智慧农业(中英文)

基于计算机视觉的奶牛生理参数监测与疾病诊断研究进展及挑战 | Open Access

康熙, 刘刚, 初梦苑, 李前, 王彦超

2022, 4(2): 1-18. doi:10.12133/j.smartag.SA202204005

摘要 ( 1095 )

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利用先进的信息技术推动智能养殖业发展已经成为奶牛养殖研究领域的重要目标和任务。计算机视觉技术具有非接触、免应激、低成本及高通量等优点，在畜牧生产中应用前景广阔。本文在阐述了计算机视觉技术在智能化养殖业发展中重要性的基础上，首先介绍了基于计算机视觉的奶牛生理参数监测进展，包括体尺、体温、体重的前沿监测设备、技术和模型参数。然后阐述了奶牛跛行及乳腺炎等疾病诊断的前沿技术发展过程和研究现状。目前，相关技术研究和应用推广存在检测准确性不高，受环境因素影响较大，非标准化养殖场结构制约检测系统普及，以及检测系统成本较高等问题和挑战。最后，本文结合中国养殖业发展现状，针对保证检测准确性、减少环境干扰等问题，就如何提高计算机视觉技术在智能化养殖业中的准确性和普适性提出了相关建议，旨在为中国奶牛养殖业的科学管理和现代化生产提供新方法和新思路。

叫声在生猪福利监测中的研究进展与挑战 | Open Access

纪楠, 尹艳玲, 沈维政, 寇胜利, 戴百生, 王国维

2022, 4(2): 19-35. doi:10.12133/j.smartag.SA202204004

摘要 ( 698 )

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叫声是评估生猪福利水平的重要方式之一。本文首先分析了生猪叫声与福利之间的相互关系。其中，与生猪福利密切相关的三种生猪叫声包括咳嗽声、尖叫声和呼噜声。基于这三种声音进一步分析声音与环境，声音与身体状况，以及声音与健康之间的关系。随后，对当下的生猪福利监测所采用的传感器，包括穿戴式与非接触式两大类进行分析，并简述不同方式的优劣势。基于非接触式的优势及麦克风传感器技术的可行性，从声音的获取和标记、特征提取以及声音分类三个方面对现有的生猪声音处理技术进行了阐述和评估。最后，从声音监测技术、生猪个体福利监测、商业应用以及养猪从业者四个角度讨论了叫声在生猪福利监测中面临的研究困境以及发展趋势。研究发现，目前关于生猪声音分析的研究大多集中在分类器的选择和识别算法的改进上，而对端点检测和特征选择的研究较少。同时，当下面临的主要挑战还包括不同生长阶段的音频数据获取难度较高，缺乏公共的猪舍内音频数据库以及缺少完善的声音指标与动物福利监测评价体系。总体来说，建议进一步对声音识别过程中涉及的各部分技术进行深入探索，同时加强跨学科专家之间的合作，共同推动声音监测在生猪实际生产中的应用，从而加快精准畜牧业的实现。

奶牛运动行为智能监测研究进展与技术趋势 | Open Access

王政, 宋怀波, 王云飞, 华志新, 李嵘, 许兴时

2022, 4(2): 36-52. doi:10.12133/j.smartag.SA202203011

摘要 ( 863 )

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奶牛运动行为蕴含着诸多健康信息。信息化、智能化技术的应用有助于养殖场及时掌握奶牛健康状况，提高养殖效率。本文主要针对奶牛运动行为智能监测技术的研究进展予以分析，首先对奶牛基本运动（躺卧、行走、站立）、发情、呼吸、反刍及跛行等行为的监测意义进行阐述，明确了奶牛行为监测的必要性；其次按照时间顺序分别从接触式监测方法和非接触式监测方法两方面综述了国内外相关研究现状，对相关研究的原理及成果进行详细介绍，并进行了分类总结；对奶牛行为监测产业发展现状进行了分析，介绍了国外主流牧场自动化设备供应商主营业务及代表产品；之后分别提出了当前接触式和非接触式奶牛运动行为监测方法的问题与挑战。最后，针对相关关键技术的发展趋势进行了展望。

基于高斯混合-隐马尔科夫融合算法识别奶牛步态时相 | Open Access

张楷, 韩书庆, 程国栋, 吴赛赛, 刘继芳

2022, 4(2): 53-63. doi:10.12133/j.smartag.SA202204003

摘要 ( 414 )

