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    智能物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在畜牧養(yǎng)殖業(yè)中的應(yīng)用研究進(jìn)展

    2022-04-01 01:27:22陳渝浩蒲施樺曾雅瓊
    豬業(yè)科學(xué) 2022年3期
    關(guān)鍵詞:耳標(biāo)養(yǎng)殖業(yè)畜牧

    陳渝浩 ,李 晟 ,楊 杰 ,蒲施樺 ,曾雅瓊 *

    (1.重慶市畜牧科學(xué)院,重慶 榮昌 402460;2.四川御智微科技有限公司,四川 成都 610000)

    1 引言

    隨著畜牧養(yǎng)殖業(yè)的規(guī)?;?、集約化發(fā)展,進(jìn)一步降低養(yǎng)殖成本、提高生產(chǎn)質(zhì)量和效率是養(yǎng)殖業(yè)一直追求的目標(biāo)。黨的十八大以來,農(nóng)業(yè)農(nóng)村部印發(fā)的畜牧業(yè)工作要點(diǎn)中提到要加快轉(zhuǎn)型升級,加快向現(xiàn)代化邁進(jìn)。國務(wù)院在《關(guān)于促進(jìn)畜牧業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的意見》中也明確提出:要加快構(gòu)建現(xiàn)代養(yǎng)殖體系,而智能物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)則是現(xiàn)代化畜牧養(yǎng)殖業(yè)中發(fā)揮重要作用的基礎(chǔ)。智能物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在畜牧養(yǎng)殖業(yè)中的應(yīng)用主要包括各種監(jiān)測數(shù)據(jù)的采集、傳輸、分析處理等環(huán)節(jié)。數(shù)據(jù)的采集分為畜禽個體信息的編碼標(biāo)識、圈舍的環(huán)境信息和攝像頭等設(shè)備獲取的音頻、視頻等數(shù)據(jù);將獲取到的數(shù)據(jù),經(jīng)過各種無線傳輸協(xié)議傳送到節(jié)點(diǎn),匯集到大數(shù)據(jù)智能平臺分析處理,最終再將決策指令分發(fā)到各個控制端,可以實(shí)現(xiàn)畜禽的精細(xì)化飼養(yǎng)、圈舍環(huán)境控制、畜禽異常監(jiān)測等,這為畜牧業(yè)的高效率運(yùn)行提供了很好的技術(shù)支撐。文章主要從畜禽耳標(biāo)身份標(biāo)識、環(huán)境控制、人工智能和大數(shù)據(jù)智能平臺等方面全方位綜述了當(dāng)前智能物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展情況及存在的問題。

    2 畜禽的耳標(biāo)身份標(biāo)識和環(huán)控技術(shù)

    2.1 耳標(biāo)標(biāo)識技術(shù)

    畜牧業(yè)常見個體電子標(biāo)簽類型有頸圈式、耳標(biāo)式、注射式和藥丸式等。耳標(biāo)式的標(biāo)簽早期是在耳標(biāo)上印制條形碼或者二維碼,這種耳標(biāo)的缺點(diǎn)很明顯,當(dāng)耳標(biāo)表面有污漬或者圖案磨損時,會導(dǎo)致識別標(biāo)識不準(zhǔn)確。射頻識別(RFID:Radio Frequency Identif ication)技術(shù),在第二次世界大戰(zhàn)中的敵我識別系統(tǒng)中初次使用,在20 世紀(jì)90 年代大規(guī)模使用。RFID 電子耳標(biāo)由RFID芯片和線圈組成,通過射頻原理實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的非接觸式讀寫與識別,且無需內(nèi)置電池,通過接受器發(fā)射的射頻信號,將這種信號的部分能量轉(zhuǎn)化為電能供自身工作。通過RFID耳標(biāo)可對畜禽養(yǎng)殖進(jìn)行全程跟蹤,如對養(yǎng)殖場名稱、地點(diǎn)等信息的記錄,進(jìn)行養(yǎng)殖場的精細(xì)化管理。后來產(chǎn)生了使用無線傳輸協(xié)議的電子耳標(biāo),使獲取到的信息傳輸更加便捷,極大地減少了人力成本。但是無線傳輸協(xié)議早期針對物與物進(jìn)行通信的方式主要是WIFI 和藍(lán)牙等,由于其無法滿足遠(yuǎn)距離、低功耗的要求,對物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展有一定制約作用;隨后出現(xiàn)一種短距離、低功耗的無線通信技術(shù)-ZigBee 技術(shù),它可以應(yīng)用于一些可以安裝內(nèi)置電池的場景中,在一定程度上緩解了低功耗問題;業(yè)界為了同時解決物聯(lián)網(wǎng)中低功耗、長距離的需求,低功耗廣域網(wǎng)(LPWAN:Low Power Wide Area Network)的概念被提出,并且有多種技術(shù)誕生:LoRa、Sigfox、LTE-M、NWave,其中的LoRa 技術(shù)由于其產(chǎn)業(yè)鏈相對成熟取得了較快發(fā)展?;贚oRa 通信的電子耳標(biāo)很好地解決了長距離傳輸和續(xù)航問題,不僅可進(jìn)行畜禽的身份識別還能進(jìn)行畜禽心率、血氧、體溫等的實(shí)時監(jiān)測,極大地提高了監(jiān)測效率(如圖1)。

