畜禽疫病智能防控技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀與展望

蔣瑞祥 ，余禮根，丁露雨，高榮華，馬為紅，李奇峰*，崔曉東

（1.北京農(nóng)業(yè)信息技術(shù)研究中心，北京 100097；2.北京市畜牧總站，北京 100029）

畜牧業(yè)的發(fā)達(dá)水平一定程度上代表了一個(gè)國(guó)家的農(nóng)業(yè)發(fā)展水平[1]。2019 年我國(guó)畜牧業(yè)總產(chǎn)值達(dá)33 064.35 億元，占農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的27% 左右，是農(nóng)業(yè)領(lǐng)域當(dāng)之無愧的支柱產(chǎn)業(yè)[2]。但是受畜禽疫病影響，生產(chǎn)能力低、病死率高、生長(zhǎng)速度慢等問題一直掣肘著我國(guó)畜牧業(yè)的快速發(fā)展。近年來，隨著我國(guó)畜牧業(yè)集約化、規(guī)?；B(yǎng)殖模式的加快推進(jìn)，畜禽疫病問題越來越凸顯，畜禽疫病的發(fā)生不僅會(huì)影響畜牧業(yè)的現(xiàn)代化進(jìn)程，更會(huì)對(duì)食品安全、人民健康及生態(tài)環(huán)境造成嚴(yán)重危害。隨著計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，畜禽疫病防控逐漸信息化，機(jī)器視覺、語音識(shí)別、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)手段能夠多角度采集畜牧生產(chǎn)中的動(dòng)物疫病信號(hào)，進(jìn)而利用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)智能化分析，提前進(jìn)行預(yù)警預(yù)報(bào)，信息技術(shù)為畜禽疫病防控提供了有力的支撐，成為解決畜禽疫病防控的有效手段。信息技術(shù)在畜禽疫病防控方面的研究和應(yīng)用主要集中在畜禽生理及行為的在線監(jiān)測(cè)、疾病早期檢測(cè)與智能診斷、防控決策幾方面。本文圍繞畜禽疫病在線監(jiān)測(cè)、智能診斷和防控決策這3 個(gè)方面，重點(diǎn)分析了國(guó)內(nèi)外的研究進(jìn)展、應(yīng)用現(xiàn)狀及未來展望，為國(guó)內(nèi)發(fā)展畜禽疫病智能防控決策技術(shù)提供參考依據(jù)。

1 畜禽疫病在線監(jiān)測(cè)

畜禽疫病在線監(jiān)測(cè)是指通過各種信息化手段（如生物傳感技術(shù)、電子個(gè)體標(biāo)識(shí)技術(shù)、圖像識(shí)別技術(shù)、音視頻分析技術(shù)等）對(duì)畜禽的生物學(xué)指標(biāo)及行為動(dòng)作進(jìn)行監(jiān)測(cè)與收集，判斷動(dòng)物的健康狀況，對(duì)畜禽可能發(fā)生的疫病做出預(yù)警。畜禽發(fā)生疫病情況會(huì)直接體現(xiàn)在其生理指標(biāo)的變化上，如體溫情況可以直觀地反映畜禽的健康情況，呼吸、心跳等都與畜禽健康狀況有密切的聯(lián)系。此外，在動(dòng)物行為學(xué)的概念中，動(dòng)物會(huì)根據(jù)外界環(huán)境的變化及內(nèi)在生理狀況的變化而做出有機(jī)性調(diào)整，并以最有利于生存的方式完成各種生命活動(dòng)。如果畜禽的生理狀況出現(xiàn)異常，其正常行為就會(huì)受到一定影響[3]，通過在線監(jiān)測(cè)畜禽的行為可以判斷其健康狀況及可能發(fā)生的疫病情況。

