基于分布式對象的蛋雞舍設施養殖數字化智能監測系統

孟超英 王 佳 陳紅茜 李 輝 張雪彬

(1.中國農業大學信息與電氣工程學院，北京 100083； 2.中國農業大學網絡中心，北京 100083；3.中國農業大學水利與土木工程學院，北京 100083)

基于分布式對象的蛋雞舍設施養殖數字化智能監測系統

孟超英1王 佳1陳紅茜2,3李 輝1張雪彬1

(1.中國農業大學信息與電氣工程學院，北京 100083； 2.中國農業大學網絡中心，北京 100083；3.中國農業大學水利與土木工程學院，北京 100083)

為了在非人為干擾條件下，可實時監測預警蛋雞生產環境和生產過程，保障動物福利，本文基于可被遠程調用的分布式對象的3Tiers物聯網軟件體系結構,將傳感器技術和云技術結合在一起，設計了蛋雞舍設施養殖數字化智能監測系統。3Tiers物聯網軟件架構考慮了大量的異構數據集成和對傳感器設備的監測、遠程交互性能的需求，滿足了本研究中對規模化蛋雞生產過程的研究要求。系統實現了規模化蛋雞舍的實時生產環境參數采集和視頻監控、生產資料管理、生產過程管理、基礎信息管理、統計管理、預警設置管理、系統管理和推送管理功能。考慮到溫熱環境對蛋雞健康福利和生產性能有著重要的影響，利用系統中的大量環境數據，對中國農業大學上莊實驗站大雞舍內的小氣候環境舒適度進行評價，并結合產蛋率、死淘率和耗料，在黃山養殖場對環境舒適度評價進行了驗證。通過對上莊雞舍24 h周期內和2016年11月—2017年4月的環境情況進行分析，結果表明實驗蛋雞舍內的小氣候環境溫濕指數始終小于70，蛋雞群始終處于舒適區；而通過對養殖場雞舍2016年7—10月份的環境數據和生產數據進行分析，驗證了當蛋雞處于舒適區時，產蛋率提升，死淘率下降，耗料更接近標準。

蛋雞； 分布式對象； 物聯網； 環境舒適度； 實時監測

引言

隨著人們對禽蛋產品需求的增長和科學技術的發展，養殖產業規模不斷擴大，我國禽蛋產量在近30年以來一直占據世界首位，是世界禽蛋總量的40%左右。而我國的禽蛋生產結構也在不斷優化變革，蛋雞養殖產業正在逐漸由散養小規模向集約化、工廠化發展，如何在沒有人為干擾的情況下實時獲取蛋雞的生產過程信息和養殖環境數據，并且對這些數據信息進行整合分析以便進行科學管理都是亟需解決的關鍵技術問題[1-2]。目前許多物聯網系統大多停留在使用傳感器采集數據并初步展示的階段，或是小規模示范應用，采集到的數據沒有經過處理分析和決策預警。

本文旨在使用物聯網技術對規模化蛋雞養殖現場環境和生產過程的數據進行獲取和計算分析反饋，采用物聯網軟件體系結構將傳感器設備與互聯網連接，實現智能化識別和監測管理蛋雞養殖生產過程[3-4]，并根據溫度、相對濕度、二氧化碳濃度、氨氣濃度和溫濕指數(Temperature-humidity index, THI)來對中國農業大學上莊實驗站大雞舍(以下簡稱上莊雞舍)內的冬季小氣候環境進行舒適度評價，并結合產蛋率、死淘率和耗料，在位于黃山的大型規模化養殖場父母代場一區(以下簡稱黃山雞舍)對環境舒適度評價進行驗證。

1 基于分布式對象的物聯網軟件體系結構

物聯網被廣泛地應用于農業領域的各個方面，并對農業信息化和精細化管理等方面起到重要的推動作用[5-7]。針對復雜多變的應用范圍和實際情況，物聯網軟件體系結構可以用來定義應用系統的構建模型和交互拓撲，從而可以解決物聯網構建過程中面臨的不同應用系統互聯互通、信息資源共享、異構數據集成、動態維護系統等問題[8]。

常用的基于可被遠程調用的分布式對象的物聯網軟件體系結構有Physicalnet、3CoFramework、3Tiers。

Physicalnet[9]架構是基于輕量級分布式對象，在物端的構件為感知服務和網關服務，在云端負責服務倉庫連接物端的構件，以及相對應的服務解析，最上層的構建是編程抽象模型管理，可以方便物聯網軟件系統的開發。針對應用需求使用編程抽象的描述方式，它所對應的物理實體的服務特性是異構性和資源受限性。