    2.2 環(huán)控技術(shù)

    畜禽健康直接影響?zhàn)B殖企業(yè)效益,環(huán)境因素是影響畜禽健康的重要因素之一。如極端溫度、有害氣體等因素會直接提高畜禽發(fā)病概率,為畜禽提供適宜的生長環(huán)境將極大地提高養(yǎng)殖效率。環(huán)境控制主要針對相對封閉的養(yǎng)殖環(huán)境,動態(tài)地監(jiān)測畜禽生存環(huán)境的溫度、濕度、二氧化碳、氨氣等指標(biāo),然后調(diào)用相應(yīng)的設(shè)備,調(diào)節(jié)對應(yīng)指標(biāo)至正常范圍。早期對養(yǎng)殖環(huán)境的控制相對簡陋,沒有形成系統(tǒng)化的結(jié)構(gòu)方案?,F(xiàn)代的環(huán)控方案包括從數(shù)據(jù)獲取、傳輸、分析、控制的全環(huán)節(jié)閉環(huán)(如圖1)。對于溫濕度、二氧化碳、氨氣、硫化物等環(huán)境數(shù)據(jù)的獲取目前主要依賴于傳感器,然后通過無線傳輸協(xié)議,將獲取的環(huán)境信息傳輸?shù)骄W(wǎng)關(guān)設(shè)備,再通過移動網(wǎng)絡(luò)將數(shù)據(jù)上傳到互聯(lián)網(wǎng)中的智能平臺進(jìn)行分析處理,將決策處理后的結(jié)果發(fā)送到單片機(jī)、PLC(Programmable Logic Controller)等控制單元,最后將控制信號發(fā)送給電熱板、噴霧降溫等設(shè)備,起到調(diào)節(jié)控制環(huán)境的作用。

    環(huán)境控制中一個很重要的環(huán)節(jié)是,智能平臺如何根據(jù)所收集到的環(huán)境信息,進(jìn)行科學(xué)的分析處理決策,把畜禽的生存環(huán)境調(diào)節(jié)到舒適的狀態(tài)。常用的方案是根據(jù)不同的環(huán)境信息進(jìn)行上下限閾值設(shè)定,當(dāng)監(jiān)測到采集的信息出現(xiàn)異常時進(jìn)行提醒,再發(fā)送相應(yīng)的控制信號進(jìn)行調(diào)整,這種調(diào)整方式更多的是通過人為經(jīng)驗(yàn)去設(shè)定閾值。楊柳等人基于前期采集的溫濕度信息,采用小波變換降噪和支持向量積(SVM:Support Vector Machine)進(jìn)行回歸,預(yù)測下一個時間點(diǎn)的溫濕度值,可以相對智能地調(diào)整環(huán)境溫濕度。毛罕平等人綜述了溫室環(huán)境控制進(jìn)展,其中總結(jié)多種溫室控制方法,對于畜牧養(yǎng)殖業(yè)可以作為很好的借鑒。綜上可以看出,大部分的環(huán)境控制方案,都按照各個環(huán)境因素相互獨(dú)立的方式來進(jìn)行優(yōu)化,而實(shí)際上畜禽的生存是多種環(huán)境因素綜合作用的結(jié)果,如果能運(yùn)用人工智能等技術(shù),對所有采集到的環(huán)境信息進(jìn)行綜合分析,得到綜合環(huán)境控制方案也許是未來研究的方向。

