數字化無人生豬養(yǎng)殖系統(tǒng)建設及應用

關鍵詞 生豬； 機器視覺； 大數據； 物聯(lián)網； 數字孿生

在生豬養(yǎng)殖業(yè)中，智能化技術的應用對豬只健康養(yǎng)殖具有積極作用。隨著《數字農業(yè)農村發(fā)展規(guī)劃（2019—2025 年）》提出“推進畜牧業(yè)智能化”［1］，許多學者開展了生豬養(yǎng)殖信息化和智能化發(fā)展的研究，從精準飼喂［2］、環(huán)境監(jiān)控［3］、家畜發(fā)情預測［4］、牲畜行為感知［5］和安全溯源管理［6］等方面，結合物聯(lián)網技術、人工智能和大數據技術［7］設計并研發(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)殖場已實現(xiàn)了終端設備調控生豬養(yǎng)殖場環(huán)境，但普遍以養(yǎng)殖員手動記錄操作數據為主，存在難以實現(xiàn)標準化、重復性操作多、信息難以在企業(yè)內部共享及統(tǒng)計等問題，導致生豬養(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、感知數據精度低、成本偏高，整體性價比不適合中小規(guī)模的豬場。

為此，本研究開發(fā)了一種結合數據采集與記錄子系統(tǒng)、智能飼喂子系統(tǒng)、人工智能子系統(tǒng)、云服務管理子系統(tǒng)和數字孿生可視化子系統(tǒng)的數字化無人生豬養(yǎng)殖系統(tǒng)，通過建立應用場景，對比人工養(yǎng)殖與數字化無人養(yǎng)殖的養(yǎng)殖效率和經濟效益，旨在為促進規(guī)?；i場的數字化建設，實現(xiàn)生豬養(yǎng)殖標準化、智能化、高效化發(fā)展提供參考。

1 材料與方法

1.1 數字化無人生豬養(yǎng)殖系統(tǒng)總體框架設計

數字化無人智能生豬養(yǎng)殖系統(tǒng)總體架構設計如圖1 所示。數字化無人生豬養(yǎng)殖系統(tǒng)包含了5 個子系統(tǒng)：數據采集與記錄子系統(tǒng)、智能飼喂子系統(tǒng)、人工智能子系統(tǒng)、云服務管理子系統(tǒng)和數字孿生可視化子系統(tǒng)。該系統(tǒng)基于機器視覺技術結合多傳感器開發(fā)了養(yǎng)殖場的環(huán)境監(jiān)控設備和終端智能設備，以實現(xiàn)養(yǎng)殖場內各項數據的實時采集和數據上傳分析。

1.2 數據采集與記錄子系統(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，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)境變量參數的時間序列預測模型，可為濕簾、風機等環(huán)境調控設備的控制提供實時分析數據。數字化無人生豬養(yǎng)殖系統(tǒng)具有規(guī)模大、集約化程度高的特點，其數據采集與記錄子系統(tǒng)由室內環(huán)境采集傳感器、執(zhí)行器操作記錄、機器視覺系統(tǒng)采集裝置3 部分組成，該子系統(tǒng)架構如圖2 所示。

該子系統(tǒng)的室內環(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采集豬舍內環(huán)境的實時數據，并通過網關將數據實時發(fā)送至遠程數據庫服務器進行存儲與分析。同時，該系統(tǒng)配置了噪聲傳感器采集豬舍內生豬的聲音數據，以便分析豬舍生豬受到外來入侵而導致的應激反應，為管理人員及時干預提供數據依據。

通過調研獲取生豬養(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備的控制芯片中，終端操作與記錄設備如圖3 所示，該設備具有豬舍自動消毒、清糞、通風等過程操作信息和豬舍異常信息精準記錄的功能。其中，根據調研結果將養(yǎng)殖員操作記錄分為養(yǎng)殖員豬舍消毒、清糞、通風等過程操作信息和母豬產仔護理、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備控制數據與養(yǎng)殖員操作記錄數據通過物聯(lián)網技術實時上傳至云端數據庫，利用遠程部署的云服務器進行智能決策推理，對操作記錄信息進行實時分析與決策，以此指導養(yǎng)殖員規(guī)范操作與科學管理豬舍。同時，終端操作與記錄設備輔以燈光交互方式實時提醒養(yǎng)殖員，減少養(yǎng)殖人員主觀意識導致的錯誤判斷，避免養(yǎng)殖員進行錯誤操作。

該子系統(tǒng)的機器視覺系統(tǒng)采集裝置以軌道巡檢攝像頭為主要設備，將其嵌入機器視覺系統(tǒng)，主要用于采集養(yǎng)殖廠內生豬活動、覓食等數據，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，實現(xiàn)各豬舍內生豬圖像數據的采集，并基于物聯(lián)網技術實時傳輸采集的數據至遠程服務器，通過云服務器部署的生豬行為識別模型對養(yǎng)殖廠內的生豬行為進行識別，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)

