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赵春江院士在第十八届(2020)中国畜牧业博览会暨2020中国国际畜牧业博览会上做“智慧畜牧业发展状况与展望”报告

作者:BJ-PAIDE   发布时间:2020-09-15


我国的畜牧业在整体国家农业里占有非常重要的地位,畜牧信息化存在基础设施、资源数据量等问题,生产环节和技术的应用脱节问题显著。

未来畜牧业的发展有硬件和软件两个类型的问题;硬件方面第一个就是智能信息采集终端,第二个是基于这种信息模型的装备和设施。第三个就是一些完全能够和部分替代人工作的机器人;软件方面就是各个生产环节、设备、系统间数据实时汇聚、信息共享;高度多项信息高度融合分析并作出决策指导和预测。


畜禽智能养殖技术进展

一、畜禽养殖环境监测控制技术

测控目标建立不同养殖阶段、养殖目标、品种的指标体系和生长环境表达模型与报警机制,实现养殖环境快速获取、环境异常自动预警,设备自动控制,保证适宜养殖环境,保障动物的正常发育和生产。

测控对象温热环境、空气环境、光环境、声环境及空间环境等畜禽养殖环境。

测控手段使用图像分析、机器学习、大数据等方法。


二、畜禽生物信息获取与行为监测技术

准确高效监测畜禽生物信息,并从中分析其行为特征,有利于分析畜禽的生理、健康和福利状况,是实现福利养殖和肉品溯源的基础。


目前关于生物生命信息的传感器比环境传感器的要少,那么通过这些生物信息获取,重点分析体温信息、发情信息、行为信息、症状信息,通过这些信息的监测,可以对动物自身他的行为的状态进行判别和分析。


运动行为实时跟踪,利用了视觉分析技术,实时获取运动畜禽当前位置, 解决遮挡条件下目标跟踪丢失问题。


动物声学行为分析:不同的声音,也是反映不同行为状态的一个重要的参考。这些声音去帮助我们去分析判别健康或者饥饿。实际上,根据我们团队的研究,动物的声音预测的行为有很大的关键性,都有紧密的关系。家禽发声行为识别将会大量应用于家禽生长生理、应激判别和疫病预警。


三、畜禽饲养精准管理技术


利用视觉分析技术,分析不同的饲喂设备对鸡群采食行为的影响。另外,使用深度相机实现猪体尺寸的快速、非接触测量:包括腰围、体长和体高等参数,对个体体况参数进行计算估计,反馈饲喂策略。

基于三维模型和多源图像融合计算的畜禽体况评估,估计体长、体高、体积、体重、体温等数据。

搭建深度学习模型和试验平台,通过随机梯度下降、动态学习率等方法优化训练过程,构建饲料原料与营养评价的关系模型。


四、畜禽疫病防控决策技术

目前集约化规模化和集约化的养殖规模化率达到58%,疾病防控问题越来越复杂,病毒变异速度、传染能力日益加快,跨区域、跨国界向全球蔓延。动物疫病和残留仍是阻碍畜牧业发展的瓶颈。那么目前更多的疫病发生应该是制约我们现在发展很大的一个问题,突发性的,往往是毁灭性的损失比较大。所以我们怎么样能够预测预警、预报减降低和减少损失?必须要合理防控,精准的诊疗。通过数字化手段提高患病或异常畜禽动物的诊断效率、缩短诊断周期、降低畜牧养殖中人工巡检劳动力。


五、智慧畜牧管理平台技术

构建养殖大数据中心,实现多源数据的融合关联,解决信息服务中的“信息孤岛”问题;搭建一个可采集、可管理、可分析、可服务的养殖综合管理大数据服务平台,服务产业园精细化管理,提升产业品牌影响力,推广产业品牌和产品。


未来展望

通过深入的研讨了解问题的挑战,找到解决问题的路径。我国畜禽产业的最终发展目标是实现食品、粮食安全、环境、企业发展、畜牧业人员增收等多方面的平衡、可持续、协调发展。未来要综合运用物联网技术、智能监控技术、云计算技术、RFID技术、移动互联与人工智能技术,建立智慧畜禽综合服务平台。从而提高我们行业发展。第一个就是要先进传感器的广泛应用。第二个的话就是我们人工智能技术方法,深入挖掘数据,构建调控的模型。第三个要解决的问题是要大力发展智能化的装备,高级机器人等。


文章转自:农芯科技公众号

本文章内容仅用于网站宣传




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