    2.3 目前存在的不足

    目前的畜禽耳標(biāo)雖然在功能上有了很大進(jìn)步,但是由于佩戴方式、舒適度等原因,會出現(xiàn)畜禽撕咬、啃食其他畜禽的耳標(biāo)現(xiàn)象,造成耳標(biāo)損壞、脫落等情況。對于規(guī)模化程度不高的養(yǎng)殖戶來說,給畜禽打耳標(biāo)的認(rèn)知程度還不夠。這些問題在一定程度上阻礙了電子耳標(biāo)在實(shí)際生產(chǎn)中的應(yīng)用,不利于動物疫病防控與養(yǎng)殖場管理。

    環(huán)境控制雖然目前已經(jīng)取得了一定的進(jìn)展,但是由于很多養(yǎng)殖場的整體設(shè)施不完善,技術(shù)水平層次不齊,且成本過高,導(dǎo)致環(huán)境控制的整體閉環(huán)沒有很好地發(fā)揮其作用,這個過程需要進(jìn)一步提高技術(shù)積累、降低成本,才能為畜牧養(yǎng)殖業(yè)的智能化提供基礎(chǔ)支撐。

    3 人工智能識別技術(shù)

    人工智能中最具代表性的技術(shù)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其早期概念在1943 年就已經(jīng)被Warren McCulloch 和Walter Pitts 所提出,但由于早期硬件條件等因素的限制,其經(jīng)歷多次的發(fā)展和衰落,直到2012 年Geoffrey Hinton 等人在ImageNet 比賽中利用多層的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)奪冠,隨后越來越多的研究成果涌現(xiàn),至此,人工智能的熱潮再一次被點(diǎn)燃。如今,人工智能已經(jīng)滲透到包括畜牧業(yè)在內(nèi)的各行各業(yè),而且有些行業(yè)的特定場景中,也已經(jīng)有比較出色的落地產(chǎn)品,比如機(jī)動車車牌識別等。

    我國畜牧養(yǎng)殖業(yè)已經(jīng)從傳統(tǒng)的以家庭、小集體為單位的經(jīng)驗(yàn)式養(yǎng)殖,發(fā)展到現(xiàn)今以大規(guī)模、標(biāo)準(zhǔn)化、自動化、企業(yè)化為特征的現(xiàn)代化方式養(yǎng)殖。在此過程中,人工智能技術(shù)在畜牧養(yǎng)殖業(yè)的應(yīng)用研究逐步開始發(fā)揮作用,特別是通過對畜禽聲音、圖像等信息進(jìn)行識別分析,可以判斷畜禽的生長狀態(tài)、健康情況,這將在大規(guī)模、標(biāo)準(zhǔn)化的養(yǎng)殖體系中,很大程度上減少人力成本,提高養(yǎng)殖企業(yè)整體的運(yùn)行效率。

    3.1 畜禽聲音識別

    畜禽個體的聲音可以反映出畜禽的情緒、健康、發(fā)情、饑餓等狀況的變化,對飼養(yǎng)員采取正確的措施具有很強(qiáng)的指導(dǎo)意義。比如豬只出現(xiàn)感冒、咳嗽等癥狀時,規(guī)模養(yǎng)殖企業(yè)無論從時間還是空間上,都很難通過人工方式及時發(fā)現(xiàn)情況,往往當(dāng)畜禽出現(xiàn)了嚴(yán)重癥狀或者死亡時才能被發(fā)現(xiàn),而采用自動化聲音識別方法可有效避免這種情況。對于畜禽聲音識別處理分析,一般都需要經(jīng)過穩(wěn)定聲音的采集方案設(shè)計、聲音信號的降噪處理以及信號的預(yù)處理等步驟,之后再對聲音信號進(jìn)行進(jìn)一步的模型分析。Berckmans 等人通過對豬只聲音在時域和頻域下分析,采用實(shí)際獲取的標(biāo)準(zhǔn)化功率譜密度(PSD:Power Spectrum Density)和每一個體參考PSD 相比較,用平方的歐式距離作為判斷條件,并采用一個閾值作為咳嗽和非咳嗽的豬只分類的判斷依據(jù)。此后,也有一些人通過相似的方法,對正常豬和患呼吸道疾病豬只的PSD 進(jìn)行研究分析。除此之外,基于淺層網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法,也被用于檢測畜禽的聲音異常,比如支持向量積(SVM:Support Vector Machine),通過將畜禽的異常聲音作為訓(xùn)練樣本構(gòu)建分類器,然后將訓(xùn)練好的分類器用于異常聲音的檢測。高斯混合模型(GMM:Gaussian Mixture Model)一般可以理解為多個單高斯模型的疊加,對于畜禽聲音識別,一般先對樣本聲音的特征參數(shù)進(jìn)行提取,然后訓(xùn)練出高斯混合模型,最后對待測樣本聲音進(jìn)行概率預(yù)測。隱馬爾可夫模型(HMM:Hidden Markov Model)通常用一個三元組λ=(A,B,π)來表示,對于畜禽不同的行為聲音可以構(gòu)造出不同的HMM 模型,最后可以采用Viterbi 算法求出最大的輸出概率,以此判斷待測聲音屬于哪一種HMM 模型。隨著深層網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展,特別是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN:Convolutional Neural Networks)出現(xiàn),雖然其更多的是被用于處理圖像相關(guān)問題,但是由于語譜圖(如圖2)以二維圖像的形式存在,并且攜帶有聲音的三維信息,利用CNN 的平移不變等特性,可以將聲音變相的作為圖像來進(jìn)行識別處理,它的一般步驟包括數(shù)據(jù)集的構(gòu)造、預(yù)處理、網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練、模型生成和測試評估。