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奶牛步态时相是反映奶牛健康及跛行严重程度的重要指标。为准确自动识别奶牛步态时相，本研究提出一种融合高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，GMM）和隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，HMM）的无监督学习奶牛步态时相识别算法 GMM-HMM。使用惯性测量单元采集奶牛后肢加速度和角速度信号，通过卡尔曼滤波消除噪声，筛选并提取特征值，构建GMM-HMM模型，实现奶牛静立相、连续步态中的站立相和摆动相等3种步态时相的自动识别。结果表明，静立相识别的准确率、召回率和F₁分别为89.28%、90.95%和90.91%，连续步态中的站立相识别的准确率、召回率和F₁分别为91.55%、86.71%和89.06%，连续步态中的摆动相识别的准确率、召回率和F₁分别为86.67%、91.51%和89.03%。奶牛步态分割的准确率为91.67%，相较于基于事件的峰值检测法和动态时间规整算法准确率分别提高了4.23%和1.1%。本研究可为下一步基于穿戴式步态分析的奶牛跛行特征提取提供技术参考。

复杂环境下肉牛三维点云重建与目标提取方法 | Open Access

李嘉位, 马为红, 李奇峰, 薛向龙, WANG Zhiquan

2022, 4(2): 64-76. doi:10.12133/j.smartag.SA202206003

摘要 ( 577 )

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基于点云采集技术的非接触式测量能够缓解肉牛在采集体尺体重等参数时的应激问题，但采集肉牛的三维数据耗时长且易受环境干扰而产生大量无关噪点，难以适应实际养殖环境需求。为解决该问题，本研究开发了一种非接触式肉牛三维点云重建与目标提取系统与方法，采集的肉牛三维点云可为肉牛育种育肥提供大量标准化和三维量化表型数据。三维点云采集系统由Kinect DK深度相机、红外对射光栅触发器和射频识别（Radio Frequency Identification，RFID）触发器组成，可在肉牛自由通过步行道的瞬间实现肉牛点云的多角度瞬时采集。肉牛点云目标提取方法基于C++语言与点云处理库（Point Cloud Library，PCL）开发，通过空间直通滤波、统计学离群点滤波、随机抽样一致（Random Sample Consensus，RANSAC）形态拟合与点云抽稀、基于降维密度聚类的感知盒滤波等算法有效滤除与肉牛紧贴的栏杆等干扰，不破坏点云的完整性，实现肉牛点云的三维重建与分析。在养殖场中对20头肉牛进行了124次点云采集与目标提取试验。结果表明，重建的肉牛三维模型与肉牛真实形态1:1对应，系统的采集成功率为91.89%，采集的点云与真实值相比，体尺重建误差为0.6%。该系统与方法可以在无人干预的情况下，实现多角度肉牛点云数据的自动采集与三维重建，并从复杂环境中自动提取目标肉牛的点云，为非接触式肉牛体高、体宽、体斜长、胸围、腹围和体重等核心表型参数的测量提供重要的方法支撑，促进肉牛育种和育肥的标准化管理。

基于迁移学习的多尺度特征融合牦牛脸部识别算法 | Open Access

陈占琦, 张玉安, 王文志, 李丹, 何杰, 宋仁德

2022, 4(2): 77-85. doi:10.12133/j.smartag.SA202201001

摘要 ( 552 )

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牦牛个体身份标识是实现个体建档、行为监测、精准饲喂、疫病防控及食品溯源的前提。针对智慧畜牧智能化、信息化等养殖平台中动物个体识别技术应用需求，本研究提出一种基于迁移学习的多尺度特征融合牦牛脸部识别算法（Transfer Learning-Multiscale Feature Fusion-VGG， T-M-VGG）。以预训练的视觉几何组网络（Visual Geometry Group Network，VGG）为骨干网络构建基于迁移学习的卷积神经网络模型，获取其Block3、Block4、Block5输出的特征图，分别用F3、F4、F5表示，将F3和F5经过三个不同膨胀系数的空洞卷积组成的并行空洞卷积模块增大感受野后，送入改进的特征金字塔进行多尺度特征融合；最后利用全局平均池化代替全连接层分类输出。试验结果表明，本研究提出的T-M-VGG算法在194头牦牛的38,800张数据集中识别准确率达到96.01%，模型大小为70.75 MB。随机选取12张不同类别牦牛图像进行面部遮挡测试，识别准确率为83.33%。本算法可以为牦牛脸部识别研究提供参考。