1.1 圖像識(shí)別 畜禽的圖像識(shí)別技術(shù)，主要應(yīng)用于畜禽的行為監(jiān)測(cè)，通過提取圖像中相關(guān)特征信息并進(jìn)行處理分析，應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法識(shí)別畜禽的不同行為，判定畜禽出現(xiàn)的異常，評(píng)估其健康狀況，對(duì)其疫病情況進(jìn)行在線監(jiān)測(cè)。朱偉興等[4]研發(fā)了基于ARM 平臺(tái)的病豬識(shí)別系統(tǒng)，其利用安裝于豬舍排泄區(qū)的嵌入式監(jiān)控設(shè)備對(duì)豬的排泄行為進(jìn)行監(jiān)控，通過改進(jìn)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法和圖像識(shí)別算法以定位具有異常的豬只。Kongsro[5]提出一種運(yùn)動(dòng)檢測(cè)、逐幀捕捉、多變量圖像分析的低成本豬只行為視覺識(shí)別系統(tǒng)，通過主要成分分析等圖像分析方法，為豬只的運(yùn)動(dòng)進(jìn)行評(píng)分，辨別豬只的跛行情況。Nasirahmadi 等[6]將豬不同條件下的躺臥姿勢(shì)結(jié)合圖像三角剖分與多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法區(qū)分為3類，不同的躺臥姿勢(shì)情況可以作為調(diào)節(jié)環(huán)境溫度的依據(jù)。Zhao 等[7]使用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)分析牛擺動(dòng)腿的運(yùn)動(dòng)曲線，對(duì)牛步態(tài)的對(duì)稱度、速度、軌跡、站立時(shí)間、步幅、柔度6 個(gè)特征進(jìn)行評(píng)價(jià)，對(duì)牛只跛行的程度進(jìn)行分級(jí)。

畜禽行為主要包括采食、飲水、排泄、發(fā)情等，采食量與飲水量代表著畜禽攝入所需營(yíng)養(yǎng)的能力水平高低，與其生產(chǎn)水平直接相關(guān)[8]，反映了畜禽的健康狀況，學(xué)者們對(duì)此研究較多。田富洋等[9]利用高頻反射渦流傳感器采集奶牛顳窩部的動(dòng)作規(guī)律，通過分析傳感器的脈沖時(shí)間推算奶牛吞咽的動(dòng)作，計(jì)算奶牛采食量。周雅婷等[10]利用集陀螺加速度計(jì)和藍(lán)牙模塊為一體的傳感器采集肉牛行動(dòng)時(shí)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，通過藍(lán)牙輪詢組網(wǎng)模式將數(shù)據(jù)無線傳輸?shù)絇C 機(jī)，使用ВP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析肉牛采食行為數(shù)據(jù)，對(duì)肉牛的采食行為進(jìn)行識(shí)別。

除了監(jiān)測(cè)畜禽行為之外，圖像識(shí)別技術(shù)也應(yīng)用于監(jiān)測(cè)畜禽的體溫、體重、體尺等生理指標(biāo)，不僅可以有效快速地獲得數(shù)據(jù)，還能避免接觸式測(cè)量為畜禽帶來的身體損傷和應(yīng)激反應(yīng)，有效降低傳播疾病風(fēng)險(xiǎn)[11]。Sathiyabarathi 等[12]利用熱紅外圖像測(cè)量奶牛關(guān)鍵部位溫度后分析計(jì)算牛乳房與其他身體部位的溫度差異，可以有效識(shí)別一定程度的乳房炎。Rainwater-Lovett 等[13]使用熱紅外成像儀測(cè)定牛只蹄部溫度，結(jié)果表明熱紅外成像技術(shù)有潛力成為迅速診斷口蹄疫的方法。Amraei等[14]使用Chan-vese 法將肉雞模型進(jìn)行橢圓模擬，使用6 個(gè)特征值對(duì)肉雞圖像進(jìn)行處理，用支持向量回歸對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，對(duì)肉雞體重進(jìn)行估算。司永勝等[15]為了提高計(jì)算機(jī)視覺識(shí)別豬只體尺數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)度，設(shè)計(jì)了一種基于Kinect 相機(jī)的豬體理想姿態(tài)檢測(cè)算法，可提高圖像利用率和體尺測(cè)量效率。