3CoFramework[10]是一種基于分層Component(組件)的軟件體系結構，將物聯網軟件部分分為位于物端的數據層組件、位于云端的信息層組件、知識層組件和表達層組件4層。4層組件由被協調器(Coordinator)管理的連接件(Connector)連接構成一個完整的物聯網系統。針對應用需求使用業務流抽象的描述方式，它所對應的物理實體的服務特性是異構性、大規模性和不完整性。

3Tiers[11]架構中的Tiers就是層的概念，一個Tier不是一個單一的前端或后端，而是一個具有特定功能的計算機軟件和硬件的組合。3Tiers是一個將云端和物端，也就是云服務和物理實體服務結構結合在一起的一個物聯網軟件體系結構，具體的分層如圖1所示。物端環境層的物理組件提供了感知和執行物理實體世界的服務，可以采集物理設備數據并與之交互；云端服務層是提供數據的存儲運算分析等功能；云端控制層組件則包括物理組件監測、服務注冊查找與動態組合、接口適配以及服務失效管理。

圖1 基于分布式對象的3Tiers軟件體系結構Fig.1 3Tiers software architecture based on distributed objects

在Physicalnet、3CoFramework和3Tiers這些物聯網應用系統軟件結構中，3Tiers架構采用基于云端和物端之間的協同工作模式，采用分布式服務發現方式和動態的服務組合方式，它所考慮的物理實體的服務特性是異構性、與物理世界的交互性、動態性和不完整性，比其他兩種參考模型多考慮了軟件與物理世界的交互性和動態性，并且在控制層的設計中對應設計考慮了物理組件的監測、配置等來實現物理實體的服務特性。3Tiers相比較其他的基于分布式對象的軟件體系結構更加適用于構建開發系統復雜且規模較大、可用于遠程調用物理實體和互動的物聯網應用系統。因此，本研究中針對規模化蛋雞養殖中大量異構數據集成和對傳感器設備的監測、交互性能的需求，采用3Tiers基于分布式對象的物聯網軟件體系結構，開發蛋雞舍設施養殖數字化智能監測系統。

2 硬件設計

蛋雞設施養殖數字化智能監測系統在硬件設計上采取分散監控采集、集中操作的方法。在不同的雞舍內根據實際養殖現場情況和需求，會對其進行有針對性的傳感器部署，包括環境傳感器、攝像頭、拾音器和RFID采集設備。本系統適用于規模化養雞場，具體的物聯網監測系統硬件架構如圖2所示。所有的物理組件(相關的環境參數傳感器、攝像頭和拾音器、RFID標簽和閱讀器)采集到的數據先存儲在現場服務器上。其次，現場數據經由Kafka集群同步到遠程服務器上，終端的用戶可以使用計算機和智能手機來訪問服務器上的數據。

圖2 蛋雞舍物聯網監測系統硬件架構圖Fig.2 Hardware architecture diagram of real-time monitoring system for layer house

本系統所涵蓋的環境參數傳感器主要有光照傳感器、溫濕度傳感器和氨氣傳感器。考慮到雞舍的環境布局和對環境參數數據的準確性要求，在大規模的棲架式養殖模式下的雞舍內會設置多個環境參數采集點。環境參數傳感器采集到的數據通過采集卡經由匯聚節點處傳輸到現場服務器上，然后由LabVIEW編寫的環境采集程序在現場服務器上實現數據采集并存儲到數據庫中。

攝像頭選擇130萬像素2.5寸紅外網絡云臺的海康半球攝像機，帶有拾音器，可以采集聲音信息，并且使用云臺來調整鏡頭，可以達到350°水平旋轉。RFID標簽和閱讀器主要是應用于平養養殖模式下的蛋雞舍內，在試驗區域內的所有蛋雞腿上捆綁有RFID標簽，在特定的試驗區域底部放置RFID閱讀器以讀取目標蛋雞的相關信息。所有的RFID數據信息均可通過串口通信在現場服務器上獲取并匯總顯示。