    圖2 豬叫的波形圖(上)和語譜圖(下)

    3.2 畜禽圖像識別

    由于聲音信號的采集和它本身所能反映的畜禽行為的局限性,與畜牧業(yè)中畜禽聲音信號的研究相比,圖像信號的研究成果更為豐富。從畜禽的外在體型到內(nèi)部的肉質(zhì)都有相應(yīng)的分析研究,并且研究方法從傳統(tǒng)圖像處理到近年研究較多的深度學(xué)習(xí)都有涉及。研究的焦點(diǎn)主要包括畜禽的目標(biāo)檢測和計數(shù)、活體檢測、畜禽胴體背膘厚度和表皮干濕狀態(tài)、體重估計、肉質(zhì)分級、采食飲水行為,以及畜禽臉部識別等。

    針對畜禽的目標(biāo)檢測和計數(shù),最簡單的方法就是運(yùn)用幀間差分法和背景減除法來檢測運(yùn)動的目標(biāo)。第一種主要通過連續(xù)兩幀圖像作差,將圖像中固定的部分去除,然后通過閾值來區(qū)分出運(yùn)動的區(qū)域;第二種是提前獲取到背景圖像,然后用當(dāng)前幀圖像減去背景圖像獲得目標(biāo)。兩種方法的優(yōu)點(diǎn)是簡單、計算少,缺點(diǎn)是目標(biāo)點(diǎn)提取不完全和對環(huán)境變化敏感。還有通過大津算法(OTSU)等方式,將畜禽從圖像中分割出來,達(dá)到檢測和計數(shù)的目的。此外,深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)由于其出色的自動特征提取能力,現(xiàn)也被用于畜禽的目標(biāo)檢測和計數(shù),如YOLO 等目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)框架,需要先制作相應(yīng)畜禽的數(shù)據(jù)集,一般分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集,主要通過訓(xùn)練集來學(xué)習(xí)建立一個可以針對特定畜禽的識別檢測模型,用其對實(shí)際待測數(shù)據(jù),通過畫框方式在圖像中可視化標(biāo)記達(dá)到檢測目的,所以對于目標(biāo)檢測的CNN 網(wǎng)絡(luò),只能夠知道目標(biāo)在圖像中的大概位置,無法做到針對目標(biāo)像素級的邊界定位。

    畜禽的活體檢測除了可以使用前文所述的RFID 電子耳標(biāo)或電子項(xiàng)圈,采用基于圖像算法的活體檢測,也是目前研究的熱點(diǎn),特別是針對人臉的活體檢測。而針對畜禽的活體檢測有最大似然法和迭代閾值法。其中最大似然法通過標(biāo)記圖像中豬皮膚區(qū)域和非皮膚區(qū)域,制作出訓(xùn)練數(shù)據(jù),然后構(gòu)造出最大似然分類器,來識別出圖像中的皮膚特征和非皮膚特征,以達(dá)到活體檢測的目的。迭代閾值法通過迭代方式計算出一個合適的閾值,來對圖像進(jìn)行分割,以達(dá)到檢測活體的目的。雖然兩種方法簡單、計算量小,但是這兩種方法的不足之處是得到的結(jié)果會存在很多噪聲干擾,需要進(jìn)一步進(jìn)行噪聲去除。

