關(guān)鍵詞 生豬； 機(jī)器視覺； 大數(shù)據(jù)； 物聯(lián)網(wǎng)； 數(shù)字孿生

在生豬養(yǎng)殖業(yè)中，智能化技術(shù)的應(yīng)用對(duì)豬只健康養(yǎng)殖具有積極作用。隨著《數(shù)字農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展規(guī)劃（2019—2025 年）》提出“推進(jìn)畜牧業(yè)智能化”［1］，許多學(xué)者開展了生豬養(yǎng)殖信息化和智能化發(fā)展的研究，從精準(zhǔn)飼喂［2］、環(huán)境監(jiān)控［3］、家畜發(fā)情預(yù)測［4］、牲畜行為感知［5］和安全溯源管理［6］等方面，結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)［7］設(shè)計(jì)并研發(fā)了多種不同場景的智能養(yǎng)殖系統(tǒng)。

雖然大多生豬規(guī)模養(yǎng)殖場已實(shí)現(xiàn)了終端設(shè)備調(diào)控生豬養(yǎng)殖場環(huán)境，但普遍以養(yǎng)殖員手動(dòng)記錄操作數(shù)據(jù)為主，存在難以實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化、重復(fù)性操作多、信息難以在企業(yè)內(nèi)部共享及統(tǒng)計(jì)等問題，導(dǎo)致生豬養(yǎng)殖系統(tǒng)開發(fā)不完備、集成化程度低等。加上現(xiàn)有的畜牧業(yè)智能裝備普遍體積大、功耗高、感知數(shù)據(jù)精度低、成本偏高，整體性價(jià)比不適合中小規(guī)模的豬場。

為此，本研究開發(fā)了一種結(jié)合數(shù)據(jù)采集與記錄子系統(tǒng)、智能飼喂子系統(tǒng)、人工智能子系統(tǒng)、云服務(wù)管理子系統(tǒng)和數(shù)字孿生可視化子系統(tǒng)的數(shù)字化無人生豬養(yǎng)殖系統(tǒng)，通過建立應(yīng)用場景，對(duì)比人工養(yǎng)殖與數(shù)字化無人養(yǎng)殖的養(yǎng)殖效率和經(jīng)濟(jì)效益，旨在為促進(jìn)規(guī)?；i場的數(shù)字化建設(shè)，實(shí)現(xiàn)生豬養(yǎng)殖標(biāo)準(zhǔn)化、智能化、高效化發(fā)展提供參考。

1 材料與方法

1.1 數(shù)字化無人生豬養(yǎng)殖系統(tǒng)總體框架設(shè)計(jì)

數(shù)字化無人智能生豬養(yǎng)殖系統(tǒng)總體架構(gòu)設(shè)計(jì)如圖1 所示。數(shù)字化無人生豬養(yǎng)殖系統(tǒng)包含了5 個(gè)子系統(tǒng)：數(shù)據(jù)采集與記錄子系統(tǒng)、智能飼喂子系統(tǒng)、人工智能子系統(tǒng)、云服務(wù)管理子系統(tǒng)和數(shù)字孿生可視化子系統(tǒng)。該系統(tǒng)基于機(jī)器視覺技術(shù)結(jié)合多傳感器開發(fā)了養(yǎng)殖場的環(huán)境監(jiān)控設(shè)備和終端智能設(shè)備，以實(shí)現(xiàn)養(yǎng)殖場內(nèi)各項(xiàng)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集和數(shù)據(jù)上傳分析。

1.2 數(shù)據(jù)采集與記錄子系統(tǒng)