3 軟件設計

3.1 系統軟件總體架構

基于3Tiers物聯網軟件體系結構，利用物聯網技術和云計算技術，實現對規模化蛋雞養殖場的環境參數和生產過程等的實時監測和異地多雞舍異構數據源的集成化管理。針對異地多雞舍的蛋雞舍物聯網監測系統的數據采集和處理，系統采取分散監控、集中操作的管理方法。詳細的軟件總體架構如圖3所示。異構數據源包括圖片、音頻、日常報表、視頻、環境參數、RFID數據、設備狀態、生產資料和生產數據等，采用基于json中間件的數據集成方法，可以屏蔽數據源的異構性，使得所有數據可以在現場服務器上的數據中心進行統一管理和分析，也方便平臺對外提供統一透明的數據訪問接口。

圖3 蛋雞設施養殖數字化智能監測系統軟件總體架構圖Fig.3 Software architecture diagram of real-time monitoring system for layer house

現場服務器和遠程Web服務器之間通過分布式消息中間件實現，該中間件以現場數據庫為主，遠程數據庫為備份的異構性數據實現實時備份和發布，適用于需要容錯較高的不穩定網絡環境雞舍現場，并且還適用于異地多雞舍的異構數據源情況。終端用戶可以使用計算機和智能手機等不同工具，通過瀏覽器和專用的蛋雞舍物聯網監測系統應用程序，訪問部署在遠程Web服務器上的蛋雞舍設施養殖數字化智能監測系統。

3.2 系統功能設計

蛋雞設施養殖數字化智能監測系統的主要功能模塊有7個，分別是：實時信息模塊、生產資料管理模塊、生產過程管理模塊、基礎信息管理模塊、統計管理模塊、預警設置模塊和系統管理模塊。詳細的系統功能模塊如圖4所示。

圖4 蛋雞設施養殖數字化智能監測系統功能模塊圖Fig.4 Function module diagram of real-time monitoring system for layer house

(1)實時信息模塊：該模塊負責雞舍現場的環境參數、音視頻數據、棲架蛋雞數量和蛋雞的體質量等實時數據的采集處理和集中展示，這些數據來自各個雞舍現場內外的多個采集點，相對應的環境參數傳感器采用無線通信方式，經由數據采集卡傳輸到現場服務器，然后通過編寫好的LabVIEW程序，將數據傳入數據庫。而相應的攝像頭和拾音器則主要是通過有線通信方式，將音視頻數據傳入現場服務器上的數據庫中。這些實時數據會經過實時的處理和分析后展示給具有權限的用戶查看，使用戶能夠直觀地了解蛋雞養殖現場的實時情況。

(2)生產資料管理模塊：該模塊負責對生產資料進行管理，包括每日報表、日盈虧記錄、水電消耗、水電價格和設備運行情況管理。主要由在雞舍工作的人員使用計算機或是手機客戶端填寫雞舍的每日種蛋數、飼料消耗、飲水消耗、用電消耗、清糞情況、存欄數、死淘率以及相關設備運行狀態和故障原因等信息，由管理人員負責審核并管理這些信息。通過將這些復雜繁瑣的事項由原先的紙質化變成現在的信息電子化，不僅方便生產資料的管理，還能夠通過將這些信息進行匯總計算分析，最大化地提高管理效率。

(3)生產過程管理模塊：該模塊主要是針對蛋雞養殖生產過程中的各項活動和檢測指標進行記錄匯總，包括轉群計劃管理、免疫記錄管理、藥品投入管理、健康檢測管理、雞糞檢測管理、種雞檢測管理、水質檢測管理和異常情況管理。這些第一手的信息也都是由雞舍現場工作人員進行人工錄入系統，然后管理員對其進行審核和信息共享，本模塊可以實現對蛋雞生產過程的各個活動和檢測指標的記錄和審核，使得對蛋雞的管理規模化和規范化。

(4)基礎信息管理模塊：考慮到本系統會廣泛應用于多個規模化示范雞場養殖基地，因此需要對實驗的場區、雞舍和采集點信息進行管理。本模塊則是由管理員進行填寫提交，便于對多個雞舍數據源信息進行分類管理。

(5)統計管理模塊：本模塊主要是根據數據庫中已經采集獲取到的室內和室外環境參數，以及每日報表和相關的消耗信息進行環境參數和盈虧曲線的統計分析與監測。環境參數的統計查詢主要是根據年月日來進行統計，并將數據以曲線方式展示，方便用戶更直觀地了解不同雞舍室內外的不同環境參數的變化趨勢。盈虧曲線監測功能通過繪制雞舍每日盈虧曲線，為管理人員提供直觀的雞舍日盈虧情況，方便相關人員進行查看和調整生產。