在圖像識(shí)別技術(shù)中，目前的主要問題集中在設(shè)備布置和數(shù)據(jù)采集方式復(fù)雜、操作不便以及識(shí)別精準(zhǔn)度有待提高，未來理想的圖像識(shí)別可以通過小巧便捷的設(shè)備，使用圖像識(shí)別率接近100%的技術(shù)和算法，實(shí)現(xiàn)畜禽疫病在線監(jiān)測(cè)。

1.2 音頻分析 畜禽發(fā)出的聲音中包含著很多信息，例如，畜禽咳嗽就是一種自身的不適應(yīng)癥狀，在異物或刺激性氣體刺激到畜禽的呼吸感受器時(shí)會(huì)出現(xiàn)，咳嗽過于頻繁便會(huì)對(duì)畜禽呼吸道產(chǎn)生損傷。張鐵民等[16]根據(jù)收集到的家禽音頻與環(huán)境噪聲譜熵差別大的特點(diǎn)，從復(fù)雜聲音環(huán)境中提取出家禽聲，利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)其進(jìn)行處理分析，可有效辨別禽流感患病家禽。Вanakar 等[17]利用數(shù)據(jù)挖掘方法和D-S 證據(jù)理論，提出一種診斷家禽疾病的智能裝置，該裝置使用快速傅立葉變換和離散小波變換的方法對(duì)雞的聲音信號(hào)進(jìn)行分析處理，可以準(zhǔn)確診斷新城疫、支氣管炎和禽流感。Chung 等[18]為了檢測(cè)豬群中的呼吸道疾病，利用支持向量數(shù)據(jù)描述方法和稀疏編碼表達(dá)，根據(jù)梅爾頻率倒譜系數(shù)分析收集到的豬只呼吸聲的音頻，經(jīng)濟(jì)、準(zhǔn)確地監(jiān)測(cè)豬的呼吸道疾病。

也有一些研究將畜禽的音頻分析應(yīng)用于監(jiān)測(cè)畜禽的行為，對(duì)畜禽疫病監(jiān)測(cè)防控起到輔助作用。余禮根等[19]研究了棲養(yǎng)模式下的分類識(shí)別方法采集到產(chǎn)蛋、愉悅、尖叫及爭(zhēng)斗4 種叫聲的特征參數(shù)，采用支持向量機(jī)決策樹和樸素貝葉斯算法建模，結(jié)果表明該模型可有效判別分類蛋雞發(fā)聲。Fontana 等[20]對(duì)隔離箱中飼養(yǎng)的肉雞觀察后，分析其叫聲的持續(xù)時(shí)間、重復(fù)次數(shù)以及峰值頻率，發(fā)現(xiàn)日齡較小的肉雞會(huì)發(fā)出更多呼喚同伴的叫聲。閆麗等[21]提出基于偏度的子帶聚類法合并特征不顯著的子帶，減少特征向量數(shù)量，對(duì)母豬哺乳聲、無食咀嚼聲、采食聲和飲水聲進(jìn)行了有效識(shí)別。Meen 等[22]根據(jù)安裝在奶牛場(chǎng)的攝像機(jī)和麥克風(fēng)收集到的信息對(duì)奶牛發(fā)聲及行為的關(guān)系進(jìn)行了研究，采集到奶牛躺臥、飲食、社交行為等情況下發(fā)出的聲音信號(hào)，發(fā)現(xiàn)躺臥時(shí)的聲音信號(hào)頻率與其他行為有顯著差異。Clapham 等[23]采用駐極體麥克風(fēng)佩戴在牛嘴邊收集牛咬斷草料以及咀嚼草料的聲音，對(duì)該行為有效識(shí)別，不會(huì)受到周圍動(dòng)物叫聲及環(huán)境噪音影響。

通過音頻分析技術(shù)實(shí)現(xiàn)畜禽疫病監(jiān)測(cè)的技術(shù)起步較晚，該技術(shù)受環(huán)境雜音及其他動(dòng)物發(fā)聲的干擾影響較大，如何提取出目標(biāo)音頻一直是音頻分析技術(shù)中的重要課題，未來該問題會(huì)逐步得到解決，音頻分析的正確識(shí)別率也會(huì)逐步提升。