    畜禽胴體背膘厚度和表皮干濕狀態(tài),都直接了決定生豬在市場上的商品價值。對于背膘厚度的測量,首先需要從圖像中找到豬胴體區(qū)域,常用的方案是采用圖像分割算法,將其從圖像中提取出來,然后采用漫水填充得到背膘區(qū)域,再采用其他方法來對其進(jìn)行測量。表皮干濕狀態(tài)的識別是基于畜禽表皮的水分反光,在灰度圖中會呈現(xiàn)高灰度值的區(qū)域,同樣采用圖像分割將水分區(qū)域分割出來,然后根據(jù)水分區(qū)域的面積大小可以判斷出表皮的干濕狀態(tài)。雖然目前從調(diào)研上看,人們主要使用傳統(tǒng)圖像處理技術(shù),研究此類問題;但是可以預(yù)見,使用傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)或者深度學(xué)習(xí),可以很好地完成此類任務(wù)。

    畜牧養(yǎng)殖過程中,一個很重要的環(huán)節(jié),是了解畜禽的體重或體尺變化,傳統(tǒng)稱重需要將畜禽驅(qū)趕至固定稱重區(qū)域才能完成,一般畜禽又很難順從地聽取指令,對于大規(guī)模的養(yǎng)殖場來說更是難上加難,所以能夠從視覺的角度,在無接觸的場景完成對畜禽的體重估算,具有很強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)意義。早期研究中先將畜禽從圖像中分割出來,利用投影面積和體重的相關(guān)性來進(jìn)行推測。由于畜禽體型的復(fù)雜性,單純的面積只能大概估算體重,遂加入體長、體寬、體高、臀寬、臀高等多個體尺參數(shù),這些體尺信息的獲取方式,從手工測量發(fā)展到采用雙目相機(jī)獲取,再使用多種回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立模型來進(jìn)行估重。

    肉質(zhì)分級主要從紋理、肉色等方面進(jìn)行分析,主要利用傳統(tǒng)圖像處理的顏色和圖像直方圖等方面進(jìn)行處理分析,也有采用基于顏色特征參數(shù)為數(shù)據(jù)基礎(chǔ),利用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行顏色分級。

    畜禽的采食飲水行為可以直觀地反映出畜禽的健康狀況,但是針對畜禽采食飲水智能識別的研究還相對較少,主要方案是將畜禽從圖像中分割出來,然后利用深度學(xué)習(xí)識別頭部圖像,進(jìn)而判斷是否發(fā)生飲水行為。

    畜禽臉部識別研究,在深度學(xué)習(xí)快速發(fā)展以前相對較少,隨著深度學(xué)習(xí)的火熱,近幾年針對豬臉、牛臉等畜禽的研究與日俱增,特別是采用各種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),如VGGNet、ResNet 等網(wǎng)絡(luò)和以此為基礎(chǔ)的各種網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)展模型,并且取得了良好的效果。

    3.3 目前的不足

    通過對自動化、智能化技術(shù)在畜牧養(yǎng)殖業(yè)的應(yīng)用調(diào)研發(fā)現(xiàn),雖然現(xiàn)在已經(jīng)有很多研究成果出現(xiàn),但是由于每種技術(shù)的局限性,依然還存在非常多的不足,特別是針對基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究,主要有以下三個方面:

    (1)數(shù)據(jù)的采集。由于目前大部分養(yǎng)殖場的環(huán)境相對比較簡陋,無論對于聲音還是圖像的采集都還很難做到全天候穩(wěn)定的高質(zhì)量數(shù)據(jù)采集,這對于數(shù)據(jù)的后期處理識別都會造成精度的損失。

    (2)數(shù)據(jù)的標(biāo)注。特別是針對畜牧養(yǎng)殖業(yè)特定畜禽的特定問題,沒有現(xiàn)成的數(shù)據(jù)集可用,很大程度上都需要進(jìn)行特定數(shù)據(jù)集的標(biāo)注,而這個標(biāo)注基本上都需要人工來完成,這會對其發(fā)展有一定的制約。

    (3)算法的局限。比如針對豬舍中某頭豬的識別跟蹤,當(dāng)出現(xiàn)長時間的目標(biāo)丟失以后,如何能夠依然正確的編號,仍舊是個難題。

    4 大數(shù)據(jù)智能化平臺系統(tǒng)

    早期養(yǎng)殖場對畜禽信息的管理多采用紙質(zhì)方式,即使現(xiàn)在各行各業(yè)都在進(jìn)行信息化、數(shù)字化的改革,仍然有非常多的養(yǎng)殖場采用這種方式。但是隨著現(xiàn)代畜牧養(yǎng)殖向規(guī)模化、智能化方向發(fā)展,借助各種傳感器、攝像頭等硬件設(shè)備,可以獲取畜禽的全方位信息,使得養(yǎng)殖實(shí)體擁有更加多元化的手段進(jìn)行畜禽養(yǎng)殖管理。采集到的數(shù)字信息越多,數(shù)據(jù)量越來越大,采用原始的紙質(zhì)方式保存就越吃力,所以對于能提供統(tǒng)一的數(shù)字平臺進(jìn)行管理、展示、統(tǒng)計等的需求就更為迫切(如圖3)。