(6)預警設置模塊：本模塊主要是對環境參數預警值進行設置，并管理雞舍的環境參數預警記錄。通過在系統預定的時間點將環境參數的實時數據與設定的預警閾值進行比較，系統實現自動預警，通過系統推送預警消息，或是給相關責任人發送郵件或短信，以便管理人員和相關責任人員對警報進行處理解決。

(7)系統管理模塊：本模塊主要是對用戶信息、權限信息、每日工作日志、推送管理、推送列表和APP下載進行管理。用戶和權限管理主要是對使用本系統的不同角色的用戶設置不同的權限，并對其用戶信息進行管理。每日工作日志則是由現場工作人員和各級管理員每天填寫提交自己當天的工作情況。而推送管理和推送列表主要是對實現在系統內對不同的用戶進行消息的即時和定時發送。APP下載則是為所有用戶提供手機客戶端的掃碼下載，使得用戶使用系統更加便捷。

4 蛋雞舍環境舒適度分析驗證

環境因素是制約家禽福利和生產性能的重要技術要素[12]。蛋雞是恒溫動物，在一定溫度、濕度范圍內，蛋雞會自行調整產熱和散熱來維持體溫恒定，身體機能并不會受環境溫度所影響，但當環境溫度過高時，動物會產生熱應激反應，蛋雞的血流速度下降，呼吸頻率上升，產蛋量嚴重下降；當環境溫度過低時，蛋雞會增大采食量，減少產蛋量來維持體溫[13-15]。溫濕指數THI通過固化溫度和濕度參數的影響權重來表達對家禽體溫調節的影響規律，被廣泛運用于家禽環境舒適度評價中[16]。利用系統中的大量環境數據和生產性能數據，選用溫濕指數THI模型[17-20]來表達蛋雞的環境舒適度，對上莊雞舍內的小氣候環境進行評價，并進一步在黃山雞舍對環境舒適度評價進行驗證。

4.1 上莊雞舍環境舒適度評價

實驗環境：上莊雞舍內設置有2列一走道的2套蛋雞籠養設備，籠架為東西走向，其中南側為半架，北側為全架，全架的籠體長1.8 m，寬3 m，高3.4 m。其中半架為4層全階梯式飼養方式，全架為3層全階梯式飼養方式，產蛋箱均設置在籠架頂層上方。雞舍頂部設有3個進氣口，當舍內監測的二氧化碳濃度超過一定閾值時，使用變頻風機進行縱向負壓通風，如圖5所示。舍內大約有1 800只從北京華都峪口禽業有限公司引進的蛋雞，其中半架有約600只京白父母代蛋雞，全架有約1 200只京紅商品代蛋雞。

圖5 上莊雞舍Fig.5 Henhouse in Shangzhuang Station

環境數據采集時間為2016年11月1日—2017年4月11日。溫濕度傳感器監測點共計16個，其中半架籠架有8個，全架籠架有8個，每個籠架按照上下層2個剖面分別設置4個在水平方向上均勻分布的溫濕傳感器監測點。二氧化碳傳感器監測點2個，分別在蛋雞舍內的東側和西側，氨氣傳感器監測點設置在西側舍內墻上。溫濕度、二氧化碳和氨氣這些環境參數的采集頻率為每分鐘一次。

利用SILANIKOVE[21]在2000年提出的公式來計算THI，并且使用最高溫度和最低相對濕度來計算最大THI，最低溫度和最高相對濕度來計算最小THI。

由圖6可以看出，從00:00開始，舍內溫度一直較為平穩，在11:00左右達到最高值，然后溫度開始下降直到16：20左右溫度開始回升并趨于穩定，平均溫度為18.79℃，最高溫度為21.5℃，最低溫度為17.2℃。

圖6 24 h內上莊雞舍內溫度變化Fig.6 Temperature change in Shangzhuang henhouse in 24 h

由圖7可以看出，從00:00開始舍內相對濕度一直較為平穩，在11:00左右開始急速下降，在15:00左右有一個波峰，達到最大值75.5%，后又急速下降，直到16：30左右相對濕度開始回升并趨于穩定，平均相對濕度在59.21%，在14:00左右達到最低相對濕度36.9%。