生豬的精準飼喂能夠為高效、智慧、精準的智能化畜牧業(yè)提供技術基礎。目前，大多數養(yǎng)殖場利用電子飼喂站對豬只進行精準飼喂，該種飼喂站利用耳標實現(xiàn)了豬只識別，并利用管理系統(tǒng)實現(xiàn)豬采食信息的采集、傳輸和投喂，在一定程度上實現(xiàn)了自動喂料［13］，但要實現(xiàn)智能化精準喂料仍有一定距離。因此，本研究基于上述電子飼喂站進行了改良，其實物如圖5 所示。

改良的飼喂站實現(xiàn)了無接觸式豬只身份識別、下料量自動推測、單次進食量記錄、豬只體質量記錄等功能，為實現(xiàn)更精準化、智能化的飼喂奠定了基礎。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)由豬臉識別模塊、豬只行為檢測模塊和環(huán)境預測模塊三部分組成。

1）豬臉識別模塊?；谒碾A龍格庫塔法結合HAM 輕量級分類網絡［14］，采用電子飼喂站系統(tǒng)中攝像頭采集豬臉數據，并進行分類識別，可實現(xiàn)無接觸式豬臉識別（圖7）。基于無接觸式豬臉識別的電子飼喂站，將個體生豬的相關信息一一對應存儲，實現(xiàn)了生豬個體的日進食量記錄、體質量增長趨勢繪制、豬只健康監(jiān)測和豬只飼養(yǎng)管理等功能。此外，該豬臉識別模塊還可以與區(qū)塊鏈溯源技術結合，提升生豬肉質安全和品質管理。

2）豬只行為檢測模塊。基于YOLOv7 結合CNN 和LSTM 算法，檢測與分析生豬在豬舍生長環(huán)境下的行為動作，以視頻數據和圖像數據的方式，提取生豬的休息、行走、進食、飲水以及異常打斗、咬尾等行為。利用YOLOv7 算法檢測生豬個體的位置，截取生豬圖片幀，并使用CNN 與LSTM 網絡分別提取空間特征和時間特征，對提取的特征信息進行分析，而后獲得生豬個體的具體行為數據。生豬行為檢測識別結果如圖8 所示。

3）環(huán)境預測模塊。基于SSA-PSO-LSTM［15］的環(huán)境參數組合建立預測模型，其中奇異譜分析法（singular spectrum analysis，SSA）能直接分離原始信號的噪聲數據，起到降低數據復雜度、減少計算量的效果，粒子群優(yōu)化（particle swarm optimization，PSO）算法對LSTM 進行全局搜索，以優(yōu)化模型。如圖9所示，通過傳感器技術采集的環(huán)境數據，通過基于SSA 的前置處理系統(tǒng)，將數據分離出正常序列和噪聲序列，而后基于LSTM 分別對正常序列和噪聲序列進行神經網絡預測，將處理后的數據使用PSO 優(yōu)化算法分別調整與優(yōu)化神經元數量，進一步提高模型的精度，將得到的趨勢預測模型與噪聲預測模型融合獲得最終的環(huán)境預測模型。通過設置環(huán)境參數閾值并結合環(huán)境預測結果，當系統(tǒng)監(jiān)測到環(huán)境污染度較高時，自動觸發(fā)預警，系統(tǒng)控制調控設備調節(jié)養(yǎng)殖場環(huán)境，并提示操作人員進行一定的必要操作。

1.5 云服務管理子系統(tǒng)

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

1.6 數字孿生可視化監(jiān)測子系統(tǒng)

根據應用案例所在基地和豬舍的所在場景，構建數字孿生系統(tǒng)，如圖11 所示。基于豬舍實體、3D技術及數字孿生技術構建3D 虛擬養(yǎng)殖場，其中包括各種生長階段的豬只個體模型、終端設備、環(huán)境參數傳感器等自動化設備。

以機器視覺與深度學習等方法，建立外部生物入侵、豬只異常行為等智能識別及預警系統(tǒng)，以及環(huán)境參數、有毒氣體等預警應用。用戶能定位到單個豬欄，獲取豬舍可視化的“孿生效果”，并對豬只的當前數據與歷史數據進行統(tǒng)計、分析、決策、建議，提示養(yǎng)殖員的下一步操作。

2 結果與分析

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

該示范基地養(yǎng)殖場兩側分別部署有保濕簾與風機，且在豬舍中部署了數字化無人生豬養(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對象。該養(yǎng)殖場網關采用有線網絡與主控中心的遠程服務器連接。

2.1 無接觸式豬臉識別模型測試

基于四階龍格庫塔法結合HAM 輕量級的無接觸式豬臉識別模型（RKNet-HAM）使用32 頭生豬，共計21 742 張豬臉圖片的數據集進行訓練，結果顯示，準確度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別具有較高的可信度。在示范基地的實際應用中，豬只身份識別準確率為99.41%，有效實現(xiàn)了無接觸式豬只身份識別。