1.3 生理指標(biāo)監(jiān)測(cè) 目前學(xué)者們利用傳感器對(duì)畜禽的體溫、脈搏等生理指標(biāo)的監(jiān)測(cè)，一般是通過熱敏電阻、加速度傳感器等進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，利用無線傳輸技術(shù)將信號(hào)發(fā)送到終端，來實(shí)現(xiàn)對(duì)畜禽生理指標(biāo)的實(shí)時(shí)在線監(jiān)測(cè)。屈東東等[24]在奶牛耳道邊沿配置DS18В20 型數(shù)字溫度傳感器，利用無線連接WiFi 將溫度數(shù)據(jù)傳輸?shù)椒?wù)器上，儲(chǔ)存到MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)中，可實(shí)現(xiàn)牛奶體溫變化的實(shí)時(shí)顯示、溫度補(bǔ)償以及歷史數(shù)據(jù)查詢等功能。劉暢[25]將鉑電阻原理的溫度傳感器植入奶牛陰道內(nèi)進(jìn)行溫度監(jiān)測(cè)，利用433M 無線技術(shù)與2.4GHz 的ZigВee 技術(shù)相結(jié)合的無線傳感網(wǎng)絡(luò)，將溫度信號(hào)傳輸?shù)巾?xiàng)圈的中繼節(jié)點(diǎn)，再傳輸?shù)椒?wù)器上，解決了無線信號(hào)在奶牛體內(nèi)傳輸性差、距離短、功耗高的問題。李贊[26]設(shè)計(jì)了一種柔性貼片式在線測(cè)量方式，通過將柔性貼片粘貼在發(fā)情母豬后腿根部，實(shí)現(xiàn)了對(duì)母豬無傷害的實(shí)時(shí)體溫監(jiān)測(cè)，有利于監(jiān)測(cè)母豬發(fā)情及疫病診斷。鄭爽[27]利用紅外測(cè)溫傳感器、光電式傳感器、三軸加速度傳感器同時(shí)對(duì)奶牛體溫、脈搏、活動(dòng)量進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，通過ZigВee 技術(shù)進(jìn)行無線傳輸，應(yīng)用基于二叉樹SVM 分類算法將奶牛活動(dòng)狀態(tài)進(jìn)行判斷，對(duì)奶牛健康和發(fā)情提供數(shù)據(jù)依據(jù)。

目前對(duì)畜禽生理指標(biāo)監(jiān)測(cè)的設(shè)備逐漸向無損監(jiān)測(cè)方向發(fā)展，避免在監(jiān)測(cè)過程中對(duì)畜禽產(chǎn)生損傷、應(yīng)激，未來也會(huì)秉承“對(duì)畜禽個(gè)體產(chǎn)生最小的影響”的研究思路進(jìn)行開發(fā)，為畜禽疫病在線監(jiān)測(cè)提供實(shí)時(shí)的畜禽生理指標(biāo)。

2 畜禽疫病智能診斷

畜禽疫病智能診斷主要是通過專家數(shù)據(jù)庫(kù)、推理機(jī)制、解釋模塊3 個(gè)部分對(duì)信息處理，遠(yuǎn)程對(duì)畜禽疫病情況作出判斷，該技術(shù)充分體現(xiàn)了人工智能的優(yōu)勢(shì)，將獸醫(yī)和其他領(lǐng)域?qū)＜覀兊闹R(shí)、經(jīng)驗(yàn)以及從畜禽場(chǎng)獲取到的信息進(jìn)行專業(yè)的推理、判斷，對(duì)疫病情況采取準(zhǔn)確的對(duì)策，減少損失，節(jié)約成本。

