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肉牛生产性能智能监测技术研究进展

文献类型： 中文期刊

作者： 张帆;唐湘方;杨亮;王辉;陈睿鹏;熊本海

作者机构：

关键词： 肉牛;生产性能;智能化;体尺;体重;深度学习;机器视觉

期刊名称：中国农业科学

ISSN： 0578-1752

年卷期： 2025 年 58 卷 23 期

页码：

收录情况： 北大核心（2023版） ; ; CSCD（2025-2026年度） ; ; 科技核心（2024版） ; ; 农林核心（2024版）

摘要： 随着我国肉牛规模化养殖的快速发展,以物联网、大数据及人工智能为代表的现代智能肉牛养殖技术水平得到不断提高。肉牛个体的身份识别及体重、体尺和采食量等生产性能的实时监测对提高牧场饲养管理水平、降低人员工作量、加快肉牛育种选育进程具有重要意义。个体识别是肉牛个体生产性能监测的基础,当前主要依赖于RFID识别技术和基于图像的深度学习个体识别技术。RFID技术识别精度高,但面临成本高、识别距离短、佩戴工作量大的问题。而基于图像的深度学习识别技术通过分析肉牛的体表花纹、耳标文本、鼻纹、虹膜、视网膜、面部和侧面轮廓等独特生物特征实现个体识别。但其识别效果可能受光照条件和动物个体差异的影响。未来需着力研发能够适应不同环境条件并实现精准、快速、动态的肉牛机器视觉识别技术。肉牛体尺与体重的精准估测主要通过采用2D、3D相机拍摄的二维、三维图像,经过关键特征点的提取分析计算实现。2D相机具有设备获取简单、成本低的优势,但其在测定过程中需要已知尺寸的参照物,且在测量胸围、腹围等曲面特征体尺指标时存在局限性,直接影响了相关体尺测定和体重估测的精准度。相比之下,3D相机能够全方位、立体化获取肉牛体表结构及其与设备的距离信息,从而为多维度体尺体重指标的精准测量提供可能。肉牛采食量自动监测对判断饲料效率至关重要。自动计重料槽借助压力传感器精准计量采食前后食槽重量差值,实现采食量的自动精准测定,但其安装成本高、饲喂不便等问题限制了其应用范围。通过肉牛采食前后饲料的深度图像变化或通过传感器记录采食行为也可有效估测采食量。然而,在实际应用中,饲料组成的复杂性及形态变化可能对监测准确性造成干扰。基于机器视觉的肉牛生产性能测定技术在肉牛生产性能测定上取得了显著的进展,但仍面临诸多挑战,如数据处理量大、环境干扰影响结果准确性和数据深度挖掘利用不足等。未来可采取以下策略:通过边缘计算技术、优化阶段性检测等策略降低设备数据计算负担,提高系统响应速度；探索基于单视角深度相机的三维重建技术,以提高肉牛体尺和体重监测在实际生产应用的可行性；研发适用于不同品种、各生长阶段肉牛的通用预测模型,以增强技术的普适性与实用性；加强多模态数据融合,提高肉牛生产性能监测数据的综合应用价值。智能监测技术是肉牛养殖现代化的关键,通过技术创新与融合,有望实现低成本、高精度、广泛适用的智能化肉牛生产性能监测技术,从而推动肉牛产业智能化升级,提升生产效率与经济效益,满足市场需求。文章系统总结了肉牛养殖过程身份识别及体重、体尺和采食量的智能监测技术,深入分析了我国肉牛生产性能智能监测技术当前面临的挑战和未来发展趋势,旨在为相关智能化监测技术的研发和应用提供参考。

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