新疆肉羊产业发展现状及未来养殖模式展望

新疆是羊肉的重要生产地和消费地,肉羊产业对新疆农牧业增效及农牧民增收致富具有重要意义。当前新疆地区羊肉供给严重不足,满足不了当地消费需求,养殖模式与方法相对分散与落后,与现代化、集约化养殖模式存在很大差距。该文分析了新疆肉羊产业的发展现状及面临的挑战和问题,探讨发展肉羊智慧化养殖的趋势及意义,对新疆肉羊产业发展智慧养殖的前景进行了展望,并提出发展标准化规模养殖、加强科技队伍建设、完善科技支撑体系、加快饲草料产业发展、推广智慧化养殖技术、打造规模化羊场智慧管理云平台等建议,为新疆肉羊产业健康、可持续发展提供参考。

基于BiLSTM-GRU融合网络的稻虾养殖溶解氧含量预测

在稻虾养殖模式中溶解氧含量(浓度)是养殖水体的重要指标之一,其直接影响小龙虾的摄食量和新陈代谢,因此在养殖过程中精准预测溶解氧含量至关重要。针对稻虾养殖中溶解氧含量变化复杂,难以快速准确预测的问题,提出了BiLSTM-GRU融合神经网络预测模型。为了保证精准预测,首先对传感器进行了清洗校准,并根据偏移量对历史数据进行了修正。在此基础上构建了基于BiLSTM和GRU的融合神经网络训练模型,BiLSTM提取更多特征因子,GRU实现快速预测,快速准确预测溶解氧含量变化。为了使监测预测性能更优,对不同采样周期下的资源损耗及预测模型性能进行综合对比分析,确定了传感器数据最优采样周期为30 min。进一步与LSTM、GRU、BiLSTM以及BiGRU模型对比,表明本文提出的BiLSTM-GRU融合神经网络模型的预测效果更好,其平均绝对误差、均方根误差和决定系数分别为0.2759 mg/L、0.6160 mg/L和0.9547,比传统的LSTM神经网络模型分别高25.14%、13.25%和2.22%。

基于机器视觉的水产养殖计数研究综述

养殖计数是水产养殖过程中的重要环节,计数结果为水产动物的饲料投喂、养殖密度调整和经济效益估算等方面提供重要依据。针对传统人工计数方法耗时费力且易造成较大误差的问题,大量基于机器视觉的方法与应用被提出,极大地推动了水产品无损计数的发展。为深入了解基于机器视觉的水产养殖计数研究,整理和分析了至今三十多年来国内外的相关文献。首先,从数据采集方面对水产养殖计数展开综述性介绍,并对机器视觉所需数据的获取方法进行概括;其次,从传统机器视觉和深度学习两方面对水产养殖计数方法进行分析与总结;然后,对各种计数方法在不同养殖环境的实际应用进行对比分析;最后,从数据、方法和应用三方面总结了水产养殖计数研究的发展难点,并提出了计数方法研究和装备应用的未来发展方向。

柔性可穿戴传感技术在智慧渔业中的应用进展

随着智慧渔业的发展,现代渔业中运用的先进传感设备越来越多。近年来,柔性传感技术凭借出色的可拉伸性和生物相容性,既良好地实现了刚性和植入型传感器的传感功能,又弥补了传统传感器体积重量大、生物不相容的缺陷,拓宽了传感器在渔业应用的范围,显示出巨大的应用潜力。该文系统地阐述了柔性传感装置使用的柔性材料、制造工艺、供能和通信系统,总结并分析了柔性可穿戴传感技术在鱼类运动监测、水环境监测、水产品质量检测3个方面的应用及其优缺点。最后,讨论了可穿戴设备在渔业应用中的机遇和挑战,认为其在低成本制备、多功能集成、新材料开发、应用场景的挖掘等方面具有较大的发展潜力,有广阔的应用前景,同时指出提高复杂条件下可穿戴设备传感的稳定性和可靠性、设计多参数一体化检测的微型传感系统、开发可靠的可穿戴设备自供电模块和拓展应用场景是柔性可穿戴技术在智慧渔业领域的重要发展方向。