圖7 24 h內上莊雞舍內相對濕度變化Fig.7 Relative humidity change in Shangzhuang henhouse in 24 h

由圖8可知，從00:00開始，舍內的CO2濃度較為穩定，從11:00開始有一個急速的下降，然后從16:30開始CO2濃度迅速回升并達到穩定值。穩定CO2濃度為1 757 mg/L，最低CO2濃度為568 mg/L，最高CO2濃度為2 415 mg/L。

圖8 24 h內上莊雞舍內CO2質量濃度變化Fig.8 CO2 change in Shangzhuang henhouse in 24 h

由圖9可知，從00:00開始，舍內的NH3濃度逐步穩定升高，從11:00開始，NH3濃度開始迅速下降，在14:32時達到波峰，然后開始迅速下跌至波谷，在15:30左右逐漸上升至穩定值。最高NH3濃度為2.6 mg/L，最低NH3濃度為0.2 mg/L，平均穩定的NH3濃度為1.53 mg/L。

圖9 24 h內上莊雞舍內NH3質量濃度變化Fig.9 NH3 change in Shangzhuang henhouse in 24 h

如圖10所示，最大的THI指數沒有達到67，根據ST-PIERRE等[22]的研究，當THI小于等于70，則可認為蛋雞在舒適區；當THI在75～78之間，則蛋雞處于壓力區；當THI大于等于78時，蛋雞的環境舒適度被定義為極度壓力區。上莊雞舍24 h內的環境舒適度一直處于舒適區。在00:00—09:00之間，THI指數相對平穩，隨后THI指數迅速上升在11:11左右達到最大值，然后迅速下降，在16:40左右跌至最小值，此后回升至平穩值。在24 h周期內THI的最大值約為66，最小值約為59，平穩值約為62。

圖10 24 h內上莊雞舍內溫濕指數變化Fig.10 THI change in Shangzhuang henhouse in 24 h

圖11為2016年11月—2017年4月上莊雞舍內溫度變化。由圖11可知，上莊雞舍內的溫度變化較為穩定，基本介于10℃和25℃之間，平均維持在17.2℃左右。

圖11 實驗期間上莊雞舍內溫度變化Fig.11 Temperature change in Shangzhuang henhouse during experiment period

如圖12所示，上莊雞舍內的相對濕度處于17%～93%之間，平均濕度維持在58.8%左右。

圖12 實驗期間上莊雞舍內相對濕度變化Fig.12 Relative humidity change in Shangzhuang henhouse during experiment period

圖13為上莊雞舍內溫濕指數THI的變化情況，THI基本介于49.2和68之間，均值為62。根據環境舒適度的定義，綜合判斷，本實驗區域內的蛋雞在實驗時間范圍內一直處于舒適區，充分保障了蛋雞的采食和產蛋行為等生產活動的正常進行。

圖13 實驗期間上莊雞舍內溫濕指數變化Fig.13 THI change of henhouse during experiment period

上述數據以實驗雞舍內測量到的溫度、相對濕度、CO2濃度、NH3濃度這些環境參數和計算得到的溫濕指數THI的值來對蛋雞舍內的小氣候環境舒適度進行評價，通過對24 h周期內和2016年11月1日—2017年4月11日的環境情況記錄分析，舍內的小氣候環境一直處于舒適區，為蛋雞提供了一個良好的生長環境。

4.2 黃山雞舍環境舒適度評價驗證

本研究還在黃山雞舍研究了THI溫濕指數與產蛋率、死淘率以及耗料之間的關系，以此來驗證THI對蛋雞的環境舒適度描述是否準確。

黃山雞舍內共有4棟本交籠，分為5列4層，每棟車間共360組，每組長4.8 m，寬1.2 m，高0.7 m。配備自動上料系統和傳送帶式清糞系統，并采用濕簾降溫、縱向通風系統。雞舍共有約29 457只海蘭褐父母代蛋雞，設有5個溫濕度采集點。實驗數據采集時間為2016年7月12日—2016年10月31日，即為蛋雞35～51周齡期間。

