针对传统生猪养殖传统人工巡检过程中生猪疾病未能在早期及时发现，导致生猪疫病的传播速度快、发病急、致死率高等痛点，以及市面上现有的监测设备在早期病症识别率低、预警时效性差等技术难点。本项目聚焦于生猪行为监测及预警装备，通过图像数据采集、选取识别模型、优化算法和监测预警装备并开发了生猪姿态变换和眼部病症识别模型等监测预警系统，实时采集生猪的眼部定位高度及病症信息、姿态变换频率等症状显著特征，实时监测养猪场内猪只的健康状态，并对可能出现的生猪疫病进行预警。

图一 团队讨论部署应用场景

创新点1：AI识别疑似患病猪应用场景

在猪场饲养间通道上方部署前后定点AI摄像头，顶部的环控及从属传感器控制模块，采集并实时监测生猪活动状态如图1-2 所示，当分析设备分析出异常时，有效在第一时间快速响应，向养殖场小程序和APP终端管理设备发出预警信息，并将数据导入到云端优化模组，模组再推演及预测在大屏或终端页面上提供相关的处置预警，并通过模块化设计实现多参数的设计，达到实时监测与软件应用的更加人性化与集成化。

图1 轨道摄像头图像采集系统示意图

传统的猪场安装了大量摄像头，但多数摄像头仅仅进行监控和录像。因此团队利用摄像头采集生猪站立和侧躺姿态变换频率综合的眼部特征进行定位分析。眼部呆滞将猪场生猪行为特征，通过计算机大数据智能分析与辅助优化决策，建立猪场的异常分析大数据库和监测预警系统，后台算法通过大数据病猪特征样本库分析是否为病猪。

创新点2：多特征融合目标检测+纯视觉检测方案

通过图像识别和行为监测技术，实时监测猪只的眼部特征、姿态行为、疾病症状等特征。数据分析+模型预测，及时监测养猪场内猪只的健康状态，并对可能出现的疫病进行预测和预警。在传染性疫病爆发前，及时通过预警告知养殖人员，预警系统提供相应的处置策略，从而减少疫病的传播风险和降低养殖场的经济损失。

图2生猪特征检测

通过多场景应用，实现终端互联预警汇总库、根据不同的情况提供相关的处置预警。团队开发的智芯云数字服务平台是一个多功能的平台，生猪养殖相关的各项数据集中显示，以帮助养殖企业更好地管理和监测生猪养殖情况。结合养殖人员生产过程中的预警数据库，为养殖场提供相应预警的处置建议和应对策略。生成式人工智能用于养殖生成替代场景，帮助养殖管理人员辅助决策。

图3监测画面可视化页面

图4数字化养殖监测预警系统

项目成果与社会价值

基于改进YOLO网络算法，引入了注意力机制，极大地增强小目标特征表达，减少了特征值损失，多目标猪只的目标检测有效识别准确率从80%提升至96.47%，生猪病症特征平均识别精度提高到95.24%。相较原有模型检测速率提升20.4%。该生猪监测预警装备具备识别精度高、预警响应快等特点。通过多场景应用，实现终端互联预警汇总库，能在传染性疫病爆发前，及时通知养殖人员，以便及时采取措施进行隔离和治疗，从而减少生猪疫病的传播风险和养殖场的经济损失。为养殖企业创造更多经济价值，符合产业乡村振兴、绿色发展的理念、推动农业新质生产力助推生猪产业智能化转型，助力生猪养殖行业的健康可持续发展。

责任编辑：kj005

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