牛进行多源信息的感知可以准确地识别奶牛的反刍行为。

基于BP神经网络猪咳嗽声识别

咳嗽是猪患呼吸道系统疾病发病早期的主要症状。为解决猪呼吸系统疾病难以被发现和人工监测准确率低的问题,提出利用BP神经网络来检测和识别猪咳嗽声音的方案。基于四麦克风阵列进行猪声音数据的采集,以猪咳嗽声、打呼噜声、尖叫声、哼哼声、咆哮声的声音为研究对象,对得到的声音数据进行滤波、端点检测等预处理,把梅尔频率倒谱系数(MFCC)作为猪声音特征参数,建立BP神经网络学习和识别的模型。经五折交叉法验证猪咳嗽声平均识别率为85.33%,猪非咳嗽声平均识别率为86.24%,识别率均在85%以上,结果表明所提出的方案是可行的。这种方法可以高效地识别猪咳嗽声,为猪呼吸道疾病发病初期的诊断提供技术支持。

山地果园水肥一体化控制系统设计与试验

为解决目前山地果园灌溉成本高、肥效低、浪费严重等问题,构建了一套果园水肥一体化滴灌系统,主要包括数据采集系统、控制中心、灌溉施肥系统,可自动完成母液配制、水肥循环、水肥灌溉及清水灌溉等过程。该系统以PLC为主控制器,以人机交互界面协同的方式控制作业,各传感器与PLC建立MODBUS协议并进行数据交换,保证作业过程中数据的实时监控。在水肥灌溉试验中,3个区域同一支管上不同滴头的平均水量为1.253、1.297、1.172L,同一滴头每5min出水量的平均值分别为0.626、0.659、0.616L,施肥过程中的水肥配比与目标值相比误差不超过5%,能够满足精准施肥要求。

小型收割机切割器可靠性测试平台研究

切割器作为小型收割机大概率故障的作业部件,其传统可靠性测试方式受作业季节、田间地形及多变负载等因素的影响,致使其测试周期长且测试数据收集难度大,给后续切割器改良设计及小型收割机整机优化设计造成很大的困难。基于此,创新性地提出一种螺旋绞龙式供料系统,结合模拟田间地形差异(含收获机械自身振动)的振动台及为不同切割器驱动的动力输出装置,构建实验室条件下的小型收割机切割器可靠性测试实物仿真实验平台。选取小型收割机(型号:1WG6.3-110FC-Z)的切割器为被测对象,将其在平台上进行24 h连续测试,测试结果表明:测试样机其有效度达95.62%。尽管模拟可靠性测试时间较短,但仍在测试过程中,暴露了收割机的某些故障,这些故障均符合JB/T 6287规定的切割器故障描述,因此,该小型收割机切割器可靠性测试平台能够在一定程度上模拟切割器田间作业的相关条件,能够在某些情况下替代切割器的田间现场可靠性测试。

基于深度学习的猪脸识别方法研究

常用的猪个体分类技术存在易脱标、易对猪造成应激等问题。文章利用深度学习对猪脸进行识别,建立一种非接触式的猪个体识别方法。基于实际猪场采集的猪脸视频数据集,建立基于GoogleNet、ResNet、SE-ResNet、DenseNet四种不同深度学习模型的猪脸识别方法。通过对建立的4种模型性能进行对比,结果表明,DenseNet模型的性能最优,仅经过20次迭代模型便可达到收敛,通过对2091张图像进行测试,DenseNet的平均精确率最高可达98.47%,平均召回率为98.45%,平均特异率为99.70%。因此,DenseNet可以用作猪脸特征识别模型,可为实现精准化养殖中个体识别提供参考。

基于深度学习的玉米叶片病斑识别方法研究

玉米叶片病害是影响玉米产量的重要因素之一。目前的识别方法受个人经验和传统图像识别技术的限制,难以达到良好的识别效果。文章以玉米锈病、玉米叶枯病、玉米灰斑病3种典型的病害为例,选取PlantVillage公开数据集的500张图像作为每种病害样本,建立了基于VGG16、Inception V3、ResNet50、ResNet101、DenseNet121的5种深度卷积神经网络的病虫害识别模型,保留原始结构卷积层并设计新的全连接层,再利用迁移学习迁移各个模型ImageNet卷积层权重参数,对比5种模型性能选取最优的网络模型。结果表明,经过重新设计全连接层的DenseNet121性能最优,准确率、召回率、特异率分别为99.73%、99.73%和99.87%,与其他模型相比DenseNet121参数量小、训练时间短,3种病害识别精确率分别为99.6%、100%和99.6%,可精准地识别玉米病害。

仔猪保育箱智能环境控制系统

为准确监控仔猪保育箱内环境参数,实现多环境因子调节,使仔猪饲养达到福利养殖标准,设计了基于IAP15W4K58S4单片机及多种传感器的仔猪保育箱环境智能控制系统。通过传感器对环境参数采集后输入至单片机,单片机将数据处理好后向继电器发出指令,同时通过数码管显示,最终实现保育箱内环境因子稳定。实验结果表明:系统精准度高,响应时间短,适合多种工作环境作业,可以满足仔猪对于生长环境的要求。