近年来，中共中央、国务院每年发布的“一号文件”中，均涉及了对畜牧业发展的重要部署，明确要推进农业现代化，构建现代农业产业体系、生产体系和经营体系，提高农业质量效益和竞争力
[1]。因此，在肉牛养殖业中注入智慧养殖系统，不仅是对国家政策的积极响应，也是肉牛行业发展的必然趋势。在肉牛养殖过程中，应用智慧养殖系统，不仅可以实现对肉牛养殖环境的精准调控，保证肉牛最佳生长环境，而且还能够进行个体识别、发现潜在的疾病风险，保证肉牛的健康，降低各种疾病的发生率。本文从个体识别、智能称重、自动化饲喂、疾病检测、智能化环境监控等方面阐述了肉牛智慧养殖系统要点，以期为智慧化肉牛养殖提供参考。
1 智慧养殖技术
1.1 个体识别技术
在养殖过程中需要实时关注每头牛的健康状况，这就需要工作人员能准确辨认出每只牛，而传统的方法为通过打耳标对牛进行编号后基于人工观察肉牛的行为来进行监测，一方面造成人工成本较高，费时费力；另一方面也会由于工作人员的主观原因造成一定的失误，因此迫切需要采用先进的个体识别技术对牛只进行分辨。
肉牛个体识别技术包括接触式、非接触式个体识别技术，前者包括永久性识别法（PIM）、半永久性识别法（SIM）以及临时性识别法（TIM），后者可以分为鼻纹识别、视网膜识别以及面部识别
[2]。永久性识别法主要是通过在牛只体表进行纹身、耳纹、高温烙印等措施进行标记；半永久性识别法主要通过给牛只佩戴印有数字、条形码或者二维码的塑料颈圈、金属耳夹等来进行标记；临时性识别法是通过无线射频进行识别，如在牛只瘤胃内放置贮存有牛只信息的标签，或者为牛只佩戴贮存有相关信息的颈圈或者耳标，在需要采集牛只相关信息时通过电磁场进行识别和统计即可。鼻纹识别是将墨水喷洒到牛鼻子上，然后用纸张进行拓印而获得鼻纹印；视网膜识别是通过人工观察牛只视网膜的血管图案来进行判断；面部识别是通过采集面部视频或者使用联想神经记忆算法等措施来构建神经网络模型。
翁智等
[3]通过SuperPoint与SuperGlue构建图像匹配算法对牛只面部识别的准确率进行了优化，并进行了对比试验，发现使用优化后的牛面部识别方法优于传统的方式，且在窄基线数据集上的宏平均精确率、宏平均召回率及宏平均F1分别为92.1%、90.4%和91.2%。王斌
[4]通过利用计算机视觉和深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN），来实现对牛只个体的自动身份识别，并通过构建包含不同品种、年龄、光照条件和角度的牛面部图像数据集进行实验，最终研究结果显示，这种识别技术在准确率上提高了约10%，误识率和漏识率分别降低了约5%和8%，最终的准确率达到了99.50%。张宇
[5]通过聚焦于利用深度学习技术，特别是对InceptionV3模型进行改进，从而实现对肉牛体侧图像的精准识别，研究结果表明，在西门塔尔牛养殖过程中，使用面部识别技术，可以使识别结果的准确率达到98.6%。
1.2 智能称重技术
定期称重是判断肉牛养殖效果好坏的重要指标之一，并为饲养管理提供基础数据。然而，传统的称重技术操作不便，且测量误差大、工作效率低下，不适用于规模化肉牛养殖。目前，常用的称重方式包括地磅、自动称重系统、步行称重等。地磅称重的方式，需要将牛只驱赶至地磅，存在费时费力、对牛只造成应激的问题，且不适用于规模化肉牛养殖，自动称重系统主要是对牛只佩戴具有无线射频识别功能的电子耳标，当牛只通过称重台时自动称重并上传至云端。
Firdaus等
[6]用荟萃分析系统评估了如何利用身体测量指标来预测肉牛体重，并重点考察了品种、性别和年龄类别对预测准确性的影响，研究结果表明，为了更准确地预测肉牛体重，应优先选择胸围（HG）或体积（BV）作为预测指标，而非体长或十字部高，为了提高预测模型的准确性，必须考虑品种、性别和年龄的特异性，建议为不同品种、不同性别和年龄阶段的牛建立特定的预测模型或使用相应的校正系数，从而为养殖场提供数据支撑。Parsons等
[7]通过利用自动化行走称重系统来追踪阉牛的每日体重和生长情况，结果发现，使用该技术对牛只进行称重，所得数据的准确率可达96.00%。
1.3 自动化饲喂技术