家畜饲喂机器人研究进展与发展展望 |

杨亮, 熊本海, 王辉, 陈睿鹏, 赵一广

2022, 4(2): 86-98. doi:10.12133/j.smartag.SA202204001

摘要 ( 818 )

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家畜养殖的生产模式已由粗放型向集约型转变，生产水平不断提高，但较低的劳动生产率和劳动力短缺等问题严重制约中国家畜养殖业的快速发展。利用现代信息和人工智能技术，研发家畜饲喂机器人，包括喂料、推料等机器人，实现数字化、智能化的家畜养殖，提高畜牧养殖生产力是解决上述问题的主要途径。为深入分析机器人技术在家畜养殖中的研究现状，本文收集了国内外家畜机器人研究实例和文献资料，从轨道式喂料机器人、自走式喂料机器人和推料机器人3个方面重点介绍家畜饲喂机器人的研究进展，分析了饲喂机器人的技术特点和实际应用情况，从技术和应用两个方面对国内外饲喂机器人进行了比较，并从战略规划制定、核心技术发展和产业发展趋势三个方面进行展望并提出发展建议，为家畜饲喂机器人在中国的进一步发展和应用提供参考。

商业化肉牛繁育大数据平台设计与关键技术 | Open Access

马为红, 李嘉位, WANG Zhiquan, 高荣华, 丁露雨, 于沁杨, 余礼根, 赖成荣, 李奇峰

2022, 4(2): 99-109. doi:10.12133/j.smartag.SA202203005

摘要 ( 479 )

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针对当前中国肉牛繁育管理水平和信息化智能化水平不高等问题，本研究借鉴国际先进肉牛养殖国家的经验，建立了适合中国的商业化肉牛繁育大数据平台。该平台主要完成肉牛种质信息资源的整合，在线自动测定肉牛关键繁育性状，全程服务支撑肉牛繁育过程，形成肉牛种质资源大数据分析决策，并实现肉牛联合育种创新模式。本文详细介绍了商业化肉牛繁育大数据软件平台开发思路，包括数据中心的实现、软件平台前端开发技术和后端开发技术等，并总结了该平台的关键技术创新和模式创新内容，包括肉牛种质资源与良种管理系谱深度挖掘技术，非接触式繁育性状自动获取评价技术，以及多源异构信息融合提供智能决策支持等，为中国肉牛种业发展提供可持续发展的信息化解决方案，以促进肉牛育种整体水平的提高。

中国饲料营养大数据分析平台研制 | Open Access

熊本海, 赵一广, 罗清尧, 郑姗姗, 高华杰

2022, 4(2): 110-120. doi:10.12133/j.smartag.SA202205003

摘要 ( 538 )

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饲料粮缺口的逐渐加大，导致中国饲料粮安全问题逐步转化为粮食安全问题。因此，全面整合饲料营养基础数据资源，提高一切可利用饲料资源的营养价值，成为中国今后长期保障国家粮食安全的技术措施之一。本研究依据16类中国饲料原料描述规范和属性数据标准，全面用数字化模式收集整理了自“六五”至“十三五”期间累积的50万条以上已有饲料资源的种类、空间分布、饲料成分含量及营养价值特性数据，利用MySQL网络数据库及PHP程序语言，开发了新一代饲料营养大数据分析平台（http：//www.chinafeeddata.org.cn/）并提供Web数据共享功能。首先，平台提供所有入库数据的可视化分析，可实现单个或多个饲料多种养分和多种图形模式的直观比对。通过二维码技术提供所有饲料营养属性数据及饲料实体样本溯源数据的移动端实时分享与下载服务。其次，平台构建了通过已知饲料概略养分在线预测其他有效养分的回归模型，为饲料原料养分变异提供动态分析。最后，平台基于地理信息系统技术，将饲料概略养分和主要矿物元素含量数据与其所处的地理位置分布相结合，实现了饲料营养数据地理信息图谱的分布查询及对比分析，同时提供各种数据的下载方式，为已有饲料数据的全面应用带来便利。研究表明，拓展饲料资源数据并提供饲料养分的预测分析模型，可最大化利用已有饲料养分数据的价值，进一步嵌入各类饲料配方的网络计算模块，可以达到饲料营养数据的一站式服务及数据的最大化升值服务。