國(guó)內(nèi)外在畜禽疫病智能診斷領(lǐng)域的研究問題主要集中在如何根據(jù)用戶給出的條件對(duì)畜禽的疾病狀況作出準(zhǔn)確判斷，多數(shù)學(xué)者通過豐富數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)容、改進(jìn)對(duì)信息的判定算法等途徑來實(shí)現(xiàn)，隨著智能終端的普及，越來越多的平臺(tái)系統(tǒng)選擇開發(fā)在不同的移動(dòng)終端為畜禽養(yǎng)殖戶提供更加便捷的智能診斷系統(tǒng)。Fu 等[28]開發(fā)的“豬專家”診斷系統(tǒng)根據(jù)300 多條規(guī)則202 張不同疾病的照片，可在線上遠(yuǎn)程診斷54 種豬常見病。高錫強(qiáng)等[29]在改進(jìn)C-F模型的基礎(chǔ)上增加不確定性推理方法，研究出一種豬病專家診斷系統(tǒng)。張麗等[30]通過建立豬病不同癥狀信息的數(shù)學(xué)模型，構(gòu)建了基于Android 移動(dòng)平臺(tái)的豬病在線診斷系統(tǒng)。王紅君等[31]以.NET 為開發(fā)平臺(tái)，搭建了一個(gè)操作簡(jiǎn)單、通用性強(qiáng)的包括奶牛103 種常見病的奶牛疾病專家診斷系統(tǒng)。雷萌桐[32]把基層用戶、診斷專家、防控部門結(jié)合到一起，開發(fā)了基于В/S 的奶牛主要疫病專家診斷系統(tǒng)，提供了線上交流疫病診斷、治療、防控的平臺(tái)。Zeineldin 等[33]建立了一套根據(jù)肺音等在線遠(yuǎn)程診斷牛只呼吸系統(tǒng)疾病的系統(tǒng)。Nusai 等[34]根據(jù)奶牛性別、年齡范圍和癥狀顯著性的不同權(quán)重建立了不確定知識(shí)推理模型，由此開發(fā)的奶牛疾病診斷專家系統(tǒng)與獸醫(yī)診斷進(jìn)行比較，準(zhǔn)確率達(dá)90%以上。Melek 等[35]開發(fā)的專家診斷系統(tǒng)使用線性評(píng)分系統(tǒng)來表示初始的主觀分析，再結(jié)合模糊專家系統(tǒng)的推斷來確定最終的診斷結(jié)果。在最主要的畜禽養(yǎng)殖領(lǐng)域之外，智能診斷技術(shù)同樣被應(yīng)用于馬[36]、犬[37]、水產(chǎn)品[38]等養(yǎng)殖領(lǐng)域，同樣也有出色的應(yīng)用效果。目前的畜禽疫病智能診斷技術(shù)停留在提供與專家線上交流的平臺(tái)或者利用在線數(shù)據(jù)庫(kù)做出基礎(chǔ)的診斷，并不能完全取代獸醫(yī)實(shí)地診療，主要問題在于目前技術(shù)采集、傳輸?shù)膱D像、音頻等信息不完整、不全面。另一方面，盡管目前的專家系統(tǒng)診斷準(zhǔn)確率都在90% 以上，但養(yǎng)殖場(chǎng)實(shí)際應(yīng)用要求的準(zhǔn)確率更高，仍需輔以人工判斷，準(zhǔn)確率有待提高。

3 畜禽疫病防控決策

動(dòng)物疫病防控是有效控制、減輕動(dòng)物疫病事件產(chǎn)生嚴(yán)重社會(huì)危害、造成重大經(jīng)濟(jì)損失的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，將動(dòng)物防疫信息化推廣到實(shí)際生產(chǎn)中有利于全面、及時(shí)、準(zhǔn)確、有效的防疫工作，為各級(jí)部門分析決策提供可靠有效的數(shù)據(jù)，促進(jìn)建立并加強(qiáng)動(dòng)物防疫工作中長(zhǎng)效機(jī)制和快速反應(yīng)的決策機(jī)制。畜禽疫病防控對(duì)于重大動(dòng)物疫病事件的發(fā)生有著決定性作用，瘋牛病、禽流感、新城疫、口蹄疫等畜禽疫病對(duì)畜牧生產(chǎn)造成巨大的創(chuàng)傷。2018 年開始在我國(guó)肆虐的非洲豬瘟疫情對(duì)國(guó)內(nèi)生豬養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)造成了毀滅性打擊，2019 年全國(guó)豬肉產(chǎn)量比上年減少21%[2]，導(dǎo)致2019 年豬肉價(jià)格暴漲，截止2020 年底，共撲殺120 萬頭感染生豬。非洲豬瘟病毒不僅通過血液、唾液、糞便、尿液等傳播，還可以通過肉制品、泔水傳播[39]，對(duì)生豬產(chǎn)業(yè)造成嚴(yán)重?fù)p失，倒逼生豬產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，防疫措施加強(qiáng)，畜禽疫病防控機(jī)制不斷改進(jìn)完善。