优质高效的饲喂技术是保证肉牛生长发育的基础，与传统的人工饲喂方式相比，自动化饲喂技术具有精确度高、劳动强度小、效率高等优势。目前，在自动化饲喂技术方面，主要采用自走式饲喂机、犊牛饲喂机、轨道引导式饲喂机、推料机器人等。对于犊牛来说，为其提供优质、清洁的母乳是保证其正常生长发育的关键，因此犊牛饲喂机可以进行清洁消毒，保证乳汁的卫生，同时具有记录饲喂量、自动调节温度等功能。对于成年牛来说，为其提供配比合理、营养价值全面的饲料，以保证饲料较高的转化率并降低养殖成本是养殖的关键。自走式饲喂机可以根据设定的路线移动并达到规定的地点后进行投料，具有定位准确、无需人工移动的优势，但是可以严格控制饲喂量，适用于规模化养殖场；轨道引导式饲喂机通过无线射频技术识别牛只的信息后按照预设的路线移动后进行饲喂，具有效率高、移动速度快等优势，实现了个性化、定时、定量饲喂，且可大幅降低劳动强度及成本，适用于规模化养殖场。
1.4 疾病检测技术
做好疾病检测工作可以有效保证肉牛的健康。传统的诊断方式具有费用昂贵、诊断时间长等弊端，因此在智慧养殖系统中应用基于计算机视觉、生物传感器技术等途径进行疾病的检测具有较强优势。计算机视觉技术是通过摄像机等仪器对牛只的采食、饮水、行为情况等进行是否健康的判断，并采取相应措施，具有无需接触、全天采集、自动化程度高等优势。
Van Hertem等
[8]研究了多传感器融合分析在奶牛跛行检测中性能提升的情况，结果发现，结合多种数据源（如产奶量、活动量和视频姿态分析）的多元模型能更准确地识别跛行，基于视频的多元系统的预测性能最优，二元分类（跛行/非跛行）的准确率提高至79.8%。Viazzi等
[9]比较了三维（3D）和二维（2D）相机系统在自动化测量奶牛背部姿势（用于跛行检测）方面的性能，结果显示，2D侧视算法、3D顶视算法在数据集上的分类准确率分别为91%和90%，但是3D方法解决了2D系统在实际农场环境中应用时遇到的部分安装和图像分割难题，因此具有更广阔的发展前景。然而，上述关于疾病检测技术在奶牛养殖中的应用较多，因此，在未来，随着科学技术的发展，疾病检测技术在规模化肉牛养殖场中具有良好的发展空间。
1.5 智能化环境监控系统
圈舍作为牛只生活的场所，其环境的好坏对牛只的健康产生直接的影响，因此做好环境的监控至关重要。在环境监测方面，通过使用自动化、数字化、智能化的物联网技术研发的智能养殖系统可以对圈舍内的环境进行实时监测，根据监测结果进行实时调整。
Leliveld等
[10]通过使用传感器、节点、网关和后端组成了一个实时、自动、集成化的牛舍环境与牛只行为监测系统，通过传感器对圈舍内的温度、相对湿度、风速、气体浓度（如二氧化碳、氨气、硫化氢浓度）等进行监测，并在本地节点进行处理，然后通过无线电信道传输到网关，再通过蜂窝网络发送到云端，最终所有处理后的数据都在一个在线仪表板上实时、连续地展示给养殖者，从而根据监测结果及时调整圈舍环境，为牛只提供更适宜的圈舍环境。
2 应用案例
精准饲喂技术的应用，在山东阳信的5G智慧牧场，通过“中央厨房”和“自动餐车”实现“千牛千面”精准饲喂，养殖者将电子耳标与物联网技术相结合，根据牛只生长阶段、健康状态自动分配草料和营养素，并由5G自动驾驶车辆完成投喂，通过应用智慧养殖系统，使饲料成本降低15%，日均增重提升20%
[11]。
疫病预警技术的应用，在内蒙古宁城县的一个养殖场，该场通过利用RFID电子耳标和智慧化管理系统，自动记录防疫、用药、称重等数据，结合AI分析实现疫病早期诊断，减少人工巡检成本60%
[12]。总之，智慧养殖通过物联网、AI、大数据等技术，推动肉牛产业从传统经验模式向精准化、智能化转型，但是，也存在投资成本高、推广范围受限等问题；在未来，随着5G、大数据等技术的不断深化与普及，智慧养殖将进一步推动肉牛产业的高质量发展。
3 结 语
在规模化肉牛养殖场，应用个体识别技术、智能称重技术、自动化饲喂技术、疾病检测技术以及智能化环境监控系统等智慧养殖系统具有显著的优势，将逐步替代传统养殖方式在肉牛中的应用。在未来，随着人工智能技术的发展，以及畜牧业与人工智能技术融合发展的不断深入，逐渐完善的智慧养殖系统将为规模化肉牛养殖场的发展提供有力支持。然而，在智慧养殖系统不断完善过程中，也会存在一定的困难和挑战，需要科研人员、广大养殖户积极面对，并采取相应措施进行解决，助力肉牛养殖场向智慧化方向发展。
京公网安备11010202008535号
PDF
(394KB)