典型拉曼光谱技术及其在农业检测中应用研究进展 | Open Access

高振, 赵春江, 杨桂燕, 董大明

2022, 4(2): 121-134. doi:10.12133/j.smartag.SA202201013

摘要 ( 866 )

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拉曼光谱是一种散射光谱，具有快速、不易受水分干扰、样品无需预处理和在体检测等特点，可作为分析、测试物质分子成分和结构强有力的表征手段。随着拉曼光谱技术的不断发展，其在农业检测领域中逐渐发挥出极其重要的作用。本文概述了拉曼光谱的检测原理，从共聚焦显微拉曼光谱、傅里叶变换拉曼光谱、表面增强拉曼光谱、针尖增强拉曼光谱、共振拉曼光谱、空间偏移拉曼光谱、移频激发拉曼差分光谱、基于非线性光学的拉曼光谱等8个方面介绍了拉曼光谱技术，重点总结了拉曼光谱技术在植物检测、土壤检测、水质检测、食品检测等方面的应用研究进展，并提出了其在农业检测领域中应用需要解决的难题和未来的发展方向，以期对未来农业生产和研究带来启发。

日本设施农业采收机器人研究应用进展及对中国的启示 | Open Access

黄梓宸, SUGIYAMA Saki

2022, 4(2): 135-149. doi:10.12133/j.smartag.SA202202008

摘要 ( 1014 )

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设施农业智能装备是设施农业稳定、高品质、高效生产的必要保障。日本智能采收装备已有近四十年的研发经验，其发展具有一定启发和借鉴意义。本文综述了日本设施农业采收机器人的研究应用进展，分析了基于农机农艺结合的茄科（番茄、茄子、青椒）、葫芦科（黄瓜、瓜类水果）、芦笋和草莓等10种设施农业采收机器人的采收技术，其中详细对比了番茄、草莓等几种蔬菜历代采收机器人的设计理念及其优点与不足。分析了设施农业采收机器人面临的科学问题及解决方案，总结了未来发展趋势及对中国的启发。本文可为加速推进中国设施农业采收机器人的智慧化、智能化和产业化发展提供借鉴参考。

基于三维数字化的小麦植株表型参数提取方法 |

郑晨曦, 温维亮, 卢宪菊, 郭新宇, 赵春江

2022, 4(2): 150-162. doi:10.12133/j.smartag.SA202203009

摘要 ( 567 )

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针对小麦植株分蘖多、器官间交叉遮挡严重，难以用图像或点云准确提取植株和器官表型的问题，本研究提出了基于三维数字化的小麦植株表型参数提取方法。首先提出了小麦植株各器官数字化表达方法，制定了适用于小麦全生育期的三维数字化数据获取规范，并依据该规范进行数据获取。根据三维数字化数据的空间位置语义信息和表型参数的定义，提出了小麦植株表型参数计算方法，实现了小麦植株和器官长度、粗度和角度等3类共11个常规可测表型参数的计算。进一步提出了定量描述小麦株型和叶形的表型指标。其中，植株围度通过基于最小二乘法拟合三维离散坐标计算，用于定量化描述小麦植株松散/紧凑程度；小麦叶片卷曲和扭曲程度为定量化叶形的指标，根据叶面向量方向变化计算得到。利用丰抗13号、西农979号和济麦44号三个品种小麦起身期、拔节期、抽穗期三个时期的人工测量值和提取值进行验证。结果表明，在保持植株原始三维形态结构的前提下，提取的茎长、叶长、茎粗、茎叶夹角与实测数据精度相对较高，R² 分别为0.93、0.98、0.93、0.85；叶宽和叶倾角与实测数据的R² 分别为0.75、0.73。本方法能便捷、精确地提取小麦植株和器官形态结构表型参数，为小麦表型相关研究提供了有效技术支撑。