基于深度学习的图像分割在畜禽养殖中的应用研究进展

图像分割作为智慧农业养殖中“视觉系统”的重要组成部分,被广泛应用于畜禽的智慧养殖中。近年来,深度学习算法飞速发展,基于深度学习的图像分割技术也取得了重大突破。这些方法赋予了分割区域更准确的语义信息,使得图像分割更加精准和智能,为畜禽智慧养殖提供了更强的技术支持。本文通过广泛收集和整理国内外研究的相关文献,重点阐述了图像分割技术在畜禽养殖中的畜禽计数、体尺体质量测量、姿态估计与行为识别、体况及疾病检测、精准饲养等方面的应用现状,给出了如何根据实际性能需求(精度、处理速度)、数据集、计算资源等方面选择合适图像分割方法的建议,总结分析了当前研究中与畜禽养殖相关且可用于图像分割训练的公开数据集;并指出了基于深度学习的图像分割技术在畜禽养殖中所面临的挑战与未来的发展趋势,希望能为畜禽养殖中图像分割技术的具体应用提供参考。

基于激光雷达扫描的料仓原料储料量测量方法

为提高仓内原料储料量测量自动化和智能化水平,设计了一种基于二维激光雷达扫描的储料量测量装置与系统。本系统采用RPLIDARS1型二维激光雷达扫描获取不同储料量物料的原始点云数据,通过坐标变换、重叠点提取、滤波、分割等方法对原始点云进行预处理,采用贪婪投影三角化算法将预处理后的点云进行三维重建,获得仓内原料的三维模型,结合物料三维模型和物料的容重获得仓内原料的储料量,从而实现储料量的自动测量。以玉米为试验对象,测量小型储料塔内玉米储料量并对玉米不同储料量进行扫描测量,验证模型的准确性,结果显示:测量结果的平均绝对误差为8.05kg,平均相对误差为1.52%。研究结果表明,基于二维激光雷达扫描的储料量测量方法是可行的,具有较好的稳定性和测量精度,能够满足实际生产需求。

饲料原料种类在线识别系统设计与试验

入仓原料种类识别是饲料生产过程中的关键环节之一。目前,入仓原料主要通过人工取样的方式,依靠工人感官经验识别原料种类,以确保原料正确入仓。为了实现饲料原料种类在线自动取样和识别,提高饲料加工的自动化水平,该研究设计了一种多通道饲料原料自动取样装置,应用机器视觉技术,搭建了原料种类在线识别系统。该系统主要由取样单元、样品输送单元、图像采集单元等组成;采用Arduino Uno为系统控制核心,设计了控制流程和控制线路;在Arduino IDE开发环境下编写了控制程序;运用卷积神经网络的方法构建了饲料原料种类识别模型CAM-ResNet18;基于PyQt5环境开发了饲料原料种类在线识别系统软件,包括上位机人机交互软件系统和下位机自控控制系统。上位机系统软件通过串口与下位机控制器通讯,实现对饲料原料种类在线取样识别装置的自动控制。通过模型嵌入和系统集成,对系统的基本功能、识别准确率和识别时间进行测试。饲料原料种类在线识别系统运行正常可靠,实现了饲料原料入仓过程中的自动取样、图像采集、种类识别、结果反馈、一键报警的全环节智能操作。系统性能测试中,饲料原料种类识别准确率为98%,取样识别周期为10.13 s。研究结果表明开发的饲料原料种类在线识别系统可以实现入仓饲料原料在线取样和种类识别功能,可为饲料加工中饲料原料种类的自动识别提供方法和技术支撑。

特约主编寄语

持续提高能源利用效率、削减能源使用成本和降低排放,已成为解决人类社会发展过程中所面临的能源、经济和环境“三难困境”的必然路径和选择。当前,我国将综合能源系统建设提升到了前所未有的高度,并提出了“二氧化碳排放力争于2030年前达到峰值,努力争取2060年前实现碳中和”的“双碳”目标。综合能源系统以其庞大的能源需求规模、高度集中的用能需求、集冷/热/电等多种负荷与储能设施于一体的特点而备受关注.

