基于LoRa的生豬體征監測系統設計與實現

摘要：

為克服現有生豬體征監測模塊功能單一、傳輸距離受限、功耗大等問題，設計一種以低功耗智能耳標為采集終端的生豬體征監測與異常診斷系統。該系統以無線微控制器為硬件核心，結合豬只體溫、心率、運動感知傳感器，LoRa和GPRS技術組成的無線傳感網絡和云服務器構建生豬體征信息采集、健康評估、異常診斷監測平臺，提高生豬養殖過程的智能化管理水平。試驗表明，該系統運行穩定，能夠實時采集、傳輸、顯示、查詢生豬體征參數和異常行為，體溫相對誤差小于1%，心率相對誤差小于5%，通信網絡丟包率小于5%，傳輸距離大于3 km，行為辨識結果大于90%，滿足中小型規模化生豬養殖場的實際使用需求。可為生豬異常診斷、早期疾病檢測治和疫情預防提供科學依據。

關鍵詞：生豬養殖；體征監測；LoRa；無線傳感網絡；異常診斷

中圖分類號：S82； TP273

文獻標識碼：A

文章編號：2095-5553 （2024） 04-0066

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收稿日期：2022年8月4日" 修回日期：2022年10月28日

基金項目：河南省科技攻關項目（222102210145，242102211041）；河南科技學院大學生創新訓練計劃項目（2023CX085）

第一作者：劉艷昌，男，1979年生，河南鶴壁人，碩士，副教授；研究方向為智能控制與信息檢測技術。E-mail： 523401923@qq.com

通訊作者：李國厚，男，1968年生，河南光山人，博士，教授；研究方向為計算機控制、無損檢測、信號處理技術。E-mail： liguohou6@163.com

Design and implementation of pig body feature monitoring system based on LoRa

Liu Yanchang， Guo Yuge， Zhang Zhixia， Li Guanlin， Zuo Xiangang， Li Guohou

（College of Information Engineering， Henan Institute of Science and Technology， Xinxiang， 453003， China）

Abstract：

In order to overcome the problems of single function， limited transmission distance and high power consumption for pig body feature monitoring module， a pig body feature monitoring and abnormal diagnosis system with low-power intelligent ear tag as the acquisition terminal was designed. The system took the wireless microcontroller as the hardware core， combined the pig body temperature， heart rate， motion sensing sensors， the wireless sensor network composed of Lora and GPRS technology and cloud server to construct a monitoring platform with pig body feature information collection， health evaluation and abnormal diagnosis and monitoring， which improved" the intelligent management level of pig breeding process. The test results showed that the system" operated stably， and could collect， transmit， display and query pig body feature parameters and abnormal behaviors in real time. The relative error of body temperature was less than 1%， the relative error of heart rate was less than 5%， the packet loss rate of communication network was less than 5%， the transmission distance was greater than 3 km， and the result of behavior identification was greater than 90%， which met the actual use needs of small and medium-sized pig farms. It can provide scientific basis for abnormal diagnosis， early disease detection and treatment and epidemic prevention of live pigs.

Keywords：

pig breeding; body feature monitoring; LoRa; wireless sensor network; abnormal diagnosis

0 引言

隨著生豬養殖規模的不斷擴大，管理人員仍靠傳統人工巡視方式難以及時獲取生豬體征信息，致使豬只健康狀況及日常運動量得不到保障，導致生豬發病率和死亡率較高。在養殖過程中，由于養殖人員過多出入，導致人畜頻繁接觸不僅影響生豬健康生長，而且還會導致人畜疾病交叉感染，一旦出現疾病失控，會給整個養殖企帶來嚴重經濟損失［1］。

為了提高生豬體征監測的智能化和精準化管理水平，陳桂鵬等［2］研制一款基于光電容積脈搏波 （PPG） 原理的生豬心率測量耳標，實現生豬心率的在線監，在生豬安靜狀態下獲取心率數據準確度基本一致，但在生豬運動和心率傳感器與豬耳間存在污水時獲取心率數據準確度不高。趙海濤［3］采用紅外熱成像技術對豬體溫檢測與關鍵測溫部位進行識別，但對于敏感部位的測溫定位精度還待提高。張國鋒等［4］設計了基于植入式RFID感溫芯片的豬體溫與飲水監測系統，實現對豬只不同深度體表溫度的測量，但在豬只運動情況下，當體溫和飲水行為同時測量，且飲水時間較短時，由于RFID閱讀器與豬只位置距離太遠會導致在短時間內體溫測量數據丟失。郝福明等［5］設計了一種基于微慣性傳感器（MPU6050）的生豬運動監測系統，采用K均值聚類算法，從生豬運動量的角度研究生豬異常，為進一步判斷生豬是否異常提供依據。羅斌［6］基于ZigBee技術設計了一種生豬生理體征監測系統，實時采集生豬體溫、體重、采食量和運動量生理體征信息，但智能耳標功耗大、續航能力待優化，且采集節點與上位機監測平臺之間通信距離受限，不便于管理人員快速遠程監測。

