智能农业技术在生猪养殖中的应用与发展

　　中国是世界上生猪存栏量最多的国家，近年来中央政府多次强调农业向智能化、数字化转型的重要性，推动物联网、区块链、遥感技术等在养殖行业的应用。我国的生猪养殖龙头企业也在不断升级发展，朝着数字化、精准化方向迈进，更新养殖设备，提升生产效率，充分利用信息化和网络化与市场紧密联系。智慧生猪业作为精准畜牧业和生猪产业发展的重点，正在迅速崛起。
　　精准畜牧业（PLF）利用智能化技术管理牲畜，通过精确测量个体动物的状态或条件，自动监测其健康状况，以优化生产、提高健康水平和福利。传统养殖决策依赖农民经验，而现代畜牧系统越来越多地使用先进技术来监控生产和绩效，旨在优化工作量并提高收益。智能农业系统将传感器、定位系统、通信系统、供应链跟踪、机器人技术和人工智能等连接起来，实现对农场条件的自动化控制，生成用于大数据分析、预测和干预的大规模数据库。
　　### 环境管理
随着人口增长和对动物产品需求的增加，全球对环境影响的担忧日益加剧。传统的养殖系统已不可持续，亟需改革以提高可持续性，降低对动物及公共和环境健康的负面影响。物联网技术用于温度、湿度等传感器的设计和布局，工业互联网则负责数据传输，人工智能和云计算应用于数据分析和决策。例如，李立峰等人通过机械通风系统和热水采暖降温系统实现了舍内环境的智能控制，显著减少了温度、湿度和NH3浓度的误差。
　　### 饲喂管理
智能技术在生猪饲喂管理中发挥了关键作用，自动饲喂系统能够在预定时间分配适量饲料，确保猪获得均衡饮食，无需人工监督。这些系统结合硬件和软件，根据猪的体重、生长阶段和进食速度调整饲料，促进体况健康发展，并减少饲料浪费，优化资源利用。此外，自动饲喂系统还能够收集各种信息，如饲料消耗率、生长趋势和健康指标，进一步提高生产性能和经济效益。
　　### 饮水管理
近年来，相机与机器视觉技术被广泛应用于识别猪的饮水行为。研究人员利用图像处理技术，通过猪轮廓关键点与质心之间的距离来判断饮水行为的发生。虽然早期方法在复杂环境中表现不佳，但随着深度学习的发展，基于ResNet-50模型和长短期记忆（LSTM）的方法显著提高了识别准确性，能够检测到猪在不同条件下的饮水行为。
　　### 行为识别
#### 发情行为
准确识别母猪发情行为对于提高繁殖效率至关重要。研究人员使用背景减法、椭圆拟合等技术定位图像中的猪，并利用深度学习模型如ResNet特征金字塔网络和Mask R-CNN分割网络识别爬跨行为，从而提高发情期的识别准确率。时空卷积网络模型（SlowFast）在视频数据中表现出色，准确率达到97%以上。

#### 攻击行为
集约化封闭养殖中，猪更容易表现出攻击性行为，导致皮肤损伤和经济损失。计算机视觉和人工智能技术被用于及时识别攻击行为，Gan等人利用卷积网络和自适应空间亲和核函数提取高质量的时空特征，有效检测猪的攻击行为。

#### 哺乳行为
仔猪断奶前死亡率高，主要原因之一是饥饿。研究人员利用深度学习模型识别母猪的哺乳行为，实时监测猪的姿势，为养殖场提供有效的参考信息。基于RGB-D图像的方法能够实时监测母猪的四种姿势，mAP达到92.70%。
　　### 疾病防控
在生猪疾病防控方面，机器学习算法可以处理和分析数据，检测潜在的疾病暴发行为。声音监测技术通过分析猪的咳嗽声，持续测量呼吸道健康状况，自动计算呼吸窘迫指数并发出警报。计算机视觉技术还可通过热红外和传统图像测量猪的温度、心率和呼吸频率变化，提供有关生理变化的重要数据，有助于疾病的早期发现和干预，从而降低死亡率。


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