半滑舌鳎突触体相关蛋白29基因(SNAP29)克隆及其组织分布和时序表达分析

为了分析半滑舌鳎突触体相关蛋白29基因(SNAP29)的分子生物学特征、组织分布特点以及感染海藻希瓦氏菌后的时序表达规律,通过RT-PCR、生物信息学网站、qRT-PCR技术对半滑舌鳎SNAP29基因进行了扩增、生信分析和表达特征研究。结果表明,半滑舌鳎SNAP29基因CDS区长度为789 bp,编码262个氨基酸,理论等电点(pI)为5.39,分子质量为29.71781 ku,有2个典型的SNARE结构域;二级结构主要由α-螺旋和无规卷曲组成,二级结构和三级结构基本一致;多序列比对结果显示,半滑舌鳎与欧洲鲈鱼SNAP29基因相似性最高;SNAP29基因在健康半滑舌鳎所测的各组织中均有表达,在鳃组织中表达最高,在脑组织中表达量最低;利用海藻希瓦氏菌人工感染半滑舌鳎后,SNAP29基因在肠道组织、心脏组织和脑组织中表达量主要呈现上调趋势,在肝脏、头肾、脾脏组织中主要呈现下调表达,SNAP29基因在健康半滑舌鳎组织中均有表达;海藻希瓦氏菌感染半滑舌鳎的肠道、脑、心脏、肝脏、头肾、脾脏组织中SNAP29基因呈现差异表达。综上,SNAP29可能参与机体免疫应答过程或病理生理过程。

基于池塘圈养条件的大口黑鲈生长特征与模型构建

为掌握池塘圈养条件下大口黑鲈养殖周期的生长特征变化规律,测定体质量为(16.3±4.9)~(424.9±27.2)g生长周期内大口黑鲈的体长、全长、吻长、眼径、头长、尾柄长、头高、体高、尾柄高、体宽和体质量生长特征参数,分析其生长特征参数之间的相关性,分别建立基于支持向量回归(SVR)、径向基神经网络(RBF)和随机森林回归(RF)的体质量预测模型,将预测值与实测值拟合确定最佳模型;并运用模型拟合的方法建立各个生长特征参数的最佳生长模型。结果显示:体质量与生长特征参数均呈极显著相关性;基于支持向量回归(SVR)的体质量预测模型预测效果最佳,预测模型的决定系数R^(2)为0.996,均方根误差为9.004,平均绝对误差为6.598;体质量与体长呈幂函数关系W=0.0127×L^(3.224),决定系数R^(2)为0.977;全长、体长、吻长和头长的最佳生长模型为Logistic模型,头高、体高、眼径和体宽最佳生长模型为Von Bertalanffy模型,体质量、尾柄长和尾柄高最佳生长模型为Gompertz模型;在养殖周期内大口黑鲈肥满度在2.26%~2.93%波动。以上结果表明,可以利用生长模型和体质量预测模型预测掌握圈养条件下大口黑鲈的生长过程,并通过精准投喂达最佳养殖效果。

低温空气氧化生物炭吸附苯系污染物的作用机制

为进一步明晰低温空气氧化生物炭吸附苯系污染物的作用机制,以竹屑为原料、CaCl_(2)为活化剂,通过两步活化法制备低温空气氧化生物炭,并综合吸附试验、炭结构表征和密度泛函理论(densityfunctionaltheo-ry,DFT)计算,解析低温空气氧化生物炭吸附苯酚、苯胺、对苯二酚、对硝基苯酚等4种苯系污染物的过程与行为。结果表明:低温空气氧化生物炭对苯系污染物的吸附性能受生物炭孔隙结构和表面官能团的协同作用影响,生物炭通过微孔结构的孔隙填充作用在空间几何尺度调控苯系污染物的吸附存储过程。低温空气氧化生物炭后,氧原子以羟基、醛基和羧基的形式赋存于生物炭碳骨架表面,从电子尺度影响碳骨架的电子结构排布、改变碳骨架与苯系污染物间的吸附位置及作用类型,通过静电引力及氢键等作用,显著增强生物炭对苯系污染物的吸附能力,其中,羟基和羧基的氢原子作为氢键的供体,醛基的氧原子作为氢键的受体。