圖14～16是雞舍產蛋率趨勢、死淘率趨勢和日耗料趨勢圖。

圖14 海蘭褐蛋雞雞舍產蛋率趨勢圖Fig.14 Egg production rate trend in henhouse

圖15 海蘭褐蛋雞雞舍死淘率趨勢圖Fig.15 Trend diagram of death rate in henhouse

圖17是雞舍內溫濕指數THI的變化情況，THI從35周齡開始一直處于80左右即為壓力區，在41周齡降至70左右即為舒適區。從產蛋率、死淘率和耗料上均可以反映出環境舒適度對于蛋雞生產的影響，當蛋雞處于壓力區時，實際產蛋率略高于標準產蛋率，實際死淘率和標準死淘率不分上下，互相交叉，實際耗料低于標準耗料，且差距較大；當蛋雞處于舒適區時，實際產蛋率明顯高于標準產蛋率，且差距逐漸加大，實際死淘率一直低于標準死淘率，并且符合標準趨勢，實際耗料仍低于標準耗料，但差距逐漸縮小，實際耗料逐漸接近標準。總的來說，當蛋雞處于舒適區時，產蛋率提升，死淘率下降，耗料接近標準。

圖16 海蘭褐蛋雞雞舍日耗料趨勢圖Fig.16 Trend diagram of feed consumption in henhouse

圖17 雞舍內溫濕指數變化Fig.17 THI change in henhouse

5 結束語

基于3Tiers物聯網軟件體系結構，利用物聯網技術和云計算技術，搭建并實現了蛋雞舍設施養殖數字化智能監測系統。系統實現了對規模化蛋雞養殖場的環境參數和生產過程等的實時監測，以及對異地多雞舍的異構數據源的集成化管理，利用系統中的大量環境數據和生產數據，實現了對上莊雞舍內的小氣候環境評價，并通過產蛋率、死淘率和耗料，在黃山雞舍驗證了環境舒適度評價。結果表明在整個實驗過程中以及24 h周期內，上莊雞舍內環境一直處于舒適區，為蛋雞提供了良好的生長和生產環境；黃山雞舍的蛋雞在處于舒適區時，產蛋率上升，死淘率下降，實際日耗料接近標準日耗料，驗證了溫熱環境對蛋雞生產活動的影響，符合環境舒適度評價。

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IntelligentMonitoringSystemBasedonDistributedObjectforLayerHouse

MENG Chaoying1WANG Jia1CHEN Hongqian2,3LI Hui1ZHANG Xuebin1

(1.CollegeofInformationandElectricalEngineering,ChinaAgriculturalUniversity,Beijing100083,China2.NetworkCenter,ChinaAgriculturalUniversity,Beijing100083,China3.CollegeofWaterResourcesandCivilEngineering,ChinaAgriculturalUniversity,Beijing100083,China)

In view of the present situation that the development of the layer breeding industry from scattered to intensive and large-scale, the traditional breeding methods cannot meet the requirements of the development.In order to real-time monitor and early warn the egg production environment and the production process of laying hens under the conditions of non-human interference, as well as the protection of animal welfare, 3Tiers, the networking software architecture based on distributed objects that can be called remotely, combining the sensor technology and cloud technology, was used to develop layer house real-time monitoring system.3Tiers networking software architecture took integration of large amounts of heterogeneous data, the demand of monitoring sensors and remote interactive performance with sensors into consideration, which totally met the requirements of scaling farming.The system realized scaling layer house real-time production environment parameters acquisition and real-time video monitoring, production management, production process management, basic information management, statistical management, early warning management, system management and push management functions.Considering the thermal environment had an important impact on the health and welfare of laying hens and production performance.A large number of environmental data in the system was used to evaluate the microclimate environmental comfort in China Agricultural University Shangzhuang Station.Then egg production rate, death rate and feed consumption of a henhouse in Huangshan were used to verify the evaluation of the environmental comfort.The results showed that during the 24 h cycle and the whole period from November 2016 to April 2017, the value of the microclimate environment in the layer house of Shangzhuang Station was less than 70, which meant that the group of laying hens was always in the comfort zone.With the environmental data and production data analysis of a henhouse from July to October of 2016, it verified that when laying hens were in comfort zone, laying rate was increased, the death rate was decreased, and the feed consumption was more close to the standard.

laying hens; distributed objects; Internet of things; environmental comfort; real-time monitoring

10.6041/j.issn.1000-1298.2017.10.037

S815; TP391

A

1000-1298(2017)10-0292-08

2017-01-25

2017-02-14

國家重點研發計劃項目(2016YFD0700204)

孟超英(1958—)，女，教授，主要從事計算機科學與技術研究，E-mail: mcy@cau.edu.cn