在生豬的養(yǎng)殖過程中，大規(guī)模、集約化養(yǎng)殖場的豬舍將產(chǎn)生大量NH3、H2S、CO2、CO、CH4 等氣體［8］和TSP、PM2.5、PM10顆粒物［9］等污染空氣的物質(zhì)，且養(yǎng)殖場地面積大，存在光照不均和噪聲污染等問題，豬舍環(huán)境因素［10-12］對(duì)生豬健康生長具有一定的不利影響。建立基于環(huán)境變量參數(shù)的時(shí)間序列預(yù)測模型，可為濕簾、風(fēng)機(jī)等環(huán)境調(diào)控設(shè)備的控制提供實(shí)時(shí)分析數(shù)據(jù)。數(shù)字化無人生豬養(yǎng)殖系統(tǒng)具有規(guī)模大、集約化程度高的特點(diǎn)，其數(shù)據(jù)采集與記錄子系統(tǒng)由室內(nèi)環(huán)境采集傳感器、執(zhí)行器操作記錄、機(jī)器視覺系統(tǒng)采集裝置3 部分組成，該子系統(tǒng)架構(gòu)如圖2 所示。

該子系統(tǒng)的室內(nèi)環(huán)境采集傳感器部分采用RS485 通信方式，通過氨氣傳感器、硫化氫傳感器、一氧化碳傳感器、顆粒物傳感器和溫濕度傳感器等多傳感器自動(dòng)采集豬舍內(nèi)環(huán)境的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，并通過網(wǎng)關(guān)將數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)發(fā)送至遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)庫服務(wù)器進(jìn)行存儲(chǔ)與分析。同時(shí)，該系統(tǒng)配置了噪聲傳感器采集豬舍內(nèi)生豬的聲音數(shù)據(jù)，以便分析豬舍生豬受到外來入侵而導(dǎo)致的應(yīng)激反應(yīng)，為管理人員及時(shí)干預(yù)提供數(shù)據(jù)依據(jù)。

通過調(diào)研獲取生豬養(yǎng)殖員常見的操作方式與流程，將其操作方式與流程規(guī)范化后集成于終端設(shè)備的控制芯片中，終端操作與記錄設(shè)備如圖3 所示，該設(shè)備具有豬舍自動(dòng)消毒、清糞、通風(fēng)等過程操作信息和豬舍異常信息精準(zhǔn)記錄的功能。其中，根據(jù)調(diào)研結(jié)果將養(yǎng)殖員操作記錄分為養(yǎng)殖員豬舍消毒、清糞、通風(fēng)等過程操作信息和母豬產(chǎn)仔護(hù)理、哺育異常、豬只行為異常等記錄信息。

基于嵌入式的控制芯片將終端設(shè)備控制數(shù)據(jù)與養(yǎng)殖員操作記錄數(shù)據(jù)通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)時(shí)上傳至云端數(shù)據(jù)庫，利用遠(yuǎn)程部署的云服務(wù)器進(jìn)行智能決策推理，對(duì)操作記錄信息進(jìn)行實(shí)時(shí)分析與決策，以此指導(dǎo)養(yǎng)殖員規(guī)范操作與科學(xué)管理豬舍。同時(shí)，終端操作與記錄設(shè)備輔以燈光交互方式實(shí)時(shí)提醒養(yǎng)殖員，減少養(yǎng)殖人員主觀意識(shí)導(dǎo)致的錯(cuò)誤判斷，避免養(yǎng)殖員進(jìn)行錯(cuò)誤操作。

該子系統(tǒng)的機(jī)器視覺系統(tǒng)采集裝置以軌道巡檢攝像頭為主要設(shè)備，將其嵌入機(jī)器視覺系統(tǒng)，主要用于采集養(yǎng)殖廠內(nèi)生豬活動(dòng)、覓食等數(shù)據(jù)，軌道巡檢攝像頭如圖4 所示。軌道巡檢攝像頭通過部署在養(yǎng)殖廠中的軌道，實(shí)現(xiàn)各豬舍內(nèi)生豬圖像數(shù)據(jù)的采集，并基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)時(shí)傳輸采集的數(shù)據(jù)至遠(yuǎn)程服務(wù)器，通過云服務(wù)器部署的生豬行為識(shí)別模型對(duì)養(yǎng)殖廠內(nèi)的生豬行為進(jìn)行識(shí)別，以此判斷生豬的生長狀態(tài)與健康狀態(tài)。