迷迭香粗提物提取工艺优化及其抑菌活性

迷迭香具有抑菌、抗氧化等生物活性,为获得有效抑菌成分,该研究通过单因素试验结合响应面试验优化迷迭香粗提物提取工艺;利用牛津杯法和滤纸圆片法对迷迭香粗提物抑菌作用进行研究,并确定其最低抑菌浓度。研究结果表明:迷迭香粗提物提取最优工艺条件为液料比7∶1(mL/g)、提取温度78℃、提取时间62 min、乙醇浓度60%、提取次数3次,在此条件下,迷迭香粗提物得率为(32.40±0.52)%。抑菌试验结果表明,迷迭香粗提物对食品中常见致病菌(如大肠杆菌、金黄色葡萄球菌、绿脓杆菌、蜡样芽孢杆菌)均具有较好的抑制作用,对大肠杆菌、金黄色葡萄球菌、绿脓杆菌、蜡样芽孢杆菌的抑菌圈直径分别为15.12、22.15、23.22、9.58 mm,最低抑菌浓度分别为50.0、12.5、25.0、25.0 mg/mL。

基于改进ResNet18模型的饲料原料种类识别方法

为了解决饲料生产过程中入仓原料种类采用人工取样感官识别所存在的问题,实现原料种类自动识别,以玉米、麸皮、小麦、豆粕、鱼粉等大宗饲料原料为研究对象,自主设计搭建了多通道入仓原料种类自动识别装置,采集饲料原料图像数据集,并使用数据增强的方法增加样本多样性。基于ResNet18网络模型加入通道注意力机制、增加Dropout函数,并嵌入余弦退火法的Adam优化器,引入迁移学习机制训练模型,构建适用于饲料原料种类识别的CAM-ResNet18网络模型。CAM-ResNet18网络模型的原料种类验证准确率达99.1%,识别时间为2.58 ms。与ResNet18、ResNet34、AlexNet、VGG16等网络模型相比,模型验证集准确率分别提升0.6、0.2、3.7、1.1个百分点。针对混淆矩阵结果分析,测试集识别平均准确率达99.4%,具有较高的精确度和召回率。结果表明,构建的CAM-ResNet18网络模型在饲料原料种类识别方面具有较高的识别精度和较快检测速度,自主研发的多通道入仓原料种类自动识别装置具有实际应用价值。

膨化颗粒饲料碰撞破碎特性分析与离散元模拟仿真

为了探究在气送过程中碰撞对膨化颗粒饲料的影响,以鲈鱼膨化颗粒饲料为研究对象,通过试验和仿真共同模拟膨化颗粒饲料的碰撞破碎状况,探究其破碎机理与破碎规律。采用水平碰撞试验平台,探究不同碰撞速度对膨化颗粒饲料的破碎影响,并采用破碎函数建立破碎尺寸与碰撞速度的拟合关系,参数拟合的决定系数大于0.99。将膨化颗粒饲料破碎状态划分为:未破碎、局部破碎、破碎和崩解4种状态,测得试验中临界碰撞速度为25.60 m/s,相对应的气流速度为56.29 m/s。采用离散元法(DEM)建立膨化颗粒饲料的离散元模型并进行参数标定。基于EDEM软件,模拟碰撞破碎过程得到仿真中临界碰撞速度25.20 m/s,试验与仿真得到的临界破碎速度相差1.6%。在EDEM后处理中获得碰撞速度与破碎率和最大尺寸率的关系以及破碎率与损失能量的关系,随着速度的增加,破碎率增加,而最大尺寸率减小。破碎率先呈线性变化而后呈指数变化,但最大尺寸率一直呈指数变化,且在两线的交点25.20 m/s左右出现断崖式下降。当碰撞速度小于25.20 m/s时,破碎率与损失能量呈线性关系,到达临界破碎速度后,损失能量呈指数变化。研究结果可为解释膨化颗粒饲料的破碎机理提供数据支撑和理论参考。

