高科技接地气:AI深度赋能传统养殖业

人类社会正从信息时代走向智能互联时代,作为科技革命和产业变革的重要驱动力量,以人工智能(AI)为代表的数智技术正在重塑传统行业。以农业为例,畜牧养殖业是促进农民增收、加快乡村振兴的重要支柱,目前正面临环境压力日益加大、产品品质有待提升、管理水平滞后、畜禽养殖疫病常发等一系列问题,利用数智技术将数据要素与畜牧业全过程、全场景、全产业链有机融合,可以实现劳动替代、精准投入、环境监测和智能决策,进而改变传统产业模式,有效提高生产力,解决行业痛点难点问题。

走近智能化CF体系:“AI+养猪”的黑科技

俗话说,猪粮安天下。长期以来,养猪业一直是影响国计民生的重要产业。随着人工智能技术与传统养猪产业的不断融合创新,成熟的AI领域黑科技必将加速生猪养殖企业的转型升级,同时带来颠覆性的革新。俗话说,猪粮安天下。长期以来,养猪业一直是影响国计民生的重要产业。

基于改进实例分割算法的智能猪只盘点系统设计

基于图像处理的动物资产计数方法,不仅可以减少人工投入,还可以缩短生物资产的计数周期,但该方法受光照条件影响严重,并且当动物间相互挤压、遮挡时,计数精度较差。针对这些问题,该研究提出了一种基于图像实例分割算法的生猪计数网络。针对光照和目标边缘模糊问题,利用拉普拉斯算子进行图像预处理。对Mask R-CNN网络的特征提取网络进行改进,在原始特征金字塔网络(Feature Pyramid Network,FPN)后面增加一条自底向上的增强路径,直接将低层边缘位置特征与高层特征相融合,提高对目标边缘轮廓的识别能力,对非极大值抑制过程和损失函数进行优化和改进,以提高分割精度。在河北丰宁、吉林金源和内蒙古正大3个试验猪场进行测试,验证本文网络的计数精度。采集设备在3个试验猪场共采集2400张图像,经图像预处理去除模糊和光线差的图像,从剩余的图像中随机选取共1250张图像作为原始数据集,其中丰宁猪场500张、金源猪场500张,正大猪场250张。将各猪场的原始数据集分别按2:2:1的比例分为3部分,包括训练集905张,验证集95张,测试集250张,对原始训练集和验证集进行数据增强,最终得到训练集图像1500张,验证集图像150张,测试集图想250张。河北和吉林的试验猪场,每栏猪只数目为12~22头,各测试100张图像,完全准确清点的图像比例分别为98%和99%,满足实际应用要求。内蒙古试验猪场的单栏猪只密度大,每栏猪只数目平均80头,测试50张图像,完全准确清点的图像比例为86%。该研究所提出的猪只盘点系统,通过修改网络增强图像中目标特征信息提取和优化边界框回归过程,减少由于光线差和遮挡导致的目标漏检情况,解决了基于图像分割算法的猪只盘点中光照、模糊以及遮挡等问题,能够满足单栏饲养密度为1.03~1.32头/m^2的养殖场的猪只盘点需求。

“智能+”畜牧时代背后的思考与技术演变

“科技引领未来”不再是某个领域的专属名词,任何一个垂直产业的创新发展都将得益于此。在智能畜牧的新时代之下,畜牧业的智能化革命正在从理论上的可能性逐步走向实践上的必然性,产业变局已生,创新趋势将至。