1.3 智能飼喂子系統(tǒng)

生豬的精準(zhǔn)飼喂能夠?yàn)楦咝?、智慧、精?zhǔn)的智能化畜牧業(yè)提供技術(shù)基礎(chǔ)。目前，大多數(shù)養(yǎng)殖場利用電子飼喂站對(duì)豬只進(jìn)行精準(zhǔn)飼喂，該種飼喂站利用耳標(biāo)實(shí)現(xiàn)了豬只識(shí)別，并利用管理系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)豬采食信息的采集、傳輸和投喂，在一定程度上實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)喂料［13］，但要實(shí)現(xiàn)智能化精準(zhǔn)喂料仍有一定距離。因此，本研究基于上述電子飼喂站進(jìn)行了改良，其實(shí)物如圖5 所示。

改良的飼喂站實(shí)現(xiàn)了無接觸式豬只身份識(shí)別、下料量自動(dòng)推測、單次進(jìn)食量記錄、豬只體質(zhì)量記錄等功能，為實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)化、智能化的飼喂奠定了基礎(chǔ)。該系統(tǒng)的使用流程如圖6 所示。

1.4 人工智能子系統(tǒng)

該子系統(tǒng)由豬臉識(shí)別模塊、豬只行為檢測模塊和環(huán)境預(yù)測模塊三部分組成。

1）豬臉識(shí)別模塊?；谒碾A龍格庫塔法結(jié)合HAM 輕量級(jí)分類網(wǎng)絡(luò)［14］，采用電子飼喂站系統(tǒng)中攝像頭采集豬臉數(shù)據(jù)，并進(jìn)行分類識(shí)別，可實(shí)現(xiàn)無接觸式豬臉識(shí)別（圖7）?；跓o接觸式豬臉識(shí)別的電子飼喂站，將個(gè)體生豬的相關(guān)信息一一對(duì)應(yīng)存儲(chǔ)，實(shí)現(xiàn)了生豬個(gè)體的日進(jìn)食量記錄、體質(zhì)量增長趨勢繪制、豬只健康監(jiān)測和豬只飼養(yǎng)管理等功能。此外，該豬臉識(shí)別模塊還可以與區(qū)塊鏈溯源技術(shù)結(jié)合，提升生豬肉質(zhì)安全和品質(zhì)管理。

2）豬只行為檢測模塊?；赮OLOv7 結(jié)合CNN 和LSTM 算法，檢測與分析生豬在豬舍生長環(huán)境下的行為動(dòng)作，以視頻數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù)的方式，提取生豬的休息、行走、進(jìn)食、飲水以及異常打斗、咬尾等行為。利用YOLOv7 算法檢測生豬個(gè)體的位置，截取生豬圖片幀，并使用CNN 與LSTM 網(wǎng)絡(luò)分別提取空間特征和時(shí)間特征，對(duì)提取的特征信息進(jìn)行分析，而后獲得生豬個(gè)體的具體行為數(shù)據(jù)。生豬行為檢測識(shí)別結(jié)果如圖8 所示。