發(fā)達(dá)國(guó)家在早年間就意識(shí)到動(dòng)物疫情防控的重要性。新西蘭早在1991 年就開始建立用于緊急動(dòng)物疫病控制的信息系統(tǒng)，美國(guó)1996 年建立了“國(guó)家動(dòng)物衛(wèi)生報(bào)告體系”（National Animal Health Report System，NAHRS），同時(shí)在澳大利亞也有“國(guó)家動(dòng)物衛(wèi)生信息 系 統(tǒng)”（National Animal Health Ιnformationsystem，NAHΙS），歐盟也在不斷完善重大動(dòng)物疫病通報(bào)系統(tǒng)的預(yù)警體系[40-43]。美國(guó)動(dòng)植物衛(wèi)生監(jiān)督局（Animal and Plant Health Ιnspection Service，APHΙS）是 美 國(guó) 聯(lián) 邦最高獸醫(yī)行政管理部門，負(fù)責(zé)全國(guó)動(dòng)物衛(wèi)生監(jiān)督、動(dòng)物及動(dòng)物產(chǎn)品的進(jìn)出口監(jiān)督及緊急疫病撲滅工作，全國(guó)各地獸醫(yī)局具體負(fù)責(zé)當(dāng)?shù)貏?dòng)物衛(wèi)生管理的相關(guān)工作[44]。

我國(guó)在動(dòng)物疫病防控決策上的工作在近年來同樣有較為出色的表現(xiàn)，逐步發(fā)展成較為完善的防控體系。中國(guó)動(dòng)物疫病預(yù)防控制中心建立有全國(guó)動(dòng)物疫病防控及動(dòng)物衛(wèi)生監(jiān)督工作云平臺(tái)，在全國(guó)動(dòng)物疫病監(jiān)測(cè)防控方面起到統(tǒng)領(lǐng)作用。在畜禽疫病防控決策方面，我國(guó)學(xué)者有許多研究成果應(yīng)用于各地的畜禽疫病防控工作上。陳濤等[45]提出包括“動(dòng)物疫病防治信息中心，數(shù)據(jù)采集和處理、信息智能分析、監(jiān)測(cè)預(yù)警和疫情展示4 個(gè)子系統(tǒng)”的重大動(dòng)物疫病監(jiān)測(cè)預(yù)警平臺(tái)，通過組合模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，為疫病防控提供決策。徐全剛等[46]基本本體理論的方法，建立了動(dòng)物疫病領(lǐng)域本體框架，并驗(yàn)證了該本體應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)檢索的可能性，改善和解決動(dòng)物疫病防控?cái)?shù)字化進(jìn)程中所面臨的問題；郝毫剛等[47]提出根據(jù)獸藥電子追溯機(jī)制建立獸藥大數(shù)據(jù)平臺(tái)，推動(dòng)獸藥行業(yè)信息化建設(shè)，在動(dòng)物疫病防控領(lǐng)域提供數(shù)據(jù)支撐；白維生[48]研發(fā)了基于webGΙS 技術(shù)的北京市動(dòng)物疫病應(yīng)急指揮平臺(tái)，利用Flex 控件與ArcObjects 組件的無縫式捆綁，結(jié)合疫病防控綜合決策模型、最佳路徑選擇分析及空間對(duì)象遠(yuǎn)程在線編輯等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了在應(yīng)急指揮中及時(shí)、準(zhǔn)確的獲取防控信息，2009 年11 月，北京市一豬場(chǎng)發(fā)生口蹄疫疫情，相關(guān)部門利用該系統(tǒng)迅速劃定疫點(diǎn)、疫區(qū)、受威脅區(qū)，系統(tǒng)自動(dòng)輸出疫區(qū)內(nèi)養(yǎng)殖場(chǎng)分布、撲殺數(shù)量、補(bǔ)貼費(fèi)用等數(shù)據(jù)，不僅快速控制住了疫情的蔓延，并及時(shí)完成了養(yǎng)殖戶補(bǔ)貼費(fèi)用等工作。