綜上所述，現有生豬體征監測系統面臨功能單一、采集節點功耗大、傳輸距離受限等問題，無法滿足規模化、智能化養殖需求。為此，本系統采用低功耗嵌入式處理器、感知傳感器實時采集生豬體溫、心率、運動量體征數據，并通過LoRa和GPRS技術將采集數據無線傳至云端服務器，便于養殖管理人員隨時通過監控PC或智能終端APP查詢生豬生長健康狀況和體征異常信息，實現生豬體征參數與異常信息的遠程智能化監測、診斷與預警功能，進一步提高管理人員的工作效率和疾病診斷率，為深入構建生豬健康評估模型提供科學依據。

1 系統整體結構與工作原理

系統主要由數據采集終端，無線傳輸模塊和遠程監測平臺組成，其結構如圖1所示。數據采集終端由溫度、心率、運動感知傳感器，CC2640從控制器和LoRa模塊構成，實現實時采集生豬體征參數功能。主控無線傳輸模塊將豬只智能耳標采集的體征信息進行匯總、分析和處理，并通過現場觸摸屏顯示和SD卡存儲操作后，借助GPRS模塊將采集數據傳至服務器后端。遠程監測平臺結合處理后的監測數據、大數據分析技術、養殖專家和飼養技術人員經驗實現對生豬體征數據的實時顯示、查詢、分析和異常診斷等功能，為飼養人員快速診斷生豬健康和及早發現養殖過程中的生豬異常行為與疾病預警提供科學決策依據。

2 系統硬件設計

2.1 生豬體征采集電路設計

生豬體征監測終端采用小型低功耗LIS2DH型三軸加速度傳感器實現豬只運動行為監測與識別，采用I2C通信方式的MAX30205和MAX30102型傳感器［7］分別實現豬只體溫和心率體特征參數監測，從控制器CC2640將采集的各個豬只體征數據通過LoRa模塊SX1278［8］長距離傳至主控制器BCM2837數據處理中心進行數據融合。生豬體征采集電路如圖2所示。

2.2 網關電路設計

網關是采集數據終端與后臺服務器的通信橋梁［9］，實現LoRa采集終端生豬體征數據的接收、處理、上傳和平臺監測終端的指令下發等功能。網關節點硬件結構如圖3所示，主控制器采用BCM2837芯片的樹莓派3作為硬件核心，負責匯聚中心數據的處理與運算；LoRa模塊采用基帶處理器SX1301和兩片SX1255射頻芯片［10］，負責LoRa信號的發送和接收；GPRS模塊采用SIM900A，并借助SIM卡的4G流量和移動通信基站將采集生豬體征數據不受距離限制的傳輸至后端服務器，實現現場網絡與外部網絡傳輸數據的交互通信；現場采用工業串口觸摸屏EzUIH070實現生豬體征參數顯示、歷史數據查詢、異常行為報警和執行機構控制等功能。

2.3 電源電路設計

電源供電主要涉及生豬體征采集終端和網關節點硬件部分。生豬體征采集終端采用12 V鋰電池供電，選用LM2596-5和LM2596-3.3芯片［11］分別實現12 V到5 V，5 V到3.3 V電壓轉換。網關節點要求時刻保持接收數據和指令的準備，功耗較高，這里采用AC 220V轉DC 24 V開關電源供電。為確保供電時開機電路使SIM900A模塊自動啟動，選用LM2596芯片實現24 V到4 V電壓轉換，滿足該模塊電源端口VBTA需求。選用PL5900芯片實現5 V到1.8 V電壓轉換，滿足LoRa模塊SX1301還需額外1.8 V的供電需求。電源轉換電路如圖4所示。

3 系統軟件設計

3.1 下位機軟件設計

系統結合低功耗感知傳感器、無線微控制器、LoRa和GPRS模塊實現對生豬體征信息的準確采集、遠距離無線傳輸、異常報警和數據存儲功能。為保證采集終端工作在低功耗模式，數據采集終端采用定時上報工作方式；為確保現場生豬體征采集數據與云平臺服務器的遠距離無線傳輸，網關節點通過LoRa模塊與采集終端進行數據交互，通過GPRS模塊以TCP/IP的方式與云平臺服務器進行通信，實現現場生豬體征監測數據與外部網絡的連接。下位機軟件工作流程如圖5所示。

3.2 上位機軟件設計

監測平臺選用阿里云ECS服務器，采用C#語言在VS 2016開發平臺下進行C/S結構設計與開發，通過Socket、Web socket和ADO.NET組件庫分別與生豬體征采集終端、網關節點傳感網絡、監測應用平臺和數據庫實現數據信息交互，并借助LoRa、GPRS模塊和云端服務器構建了生豬體征監測平臺。上位機軟件工作流程如圖6所示。

飼養人員借助PC或手機APP監測界面實現對生豬體征參數和日常行為的遠程實時監測、信息查詢等功能。為準確診斷生豬異常行為，監控PC結合云臺攝像機、生豬體征異常數據、飼養人員、養殖專家經驗和多感知信息融合與大數據分析技術實現對異常豬只圖像信息的存儲、異常行為的分析、診斷、評估與預警功能。生豬體征監測系統界面如圖7所示。