3）環(huán)境預(yù)測模塊?；赟SA-PSO-LSTM［15］的環(huán)境參數(shù)組合建立預(yù)測模型，其中奇異譜分析法（singular spectrum analysis，SSA）能直接分離原始信號(hào)的噪聲數(shù)據(jù)，起到降低數(shù)據(jù)復(fù)雜度、減少計(jì)算量的效果，粒子群優(yōu)化（particle swarm optimization，PSO）算法對(duì)LSTM 進(jìn)行全局搜索，以優(yōu)化模型。如圖9所示，通過傳感器技術(shù)采集的環(huán)境數(shù)據(jù)，通過基于SSA 的前置處理系統(tǒng)，將數(shù)據(jù)分離出正常序列和噪聲序列，而后基于LSTM 分別對(duì)正常序列和噪聲序列進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測，將處理后的數(shù)據(jù)使用PSO 優(yōu)化算法分別調(diào)整與優(yōu)化神經(jīng)元數(shù)量，進(jìn)一步提高模型的精度，將得到的趨勢預(yù)測模型與噪聲預(yù)測模型融合獲得最終的環(huán)境預(yù)測模型。通過設(shè)置環(huán)境參數(shù)閾值并結(jié)合環(huán)境預(yù)測結(jié)果，當(dāng)系統(tǒng)監(jiān)測到環(huán)境污染度較高時(shí)，自動(dòng)觸發(fā)預(yù)警，系統(tǒng)控制調(diào)控設(shè)備調(diào)節(jié)養(yǎng)殖場環(huán)境，并提示操作人員進(jìn)行一定的必要操作。

1.5 云服務(wù)管理子系統(tǒng)

融合上述數(shù)據(jù)采集與記錄子系統(tǒng)、智能飼喂子系統(tǒng)和人工智能子系統(tǒng)，研發(fā)了一套數(shù)字化無人生豬養(yǎng)殖精準(zhǔn)管控云服務(wù)平臺(tái)，其中涵蓋機(jī)器視覺管理、養(yǎng)殖管理、智能設(shè)備狀態(tài)管理、系統(tǒng)操作與記錄及可視化等模塊和功能，云服務(wù)管理子系統(tǒng)架構(gòu)如圖10 所示。

1.6 數(shù)字孿生可視化監(jiān)測子系統(tǒng)

根據(jù)應(yīng)用案例所在基地和豬舍的所在場景，構(gòu)建數(shù)字孿生系統(tǒng)，如圖11 所示?；谪i舍實(shí)體、3D技術(shù)及數(shù)字孿生技術(shù)構(gòu)建3D 虛擬養(yǎng)殖場，其中包括各種生長階段的豬只個(gè)體模型、終端設(shè)備、環(huán)境參數(shù)傳感器等自動(dòng)化設(shè)備。

以機(jī)器視覺與深度學(xué)習(xí)等方法，建立外部生物入侵、豬只異常行為等智能識(shí)別及預(yù)警系統(tǒng)，以及環(huán)境參數(shù)、有毒氣體等預(yù)警應(yīng)用。用戶能定位到單個(gè)豬欄，獲取豬舍可視化的“孿生效果”，并對(duì)豬只的當(dāng)前數(shù)據(jù)與歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)、分析、決策、建議，提示養(yǎng)殖員的下一步操作。

2 結(jié)果與分析

基于生豬養(yǎng)殖過程中的全過程數(shù)字化建設(shè)思路，筆者所在團(tuán)隊(duì)在廣東某畜牧業(yè)有限公司養(yǎng)殖基地建立了數(shù)字化無人生豬養(yǎng)殖系統(tǒng)的應(yīng)用場景，主要有20 個(gè)養(yǎng)殖欄，且每個(gè)養(yǎng)殖欄飼養(yǎng)10 頭生豬，共200 頭生豬。

該示范基地養(yǎng)殖場兩側(cè)分別部署有保濕簾與風(fēng)機(jī)，且在豬舍中部署了數(shù)字化無人生豬養(yǎng)殖系統(tǒng)，示范基地生豬采用60 kg 左右的長白豬作為試驗(yàn)對(duì)象。該養(yǎng)殖場網(wǎng)關(guān)采用有線網(wǎng)絡(luò)與主控中心的遠(yuǎn)程服務(wù)器連接。

2.1 無接觸式豬臉識(shí)別模型測試

基于四階龍格庫塔法結(jié)合HAM 輕量級(jí)的無接觸式豬臉識(shí)別模型（RKNet-HAM）使用32 頭生豬，共計(jì)21 742 張豬臉圖片的數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，結(jié)果顯示，準(zhǔn)確度99.26%、精確度99.20%、召回率98.76%，特異性99.99%，大小1.52 MB，說明該模型用于豬臉識(shí)別具有較高的可信度。在示范基地的實(shí)際應(yīng)用中，豬只身份識(shí)別準(zhǔn)確率為99.41%，有效實(shí)現(xiàn)了無接觸式豬只身份識(shí)別。

