自動化環境調控系統

近年來，以數字化技術為核心的畜禽智能化養殖技術不斷深入到畜禽養殖的各個環節。在養殖環境調控方面，將現有的單因素環境調控技術，與現代物聯網智能化感知、傳輸和控制技術相結合，利用先進的網絡技術設計而成養殖環境監測與智能化調控系統。系統通過傳感器獲取畜禽舍內溫度、濕度、光照度和有害氣體濃度（二氧化碳、氨氣、硫化氫等）等環境參數信息，然后經過一定的方式將其傳輸到系統控制中心；主控器根據采集的環境數據經分析匯總后發出對應的操作命令，并下發給各環境參數控制的終端控制器節點，使其控制相應的現場設備，實現養殖場的環境自動調控。目前國內外已有多種養殖環境自動監控系統和平臺，可實現畜禽養殖自動化環境調控，克服了傳統人工監測控制的滯后、誤差大及采用單一環境因素評價舍內復雜環境不準確等弊端，為動物創造一個能發揮其優良生產及繁殖性能的舒適舍內環境。

畜禽智能化辨識技術與裝備

比利時學者?Berckmans最早提出精準畜牧業的概念，即連續、直接、實時監測或觀察動物狀態，使養殖者及時發現和控制與動物健康和福利相關的問題。近年來，畜禽個體識別技術發展迅速，主要表現為利用機器視覺、物聯網等先進技術，對動物個體、生理指標和行為活動等進行自動識別，實現智能化飼養管理，為畜禽的養殖管理和健康預警提供技術支撐。

生理指標識別

家畜體重和體尺是評價動物生長的重要參數，定期檢測其變化可有效評估動物的健康和生長狀況。傳統家畜體重、體尺測量主要靠人工操作，存在工作量大、耗時費力、測量結果不客觀、對動物應激大等缺點；由于動物體尺、體重等生長參數之間存在相互關聯性，可利用體尺等生長參數預估動物體重。目前國內外采用計算機視覺技術進行畜禽體尺體重測量，構建了單視角點云鏡像、基于雙目視覺原理和?RBF?神經網絡等測算方法，在不影響動物的情況下通過拍攝和計算，評估動物體尺、估算體重，測量結果準確度較高。

畜禽體溫和心率數據是判斷其健康狀況的重要指征，傳統的測定方法存在時間長、交叉感染、工作量大、動物應激大等問題，不能適應規模化養殖業的需求。目前，體溫、心率的測定主要是基于無線物聯網、紅外測溫、視頻成像和心電傳感等技術，研發的畜禽體溫實時監測采集和心電監測系統，尚處于實驗室階段，難以在生產中準確測量動物體溫和心電等數據。

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