人工智能技术在养殖场景中的应用
来源 I Frog Technology 2021-01-14 08:01:22
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有猪经济、猪周期、猪通货膨胀,二师兄不仅丰富着人们的餐桌,也牵动了国民经济的神经。


如今养猪已经成为有头有脸的公司争相投资的领域,网易、京东、小米、阿里、联想都投资了养猪,高科技也成为这些互联网武装养猪的黑科技,用来区分跟传统养猪企业的差异化。


传感技术、无线通信技术、人工智能技术、云计算、大数据、物联网技术应用在养殖业,可以实现科学养殖,降本增效、精准养殖。


01

计数


利用高清摄像头对着通道,牲畜走过的时候可以进行计数,通过无线通信连接网络,把计数结果传到云端存储。


02

家畜的识别,猪脸识别


通过高清摄像头抓拍猪脸,传到后端,通过猪脸数据标注和训练,可以识别出来不同的猪,进而可以对猪进行识别;猪脸结构比较复杂,要识别具体那只猪还是比较难得,要不断的调优训练。


03

体温监测



通过测温耳钉采集牲畜的体温,通过无线通信网络传输到物联网平台,在云端进行监控。根据体温的异常来发现牲畜的一些特征,比如母猪发情、比如疾病。


04

猪异常表现识别


1)母猪发情


采集母猪照片,对发情期的异常表现照片进行标注,训练后用作推理判断母猪是否发情;同时继续抓拍照片进行后端存储用作进一步训练,通过持续训练就可以达到高准确识别率。



2)生病监测


采集猪的照片,对生病的照片进行标注训练,进行推理判断猪是否生病,再持续抓取,不断迭代训练,逐渐提高识别准确率。


05

家畜联网,猪联网、牛联网,跑步猪计步


通过耳钉、指环、腿环等物联网终端,标示牲畜的唯一性,周期性上报信息,也可以装上计步器、定位芯片实现牲畜联网。


06

家畜养殖供需预测


采集养殖业的各种数据,采集市场销售数据,猪流行病数据,建立牲畜出栏、存栏、售价曲线,及时调整养殖策略。


07

体重判断


牲畜是否长成,及时出栏是非常重要的,代表着成本和收益,因为牲畜长成之后就会长得很慢,甚至下降。结合牲畜识别技术,每天抓拍到同一头牲畜时对体型进行分析,判断体重,进而判断长势情况,对于长成的及时提示出栏。


08

牲畜流行病监控


根据牲畜的发病数据,养殖行业数据监测,发布流行病趋势,给养殖企业提供指引预防隔离。


文中提到牲畜,这些技术和应用场景对家禽有些也是适用。同时这些技术是结合的,互为补充的;比如体温和体态可以互相认证来实现准确判断,猪脸和rfid也可以互相结合,最终实现高准确率的识别,这需要一定的周期验证。

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