2.2 系統(tǒng)應(yīng)用試驗(yàn)效果

將示范基地20 個(gè)養(yǎng)殖欄共計(jì)200 頭生豬通過隨機(jī)采樣方式分為A 組和B 組，確保各豬舍生長環(huán)境相同的情況下，同時(shí)進(jìn)行為期90 d 的對(duì)比試驗(yàn)。A 組豬舍采用人工飼養(yǎng)、技術(shù)人員到場巡查、人為調(diào)控、人工記錄與投喂等管理工作，B 組采用本系統(tǒng)進(jìn)行養(yǎng)殖管理。以養(yǎng)殖人員工作時(shí)長、豬只生長狀態(tài)和豬只異常行為狀態(tài)作為評(píng)價(jià)目標(biāo)，開展數(shù)字化無人生豬養(yǎng)殖系統(tǒng)應(yīng)用效果測試。

試驗(yàn)結(jié)果如表1 所示。A 組養(yǎng)殖人員日均工作時(shí)長約4 h，基于數(shù)字無人系統(tǒng)的養(yǎng)殖人員日均工作時(shí)長約2.5 h，養(yǎng)殖人員工作效率提升35% 以上。

在豬只生長狀態(tài)方面，同等飼料喂養(yǎng)情況下，B組豬只日均增長量為1.72 kg/頭，A 組豬只日均增長量為1.21 kg/頭，說明構(gòu)建了數(shù)字無人系統(tǒng)的豬只生長狀態(tài)較傳統(tǒng)養(yǎng)殖的豬只生長狀態(tài)更好，飼料的利用率更高。在豬只異常行為方面，B 組豬只異常行為僅為7 次/頭，A 組豬只異常行為達(dá)到11 次/頭，這表明構(gòu)建了數(shù)字無人系統(tǒng)的豬只較傳統(tǒng)養(yǎng)殖的豬只異常行為更少，豬只情緒更為穩(wěn)定，有助于豬只育肥。

因此，基于現(xiàn)場實(shí)時(shí)視頻流、環(huán)境自動(dòng)調(diào)控、控制中心遠(yuǎn)程監(jiān)控、精準(zhǔn)投放飼料，能有效減少飼養(yǎng)、技術(shù)人員到現(xiàn)場巡查的次數(shù)。自動(dòng)記錄豬只日進(jìn)食量、下料決策、異常行為報(bào)警決策等，進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)了養(yǎng)殖場的精準(zhǔn)化、高效化管理，提高了生豬養(yǎng)殖效率、飼料利用率，增加了出欄量，并且明顯減少了養(yǎng)殖人員對(duì)豬只的接觸次數(shù)，以及對(duì)于養(yǎng)殖人員經(jīng)驗(yàn)的依賴，能夠在一定程度上克服企業(yè)難以招收養(yǎng)殖人員的困難。根據(jù)當(dāng)前豬只體質(zhì)量和養(yǎng)殖天數(shù)進(jìn)行最優(yōu)下料量估計(jì)，在利用同等量飼料的前提下，有智能飼喂系統(tǒng)的養(yǎng)殖模式比無電子飼喂系統(tǒng)的養(yǎng)殖模式的飼料利用率更高，并且減少了進(jìn)食時(shí)打斗的現(xiàn)象。基于環(huán)境與疾病預(yù)警、投喂決策、入侵應(yīng)激預(yù)警等多方措施，提升了生豬生長性能。