2.2 系統(tǒng)應用試驗效果

將示范基地20 個養(yǎng)殖欄共計200 頭生豬通過隨機采樣方式分為A 組和B 組，確保各豬舍生長環(huán)境相同的情況下，同時進行為期90 d 的對比試驗。A 組豬舍采用人工飼養(yǎng)、技術人員到場巡查、人為調控、人工記錄與投喂等管理工作，B 組采用本系統(tǒng)進行養(yǎng)殖管理。以養(yǎng)殖人員工作時長、豬只生長狀態(tài)和豬只異常行為狀態(tài)作為評價目標，開展數字化無人生豬養(yǎng)殖系統(tǒng)應用效果測試。

試驗結果如表1 所示。A 組養(yǎng)殖人員日均工作時長約4 h，基于數字無人系統(tǒng)的養(yǎng)殖人員日均工作時長約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，說明構建了數字無人系統(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 組豬只異常行為達到11 次/頭，這表明構建了數字無人系統(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)場實時視頻流、環(huán)境自動調控、控制中心遠程監(jiān)控、精準投放飼料，能有效減少飼養(yǎng)、技術人員到現(xiàn)場巡查的次數。自動記錄豬只日進食量、下料決策、異常行為報警決策等，進一步實現(xiàn)了養(yǎng)殖場的精準化、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)殖人員對豬只的接觸次數，以及對于養(yǎng)殖人員經驗的依賴，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。根據當前豬只體質量和養(yǎng)殖天數進行最優(yōu)下料量估計，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，并且減少了進食時打斗的現(xiàn)象?；诃h(huán)境與疾病預警、投喂決策、入侵應激預警等多方措施，提升了生豬生長性能。

3 討論

當前我國大部分豬舍存在智能化低、規(guī)范化低且缺乏科學管理依據等問題，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，難以實現(xiàn)科學喂養(yǎng)，部分機械化養(yǎng)殖場采用了自動化設備實現(xiàn)生豬飼養(yǎng)，但信息化程度低、實時性低、對于生豬打斗監(jiān)管不及時，往往出現(xiàn)生豬傷亡才進行干預，影響了生豬的出欄率，同時增加了生豬的養(yǎng)殖成本。與傳統(tǒng)的生豬身份識別相比，無接觸式豬臉識別技術避免了傳統(tǒng)的剪耳法、RFID 等給生豬帶來的耳部感染、耳標脫落等影響，減少了生豬感染致病率，提升了生豬身份識別率，可以幫助生豬養(yǎng)殖場實現(xiàn)個體化管理和精細化養(yǎng)殖。此外，通過在豬舍中安裝傳感器和智能監(jiān)控設備，能夠實時監(jiān)測豬只的生長情況、健康狀況、環(huán)境參數等信息。這些數據的收集和分析，不僅可以降低成本，提高生產效率，更可對豬只進行精準、可視化的管理。

近年來，智能化養(yǎng)豬設備得到了長足發(fā)展，越來越多的養(yǎng)豬場開始采用智能化管理解決生產過程中的單場景或多場景的管理難題。但大部分應用需借助大型數據服務器，搭建成本高，維護復雜，難以在中小型養(yǎng)殖場部署。本研究設計并開發(fā)了終端操作與記錄設備，通過傳感器技術和物聯(lián)網技術實現(xiàn)豬舍環(huán)境、操作信息及圖像等信息的實時采集與數據云端儲存，基于大數據、機器學習、機器視覺的豬臉識別模型和豬只行為識別模型，結合豬舍環(huán)境預測系統(tǒng)，搭建全產業(yè)鏈精準云服務平臺及3D 數字孿生可視化系統(tǒng)，初步實現(xiàn)了規(guī)模化生豬養(yǎng)殖的數字化應用。通過收集生豬數量、飼料消耗量、生長指標、環(huán)境參數、疫苗接種、出欄時間等數據，并基于三維仿真、物聯(lián)網技術、數據挖掘、數據分析和人工智能等現(xiàn)代信息技術，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，對養(yǎng)殖場中環(huán)境監(jiān)控、行為識別、環(huán)境檢測等進行更直觀的數據呈現(xiàn)，為生豬智能無人化養(yǎng)殖的發(fā)展提供了智能化、實時化、精細化的支持。該裝置不僅實現(xiàn)了生豬養(yǎng)殖操作信息采集，而且具備自動定時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)殖自動管理、精準飼養(yǎng)和嵌入式部署等問題。數字化無人生豬養(yǎng)殖系統(tǒng)的應用可為進一步生豬精準養(yǎng)殖和提高養(yǎng)殖效率、保障食品安全提供技術基礎。