    圖3 豬場智能化系統(tǒng)平臺

    4.1 應(yīng)用分類綜述

    最開始在養(yǎng)殖場景中出現(xiàn)的管理系統(tǒng)主要集中在養(yǎng)殖場信息、畜禽的基本信息、一些技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)等數(shù)字化信息,且其中大部分信息需要人工收集、整理、錄入。針對特定對象的信息采集管理,比如基于RFID 可追溯的系統(tǒng),可以通過對畜禽終端佩戴的RFID 獲取各項(xiàng)信息,進(jìn)行查詢、統(tǒng)計等功能,進(jìn)一步提供多種終端的查詢,為經(jīng)營、研究者提供更多選擇。

    與針對某一特定功能的平臺建設(shè)相比,智能化平臺系統(tǒng)的趨勢是囊括畜禽本身各種體征、圈舍環(huán)境、養(yǎng)殖場周圍氣象等數(shù)據(jù),并且融合3S(遙控監(jiān)測,RS:Remote sensing;地理信息系統(tǒng),GIS :Geography information systems;全球定位系統(tǒng),GPS :Global positioning systems)等技術(shù),針對全終端平臺的綜合模式架構(gòu)。這將會對物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、無線電通信等各方面技術(shù)提出更高的要求,而且需要國家、社會、企業(yè)各方面的支持,促進(jìn)畜牧養(yǎng)殖業(yè)的智能化更好的發(fā)展。

    4.2 目前存在的不足

    雖然未來畜牧智能化的發(fā)展是大勢所趨,但對于系統(tǒng)平臺建設(shè),數(shù)據(jù)來源的穩(wěn)定性是制約其發(fā)展的關(guān)鍵環(huán)節(jié),這就會落實(shí)到每一個關(guān)鍵的產(chǎn)品、功能和技術(shù)點(diǎn)上,所以對于穩(wěn)定的數(shù)據(jù)產(chǎn)生、獲取、傳輸、保存和處理都至關(guān)重要。比如帶有Lora 和ZigBee 等傳輸協(xié)議的RFID如何進(jìn)一步提高續(xù)航等問題,只有它能持續(xù)穩(wěn)定的產(chǎn)生準(zhǔn)確的數(shù)據(jù),系統(tǒng)平臺才能獲取高質(zhì)量有效的數(shù)據(jù)。

    對于建立全方位的智能化系統(tǒng)平臺,除了軟件上的需求外,同時需要大量的硬件設(shè)備支撐,如各種傳感器、攝像頭、網(wǎng)關(guān)等,而有些設(shè)備成本相對較高,如能進(jìn)一步通過技術(shù)手段在設(shè)計、生產(chǎn)硬件的各個環(huán)節(jié)降低成本,將會反過來促進(jìn)系統(tǒng)平臺的推廣和發(fā)展。

    5 結(jié)束語

    智能物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)是一個融合了物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、云計算、大數(shù)據(jù)等諸多關(guān)鍵性前沿技術(shù)的綜合性體系。而我國畜牧養(yǎng)殖業(yè)的自動化水平在國際上相對較低,隨著智能物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,這將對我國畜牧養(yǎng)殖業(yè)的自動化、智能化的發(fā)展起到促進(jìn)作用。當(dāng)然也要清醒地認(rèn)識到,這個過程中機(jī)遇與挑戰(zhàn)并存。機(jī)遇是人工智能等技術(shù)領(lǐng)域我們的研究目前處于世界領(lǐng)先水平,而且有國家層面對物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、云計算、大數(shù)據(jù)發(fā)展的大力支持。挑戰(zhàn)是針對這些技術(shù)的研究相對獨(dú)立、融合性不強(qiáng),特別是在畜牧養(yǎng)殖業(yè)中應(yīng)用落地的高質(zhì)量產(chǎn)品相對較少。但是我們相信,隨著技術(shù)的逐步積累,在畜牧養(yǎng)殖業(yè),一定能形成數(shù)據(jù)產(chǎn)生→傳輸→分析→決策→控制的高質(zhì)量閉環(huán),提高生產(chǎn)效率。

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