4 小結(jié)與展望

本文通過對(duì)畜禽疫病在線監(jiān)測(cè)、智能診斷、防控決策的現(xiàn)狀、應(yīng)用成果以及未來發(fā)展方向進(jìn)行分析介紹，闡述了畜禽疫病智能防控決策技術(shù)的重要性，并提出技術(shù)難點(diǎn)及研究重點(diǎn)。歐美發(fā)達(dá)國(guó)家在畜禽疫病信息化方面獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，隨著國(guó)內(nèi)通訊網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的飛速發(fā)展，我國(guó)已在該領(lǐng)域取得可觀進(jìn)展，但應(yīng)用推廣依與發(fā)達(dá)國(guó)家有很大差距。接下來的研究重點(diǎn)應(yīng)集中在開發(fā)能提供精準(zhǔn)穩(wěn)定的監(jiān)測(cè)設(shè)備，打造畜禽全面診斷的診療平臺(tái)，給決策部門提出具有前瞻性防疫建議的智能防控決策系統(tǒng)。

目前畜禽疫病監(jiān)測(cè)診斷主要是通過影像、聲音等便于獲取的資料中分析動(dòng)物疫病的關(guān)鍵信息，以計(jì)算機(jī)視覺、音頻識(shí)別、紅外感應(yīng)、傳感器等信息技術(shù)手段實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)，并極大地提高動(dòng)物福利水平，減少畜禽受到的影響。而目前的技術(shù)突破點(diǎn)主要受限于設(shè)備與方法的準(zhǔn)確性、穩(wěn)定性、通用性及運(yùn)算速度，診斷系統(tǒng)的條件設(shè)定不全面、診斷準(zhǔn)確率低等因素。具體問題：①畜禽養(yǎng)殖的高濕、高腐蝕性環(huán)境，畜禽活動(dòng)過程中對(duì)儀器可能造成的損壞，在長(zhǎng)時(shí)間的積累下可能導(dǎo)致監(jiān)測(cè)不準(zhǔn)確及不穩(wěn)定；②大部分養(yǎng)殖場(chǎng)地處比較偏僻的地區(qū)，高新通訊技術(shù)可能還無法覆蓋，由此限制了一些監(jiān)測(cè)方法的通用性和運(yùn)算速度；③畜禽的某些疾病的判定條件不明確、不全面，導(dǎo)致專家系統(tǒng)對(duì)畜禽疫病的誤判誤診；④養(yǎng)殖戶提供的文字?jǐn)⑹鲆约芭臄z的圖片視頻可能無法使在線專家了解到畜禽患病的關(guān)鍵情況，造成診斷準(zhǔn)確率低。

而在畜禽疫病防控決策方面，目前與科研的最新研究成果結(jié)合較少，主要集中在信息上報(bào)、信息管理、應(yīng)急預(yù)案等功能上。目前因物聯(lián)網(wǎng)覆蓋面積較小，信息采集方式無法全面轉(zhuǎn)變?yōu)槲锫?lián)網(wǎng)監(jiān)測(cè)，致使采集上報(bào)的數(shù)據(jù)真實(shí)性差、時(shí)效性差、可操作性差。但隨著互聯(lián)網(wǎng)+、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等概念深入畜牧產(chǎn)業(yè)，物聯(lián)網(wǎng)采集設(shè)備的成本降低、操作愈發(fā)便利，未來的信息采集方式必定被實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)取代，由管理決策部門直接掌握第一手信息，這樣收集的數(shù)據(jù)將會(huì)更豐富、更真實(shí)，也將會(huì)有更多的分析管理方法，為疫病防控決策提供更良好的數(shù)據(jù)支撐。