3 討論

當(dāng)前我國大部分豬舍存在智能化低、規(guī)范化低且缺乏科學(xué)管理依據(jù)等問題，傳統(tǒng)的生豬養(yǎng)殖主要依賴于人工管理與人工飼養(yǎng)，不能采集豬場環(huán)境信息，難以實(shí)現(xiàn)科學(xué)喂養(yǎng)，部分機(jī)械化養(yǎng)殖場采用了自動(dòng)化設(shè)備實(shí)現(xiàn)生豬飼養(yǎng)，但信息化程度低、實(shí)時(shí)性低、對(duì)于生豬打斗監(jiān)管不及時(shí)，往往出現(xiàn)生豬傷亡才進(jìn)行干預(yù)，影響了生豬的出欄率，同時(shí)增加了生豬的養(yǎng)殖成本。與傳統(tǒng)的生豬身份識(shí)別相比，無接觸式豬臉識(shí)別技術(shù)避免了傳統(tǒng)的剪耳法、RFID 等給生豬帶來的耳部感染、耳標(biāo)脫落等影響，減少了生豬感染致病率，提升了生豬身份識(shí)別率，可以幫助生豬養(yǎng)殖場實(shí)現(xiàn)個(gè)體化管理和精細(xì)化養(yǎng)殖。此外，通過在豬舍中安裝傳感器和智能監(jiān)控設(shè)備，能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測豬只的生長情況、健康狀況、環(huán)境參數(shù)等信息。這些數(shù)據(jù)的收集和分析，不僅可以降低成本，提高生產(chǎn)效率，更可對(duì)豬只進(jìn)行精準(zhǔn)、可視化的管理。

近年來，智能化養(yǎng)豬設(shè)備得到了長足發(fā)展，越來越多的養(yǎng)豬場開始采用智能化管理解決生產(chǎn)過程中的單場景或多場景的管理難題。但大部分應(yīng)用需借助大型數(shù)據(jù)服務(wù)器，搭建成本高，維護(hù)復(fù)雜，難以在中小型養(yǎng)殖場部署。本研究設(shè)計(jì)并開發(fā)了終端操作與記錄設(shè)備，通過傳感器技術(shù)和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)豬舍環(huán)境、操作信息及圖像等信息的實(shí)時(shí)采集與數(shù)據(jù)云端儲(chǔ)存，基于大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、機(jī)器視覺的豬臉識(shí)別模型和豬只行為識(shí)別模型，結(jié)合豬舍環(huán)境預(yù)測系統(tǒng)，搭建全產(chǎn)業(yè)鏈精準(zhǔn)云服務(wù)平臺(tái)及3D 數(shù)字孿生可視化系統(tǒng)，初步實(shí)現(xiàn)了規(guī)?；i養(yǎng)殖的數(shù)字化應(yīng)用。通過收集生豬數(shù)量、飼料消耗量、生長指標(biāo)、環(huán)境參數(shù)、疫苗接種、出欄時(shí)間等數(shù)據(jù)，并基于三維仿真、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析和人工智能等現(xiàn)代信息技術(shù)，全方位、立體化地展現(xiàn)生豬的生長過程以及各種環(huán)境參數(shù)，對(duì)養(yǎng)殖場中環(huán)境監(jiān)控、行為識(shí)別、環(huán)境檢測等進(jìn)行更直觀的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)，為生豬智能無人化養(yǎng)殖的發(fā)展提供了智能化、實(shí)時(shí)化、精細(xì)化的支持。該裝置不僅實(shí)現(xiàn)了生豬養(yǎng)殖操作信息采集，而且具備自動(dòng)定時(shí)操作和燈光提醒功能，降低了養(yǎng)殖員操作門檻，能提高養(yǎng)殖人員效率35% 以上，解決了生豬養(yǎng)殖自動(dòng)管理、精準(zhǔn)飼養(yǎng)和嵌入式部署等問題。數(shù)字化無人生豬養(yǎng)殖系統(tǒng)的應(yīng)用可為進(jìn)一步生豬精準(zhǔn)養(yǎng)殖和提高養(yǎng)殖效率、保障食品安全提供技術(shù)基礎(chǔ)。