精准畜牧业研究脉络、主题演进与趋势展望

摘要

精准畜牧业应用信息技术实时监控和管理动物，改善其健康、福利、生产力和环境影响，促进畜牧业可持续发展，已成为多学科关注的重要议题。为厘清精准畜牧业研究的知识演变和热点更替情况，本研究基于2003—2022年Web of Science和CNKI数据库收录的相关文献数据，利用CiteSpace工具提取国家、机构、作者、关键词等信息绘制图谱，以可视化的方法展示精准畜牧业的研究进展，探测其研究的主要特征、研究脉络及热点主题。结果表明：国内外精准畜牧业研究发文数量呈增长趋势，欧美发达国家发文数量较高且国际合作密切，各国高校是研究的主要力量，Berckmans Daniel是全球研究的领军者，何东健是国内研究的有力推动者，研究主要涉及动物科学、兽医学、计算机科学、农业工程等学科；国外研究热点是智能系统和机器学习，研究方向集中在计算机视觉、机器学习和动物福利，研究前沿为动物形态；国内研究热点是物联网和机器视觉，研究方向集中在物联网、精准奶牛养殖和信息化，研究前沿包括行为识别、深度学习和目标检测。未来精准畜牧业研究应加强机构、学者间的交流与合作、注重多学科与多方法结合研究，并加强计算机视觉、机器学习、物联网、深度学习等技术的应用。

关键词

精准畜牧业 / 动物福利 / 文献计量 / CiteSpace