基于SNSS-YOLO v7的肉牛行为识别方法

肉牛活动过程中所表现出的行为是肉牛健康状况的综合体现,实现肉牛行为的快速准确识别,对肉牛疾病防控、自身发育评估和发情监测等具有重要作用。基于机器视觉的行为识别技术因其无损、快速的特点,已应用在畜禽养殖行为识别中,但现有的基于机器视觉的肉牛行为识别方法通常针对单只牛或单独某个行为开展研究,且存在计算量大等问题。针对上述问题,本文提出了一种基于SNSS-YOLO v7(Slim-Neck&Separated and enhancement attention module&Simplified spatial pyramid pooling-fast-YOLO v7)的肉牛行为识别方法。首先在复杂环境下采集肉牛的爬跨、躺卧、探究、站立、运动、舔砥和互斗7种常见行为图像,构建肉牛行为数据集;其次在YOLO v7颈部采用Slim-Neck结构,以减小模型计算量与参数量;然后在头部引入分离和增强注意力模块(Separated and enhancement attention module,SEAM)增强Neck层输出后的检测效果;最后使用SimSPPF(Simplified spatial pyramid pooling-fast)模块替换原YOLO v7的SPPCSPC(Spatial pyramid pooling cross stage partial conv)模块,在增大感受野的同时进一步减少参数量。在自建数据集上测试,本文提出的肉牛行为识别方法的平均精度均值(mAP_(@0.5))为95.2%,模型内存占用量为39 MB,参数量为1.926×10^(7)。与YOLO v7、YOLO v6m、YOLO v5m、YOLOX-S、TPH-YOLO v5、Faster R-CNN相比,模型内存占用量分别减小47.9%、45.4%、7.6%、43.1%、57.8%和92.5%,平均精度均值(mAP_(@0.5))分别提高1.4、2.2、3.1、13.7、1.9、4.5个百分点,试验结果表明,本文方法能够实现肉牛行为的准确识别,可以部署在计算资源有限的设备上,为实现畜禽养殖智能化提供支持。

基于弱监督数据集的猪只图像实例分割

在智慧养殖研究中,基于深度学习的猪只图像实例分割方法,是猪只个体识别、体重估测、行为识别等下游任务的关键。为解决模型训练需要大量的逐像素标注图像,以及大量的人力和时间成本的问题,采用弱监督猪只分割策略,制作弱监督数据集,提出一种新的特征提取骨干网络RdsiNet:首先在ResNet-50残差模块基础上引入第2代可变形卷积,扩大网络感受野;其次,使用空间注意力机制,强化网络对重要特征的权重值;最后引入involution算子,借助其空间特异性和通道共享性,实现加强深层空间信息、将特征映射同语义信息连接的功能。通过消融实验和对比实验证明了RdsiNet对于弱监督数据集的有效性,实验结果表明其在Mask R-CNN模型下分割的mAP_(Semg)达到88.6%,高于ResNet-50、GCNet等一系列骨干网络;在BoxInst模型下mAP_(Semg)达到95.2%,同样高于ResNet-50骨干网络的76.7%。而在分割图像对比中,使用RdsiNet骨干网络的分割模型同样具有更好的分割效果:在图像中猪只堆叠情况下,能更好地分辨猪只个体;使用BoxInst训练的模型,测试图像中掩码具有更高的精细度,这更有利于开展下游分析。

基于局部红外图像的种猪核心温度反演

为了获取种猪的核心体温,收集大白猪、长白猪、大白×长白二元杂3个品种共108头母猪样本,使用手持式红外热像仪获取种猪眼睛、耳根、脖子、肩部、前背、后背、臀尖、尾根、外阴、臀部、腹部共11个部位的红外图像信息;通过温度、湿度、风速传感器获取相应猪场的环境信息。利用基于5×4嵌套交叉验证对数据进行样本集划分,并采用标准化及独热编码方式对数据进行预处理,分别建立基于红外图像技术的种猪核心温度与局部红外图像及环境因素的最小二乘支持向量机(LSSVR)、支持向量机、随机森林以及岭回归定量分析模型。通过验证确定LSSVR模型为表现最优的模型,模型决定系数R2为0.639,RMSE、MAE分别为0.133、0.110℃。为了提升模型拟合效果,增加了猪品种、妊娠时间、是否发情以及采集时段(上、下午)4个可能的影响因素,结果显示,除了种猪品种对模型结果没有贡献,其他因素使模型R2分别提高了4%、8%、10%,最终模型R2为0.773,RMSE、MAE分别为0.106、0.09℃。表明增加妊娠时间、是否发情以及采集时段(上、下午)3个因素,可以明显地增强模型的拟合度,模型更加精确,可作为种猪核心温度反演的一个因素。