基于改进Mask R-CNN模型的工厂化养蚕蚕体识别与计数 |

何锐敏, 郑可锋, 尉钦洋, 张小斌, 张俊, 朱怡航, 赵懿滢, 顾清

2022, 4(2): 163-173. doi:10.12133/j.smartag.SA202201012

摘要 ( 413 )

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精准饲喂是全龄人工饲料工厂化养蚕节本增效的核心技术之一，家蚕自动化识别与计数是实现精准饲喂的关键环节。本研究基于机器视觉系统获取工厂化养蚕过程中蚕在4龄和5龄期的数字图像，利用改进深度学习模型Mask R-CNN检测蚕体和残余饲料。通过在Mask R-CNN模型框架中加入像素重加权策略和边界框细调策略，从噪声数据中训练一个鲁棒性更好的目标检测模型，实现模型性能的优化，提高对蚕体和饲料边界的检测和分割能力。改进Mask R-CNN模型对蚕的检测和分割交并比阈值为0.5时的平均精度（Average Precision at IoU=0.5，AP50）分别为0.790和0.795，识别准确率为96.83%；对残余饲料的检测和分割AP50分别为0.641和0.653，识别准确率为87.71%。模型部署在NVIDIA Jetson AGX Xavier开发板上，单张图像平均检测时间为1.32 s，最长检测时间为2.05 s，运算速度可以满足养蚕盒单元在生产线上移动实时检测的要求。该研究为工厂化养蚕精准饲喂信息系统和投喂装置的研发提供了核心算法，可提高人工饲料的利用率，提升工厂化养蚕生产管理水平。

基于深度学习的多种农产品供需预测模型 |

庄家煜, 许世卫, 李杨, 熊露, 刘克宝, 钟志平

2022, 4(2): 174-182. doi:10.12133/j.smartag.SA202203013

摘要 ( 675 )

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为进一步提高农产品供需过程模拟与估算精度，本研究以自1980年以来国家级和省级的大量农业数据作为样本，充分考虑农产品品种、时间、收入、经济发展等因素影响，构建基于深度学习长短时记忆神经网络（Long Short-Term Memory Neural Network，LSTM）的多种农产品供需预测模型。模型在充分考虑机理性约束条件的前提下，利用深度学习算法在非线性模型分析预测中的优势，对稻谷、小麦、玉米、大豆、猪肉、禽肉、牛肉、羊肉、水产品等9种主要农产品供需进行分析预测。将基于本模型的2019—2021年产量预测结果与国家统计局公布数据进行对比验证，三年平均预测准确率96.98%，表明本研究构建的预测模型能够高效地反映隐性指标变化对预测结果的影响。该模型可以通过及时地监测农业运行数据，为多区域、跨期的农业展望工作提供智能化技术支持。

人工智能辅助种植策略对温室草莓生产调控效果对比研究 |

耿闻轩, 赵俊晔, 阮继伟, 侯跃辉

2022, 4(2): 183-193. doi:10.12133/j.smartag.SA202203006

摘要 ( 476 )

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人工智能（Artificial Intelligence，AI）辅助种植有助于提高设施园艺作物精准化管理水平、缓解日益凸显的劳动力紧缺问题。草莓是典型的劳动密集型园艺作物，研究对比采用不同AI种植策略和关键技术对草莓温室生产的调控效果，可对园艺作物种植的AI技术改进和产业化应用提供参考。本研究对比分析了4个不同AI种植策略对草莓生长发育和产量及品质的调控效果，并以人工种植管理为参照，对AI种植的技术特点和存在问题进行了分析。结果表明，知识图谱、深度学习、视觉识别、作物模型和作物生长仿真器等技术在草莓AI种植中各有优势。其中，AI-1组采用知识图谱技术将专家经验、作物数据和环境数据进行融合，建立了标准化草莓种植知识结构和智慧种植决策方法，对作物生产发育的调控较为稳健，以较低的投入获得了最高产值。与人工种植管理相比，AI种植策略组的平均产量提高了1.66倍，平均产值提高了1.82倍，最高投入产投比提高了1.27倍。针对高产优质的目标，在配备较完善的智能化设备和控制组件的温室生产条件下，AI辅助种植能有效提高草莓种植管控的精准度，减少水肥和劳动力的投入，获得较高的收益，但也存在对人工管理扰动的模拟难、作物本体信息采集难等问题。

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