一種新型無耳標智能群養監控系統的開發

為了滿足消費者需求，養豬生產在日益擴大，有效監測個體豬和豬群健康是養豬業必須要面對的挑戰。特別是在大型養豬群體中，僅依靠人工的觀察來收集數據會很耗時，并且時間有限容易出現人為錯誤。眾所周知，豬的行為在受到外界影響時會發生變化，因此，為了最準確地反映豬群的行為，需要進行連續、無干擾的監測。

攝像機監控系統是實現豬舍不間斷觀察的關鍵一步，隨著技術和程序的發展，科研人員對動物行為與其健康和福利之間的聯系也有了初步了解。林肯大學和利茲大學的研究人員進行了一項新的研究，提出了一種新的、強大的、在線的多頭豬檢測和跟蹤方法，該方法消除了對被監測動物進行人工標記和物理識別的需要，并可在光線下（白天）和紅外線下（夜間）條件下有效地開展工作。

一項新的研究表明：新的自動檢測和跟蹤系統是準確采集豬群健康和行為數據的基礎。該項目的目的是觀察是否可以在不使用標記或無線射頻標識（RFID）耳標的情況下檢測和跟蹤個體豬，這為更先進的行為監測提供了一個良好的起點。對于這項研究的主要研究者，張磊博士和格雷博士來說，很明顯這可以為豬只和飼養人員提供許多好處。

圖1 在不使用標記或射頻標識耳標的情況下檢測和跟蹤豬只

格雷博士解釋說，這是為盡可能多的養豬生產者提供一個簡單、準確的解決方案，即不再需要昂貴而耗時的RFID標識和其他物理標識系統，并且這些標記系統通常也會被豬只蹭掉或移除，這意味著標識系統無法記錄和跟蹤這些動物。而新開發的系統建立在先前使用二維監控系統試驗成功的基礎上，但克服了一些阻礙其在不受控制的環境中應用的關鍵問題。

張博士解釋說：“在以前的研究中，已經介紹了幾種使用二維攝像機檢測和跟蹤豬的方法。在復雜環境中連續跟蹤個單體豬需要與以前使用的方法不同。近年來，我們的工作受到了各種計算機視覺應用中成功技術的巨大啟發。”

二維監控系統的主要問題以及必須考慮的問題，如張博士所述：1）亮度波動，包括白天和夜間的不同照明，可觸發相機成像模式的變化（從彩色拍攝到黑白拍攝）。2）豬的外形非常相似，背景狀態也不同。3）物體變形和遮擋，昆蟲可以落在相機鏡頭上，遮擋圖像；豬喜歡聚集在一起，會造成相互遮擋。張博士說：“這些問題中的每一個都會顯著影響個體豬的檢測和跟蹤的準確性。許多其他攝像系統都無法克服這些限制。”在本次試驗中開發的系統解決了這些限制條件，并在實際商業條件下提供了無與倫比的精度和準確性。格雷博士說“很難在技術之間進行直接比較，因為它們通常是在不同的環境中開發的，或者使用不同數量或年齡的豬。我們的系統目前在實際商業條件下達到了97.4%的檢測精度和95.1%的跟蹤精度。”格雷博士又補充說：“為了使這個系統對養豬業有用，我們正在進一步開展研究，并將調查健康豬的正常運動模式以及在疾病暴發等問題發生之前，豬只的運動模式是什么樣子的。最后，我們希望該算法能夠檢測到異常行為，并向豬場管理者發出信號，表明某一欄舍中存在問題。”