基于响应面法的仔猪配奶罐搅拌器数值模拟与优化

为了探究仔猪配奶罐中搅拌器参数对奶水搅拌效果的影响,设计了一种双层桨叶仔猪配奶罐,采用CFD数值模拟与响应面分析相结合方法,以转速、层间距、桨叶角度和离底距离为优化参数,以搅拌功率、混合时间和平均温升速率为响应指标,设计四因素三水平正交仿真试验,建立响应指标的回归模型,得到双层桨叶搅拌器的最优参数值。结果显示:转速和桨叶角度对搅拌功率的影响极显著,转速、层间距、桨叶角度和离底距离对混合时间影响极显著,转速对平均温升速率影响极显著,层间距和桨叶角度对平均温升速率影响显著,其中转速对搅拌器性能影响最大;响应面回归模型具有较好的拟合性,通过响应面回归模型得到最优的参数组合为转速80 r/min、层间距170 mm、桨叶角度30°、离底距离100 mm。与优化前相比,搅拌功率减小27.08%,混合时间减小70.15%,平均温升速率提升9.57%,且湍流动能云图分布和温度云图分布明显优于初选模型。

仔猪喂奶系统设计与输送管道优化

针对当前仔猪喂奶自动化水平程度较低,劳动强度较大、饲喂效率低下这一问题,设计一种仔猪喂奶系统,开发以PLC控制器为核心的自动控制系统,实现仔猪喂奶过程中加水、控温、搅拌和饲喂等操作的自动化控制,并应用CFD数值模拟探究管径、管道材质、入口温度和管道流速对奶水输送管道压力分布及温度分布的影响,依据仿真结果确定了输送管路的基础参数值,即管道材质为PPR材质、管径为6分管(外径25 mm,壁厚2.8 mm)和管道流速为0.8 m/s。性能试验表明:仔猪配奶罐温度控制精度的平均相对误差为0.91%,温度变化幅度保持在±1℃;仔猪配奶罐温度控制稳定性试验的温度样本标准差为0.226 3℃,变异系数为0.499%;仔猪饲喂点的温度分布范围在36~45℃;仔猪喂奶器压力分布范围在28.36~53.20 kPa。研究结果表明,该仔猪喂奶系统可以正常实现供水、搅拌、加热、循环和排水等功能,各饲喂点的管道压力及温度分布均满足仔猪饲喂要求。

计算机视觉与深度学习在猪只识别中的研究进展

探索人工智能领域新技术与生猪养殖相结合,是当前智慧养殖领域的一个重要研究方向。其中,如何自动地识别猪只个体身份与行为,是当前生猪养殖行业要解决的一个关键问题。为推动计算机视觉和深度学习技术在猪只健康状态智能化监测方面的应用,本文先分析了基于计算机视觉与深度神经网络的人的身份及行为识别模型的研究进展,然后对利用计算机视觉与深度神经网络识别猪只个体身份及行为的方法进行了归纳总结,并指出已有方法中存在的问题,最后提出了下一步的重点研究方向:(1)在猪只运动不可控及关键特征部位受到污染的情况下,准确提取其身份及行为特征的方法研究;(2)针对猪只身份及行为特征的基于计算机视觉的原创性深度学习模型的研究;(3)能够同时检测猪只身份及行为的多任务神经网络的研究;(4)适用于多场景的基于基础姿态及动作的通用型猪只行为识别方法的研究;(5)基于边缘计算的猪只个体身份及行为识别的部署方法研究。