本文节选自：
张帆, 周梦婷, 熊本海, 杨振刚, 刘民泽, 冯文晓, 唐湘方. 肉牛生理指标智能监测技术研究进展与展望[J]. 智慧农业(中英文), 2024, 6(4): 1-17.
ZHANG Fan, ZHOU Mengting, XIONG Benhai, YANG Zhengang, LIU Minze, FENG Wenxiao, TANG Xiangfang. Research Advances and Prospect of Intelligent Monitoring Systems for the Physiological Indicators of Beef Cattle[J]. Smart Agriculture, 2024, 6(4): 1-17. DOI: 10.12133/j.smartag.SA202312001
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肉牛生理指标监测的难点、挑战与未来发展方向
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肉牛生理指标的监测措施取得一定的进展，但其实际应用的成熟度仍然不足，存在着一些难点和挑战。
（1）接触式传感器能耗较大，容易损坏，影响设备使用寿命。接触式传感器电池寿命是影响其使用寿命和功能的最关键因素。设备在使用过程中易在牛躺卧、打闹过程中损坏。设备采集的数据需要无线传输，信息的及时传输耗费超过80%的电量，影响设备使用的寿命。同时，由于肉牛场范围较大，所需通信范围较大；肉牛场一般为钢架结构，对无线信号有屏蔽作用，且各传感器的信号相互有干扰，影响信号传输范围。而提高数据传输覆盖范围，势必增加能耗。数据传输时能耗的增加，将降低电池的使用时长，进而影响传感器使用寿命。
（2）传感器容易受环境干扰。外界环境如光照强度、栏杆遮挡、拍摄角度、图像质量、粪污污染、温湿度等均会影响到传感器的精度和灵敏度。肉牛养殖场环境难以做到整洁，常充满粪污和粉尘。接触式传感器佩戴于肉牛的体表，当过多粪污粘在传感器上，影响其监测数据的准确度，并可能引起肉牛的不适。基于计算机视觉的非接触传感器受灰尘的污染会影响其图像的清晰度，进而影响结果的准确性和灵敏度。牧场的蚊蝇在牛体表爬行、叮咬或飞行时，会导致肉牛精神不振、经常剐蹭、盲目奔跑、摇头扭身、长期站立，采食忽好忽坏，同时产生噪声。传感器在此状态下采集的数据非肉牛真实的生理状态的数据，影响对测定结果的判断。基于视觉的深度学习算法应用于肉牛行为的识别容易受照明、天气条件、重叠物体和牛的面部方向波动的影响，导致只能捕捉到它们的部分图像，也影响监测结果的准确度。因此，降低环境因素对各种传感器的影响是其实际应用过程中的重要挑战。
（3）肉牛品种多，模型构建工作量大。常见饲养的肉牛品种包括西门塔尔牛、安格斯牛、夏洛莱牛、利木赞牛，及各种地方特色肉牛，不同品种、不同阶段肉牛的外形及生理特点存在一定差异。各生理指标的监测不仅需要通过传感器获取各种数据，也需要通过模型构建实现采集数据的利用。而动物模型的构建需要大量准确的带标记的动物数据样本，在复杂的养殖环境下，对动物的图像和视频数据进行准确标记耗时耗力，且存在人为误差，而构建大规模且多样性的数据集和分析系统是重要挑战。当前缺乏各种模型构建的数据集和评估标准，实验室研究与生产实践中的数据脱节，影响数据模型的构建。而构建适合各种肉牛的标准模型，是促进肉牛生理指标智能监测利用的基础。
（4）设备成本较高、影响使用率。当前，奶牛的生理指标智能监测技术已在中国的大型牧场得到推广使用。由于中国肉牛为分散粗放式养殖，养殖人员技术水平较低，对其生理指标智能监测的利用率相对较低。牛接触式传感器设备造价较高，且在使用过程中，需对每头牛单独佩戴，耗费较大的人力物力。其中，设备的建设和使用成本较高是限制其使用的重要因素。由于中国相关的设备研发薄弱，多数相关产品需从外国进口，导致其价格居高不下，影响其推广使用。特别是当前中国缺少面向智慧农业所需具有自主知识产权的关键芯片技术，会影响设备的研发和使用成本。育肥肉牛的出栏周期都在1年左右，大范围安装高价值的摄像机、传感器，会造成过高的养殖成本，而廉价的设备影响测定结果准确度。因此为提高肉牛养殖的智能化水平，可提高中国相关技术的研发水平，推广利用规模，提高养殖人员相关技术水平，降低制造和使用成本。
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为提高肉牛的智能化养殖水平，提高生理指标监测的准确率，未来相关的监测措施需从以下几个方面进行深入研究和改进。
2.1 降低能耗、提高传感器功能和使用寿命
在应用层面，降低传感器的能耗可通过降低数据传输频率、减少数据传输量、对动物间断监测、优化监测时间段、设置定时休眠等方式实现。同时可通过采用太阳能或其他无线充电方式延长电池寿命。在理论层面，通过对设备芯片、控制结构降低能耗；扩充电池容量，增加电池续航能力，进而提高设备使用寿命。数据的传输可只传输关键有价值的数据，以及增加固定网关密度减少传感器信息传输的能耗。不同的传感器采集数据不同，为降低肉牛佩戴传感器数量和设备购置成本，提高采集数据的种类和动物福利，未来研发将多个传感器集合到一个设备内的技术。
2.2 提高各监测数据相互融合的分析深度和监测准确率
动物的繁殖、健康、应激等状态出现异常时，会伴随体温、活动量、采食量、饮水、行为、代谢等方面产生变化，仅通过单一传感器难以有效自动分辨具体症状类型。因此，为提高数据分辨的有效率和准确性，降低人员工作量，可通过多传感器数据与肉牛自身的生理阶段特点相互融合分析，多角度诊断肉牛健康，为肉牛的健康生长保驾护航。多数据的相互融合，需要对多个生理指标的监测。例如，肉牛发情时具有体温升高、活动量增加、反刍量减少、接受爬跨的特点。通过对这些指标的自动监测，并对获得的数据进行加权计算，可有效提高肉牛发情的揭发率和准确度，进而更好服务于肉牛生产。
2.3 加强非接触、高精度、自动化分析技术，促进精准养牛的智能化发展
接触式传感器置于牛颈部、耳部、尾部、腿部和体内等会影响牛的行为，并可能引起动物福利问题。非接触的图像和声音识别分类技术是未来肉牛智能化养殖的重要发展方向。基于图像分类的人工智能技术可收集动物的体温、行为信息，在确保牲畜健康和动物福利方面更具优势，有助于建立安全的智能牲畜农场。而非接触的智能设备主要依赖于高精度、自动化的视频图像和声音信号采集技术，并结合新兴3D模型和深度学习技术，用于动物生理状况的监测。但视频图像类信号常受遮挡、光照、天气、环境等因素影响测定数据的准确度；而声音数据易受各种噪声的干扰，影响测定结果的准确度。为应对环境因素对智能装备精度的影响，在工程管理层面可通过改善养殖环境、及时灭蝇、粪污粉尘的防控、摄像头安装位置的优化、设备的专业人员维护保养等确保设备正常运转。在算法层面针对动物非刚性形变问题，可通过选择性采集易于分析的瞬时动物姿势，提高结果的准确度；通过在模型的构建过程中增加环境数据对结果进行校正，可有效提高结果准确度。
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