4 測試與結果分析

4.1 無線傳感網絡傳輸及丟包率測試

為驗證由LoRa和GPRS模塊構成的無線傳感網絡能否滿足生豬養殖場的實際需求，系統在晴陰霧三種不同天氣環境下對生豬體征監測數據在不同傳輸距離下的丟包率進行測試。無線傳感網絡傳輸距離和丟包率測試結果如表1所示。生豬體征采集終端將每隔10 s采集的數據存入60個字節結構體中并發至網關節點，網關節點每隔60 s發送1次體征數據包，每個數據包的大小為360個字節。

測試員在距離采集終端所在豬舍中心5 000 m范圍內分別登錄網頁統計接收到的豬只體征數據，計算2 h內數據經過LoRa和GPRS模塊兩次傳輸后丟失的字節數。

由表1可知，針對在相同的采集終端、網絡參數配置和傳輸距離條件下，在不同的天氣狀況下，根據試驗測出5 000 m內晴天、陰天和霧天的最大丟包率分別為3.87%、4.29%、4.72%，得出晴天網絡丟包率優于陰雨天和霧霾天，霧霾天的網絡丟包率較差；在相同的天氣狀況下，3 000 m內晴天、陰天和霧天網絡的丟包率分別在0%～3.52%、0%～3.93%、0%～4.31%之間，整體系統網絡丟包率隨測試距離的增加而逐漸增加，但超過3 000 m后，晴天、陰天和霧天網絡的丟包率分別在3.52%～3.87%、3.93%～4.29%、4.31%～4.72%之間，整體網絡丟包率沒有顯著增加，逐漸趨于穩定，且最大丟包率小于5%。因此，在不同的天氣環境下，系統采用LoRa和GPRS模塊構成的無線傳輸網絡能夠較好地應用于智能化生豬養殖場，且在養殖場周邊存在移動基站下，能夠進一步打破無線通信距離受限問題。

4.2 生豬體征監測數據與行為評價測試

為驗證系統的穩定性和可靠性，以某養殖基地為測試現場，隨機選取5個保育豬舍中任意兩個編號的豬只為試驗對象，對監測的豬只體溫、心率、運動量和豬只行為的辨識結果進行驗證和評價。

為降低生豬體溫測量誤差，本系統將每分鐘采集的6個體溫數據中最大值和最小值進行剔除，對剩余4個體溫數據采用實時平均算法［12］，即求取平均值以代表1 min內的豬只體溫來提高體溫傳感器的測量精度。為克服生豬運動、呼吸等大量噪聲對采集心率PPG圖形的偽跡影響，本系統利用滑動濾波算法對采集心率圖像進行偽跡濾除，采用時域頻譜分析法尋找特征點和計算采集心率。生豬體溫、心率測量數據如表2所示。

由表2可知，采用高精度手持測溫儀和心率儀測量生豬體溫、心率的標準值與傳感器測量的生豬體溫、心率數據變化趨勢一致，隨機測量10頭生豬體溫和心率的相對誤差分別在0.26%～0.78%和1.20%～4.44%之間變化，且體溫、心率的相對誤差分別小于1%和5%，能夠準確采集生豬體溫和心率信息，為飼養人員快速診斷生豬體溫、心率和行為異常提供科學依據。

為快速、準確辨識生豬運動行為，系統將運動傳感器采集的三軸加速度數據送入Matlab仿真平臺，利用LibSVM工具箱［13］提取豬只站立、躺臥、飲食、犬坐、行走和咳嗽6種行為的最優特征值，并結合DT-SVM融合算法實現對生豬運動行為分類。生豬行為辨識結果如圖8所示。

系統隨機抽取不同生豬、同種行為的200個采集樣本進行測試，由圖8可知，對生豬運動波動較小的躺臥、犬坐行為辨識準確率較高，分別為98%和96%；對生豬運動波動較大且相應三軸加速度特征值較為接近的飲食、咳嗽行為辨識準確率較低，分別為90%和91%，但整體上述6種生豬運動行為的辨識準確率均大于90%，且平均值大于93%，達到協助中小型養殖企業快速實現豬只行為辨識的目的。

為科學、準確評價生豬健康狀況，系統結合采集的生豬體溫、心率數據和生豬當天與相鄰前五天更新統計的6種對應運動姿態所持續時間的相對誤差，并借助大數據分析技術和養殖專家經驗對生豬健康狀態進行綜合評價。當生豬體溫、心率正常時，監測豬只各運動姿態持續時間的相對差在15%以內為正常，比如豬舍2犬坐持續時間相對誤差為11.1%的0004編號豬只，在15%～45%之間為一般，比如豬舍1站立持續時間相對誤差為38.6%的0001編號豬只，在45%～65%之間為異常，比如豬舍4行走持續時間相對誤差為47.4%的0007編號豬只，在65%以上為嚴重異常，比如豬舍3咳嗽持續時間相對誤差為100%的0005編號豬只和0006編號豬只；當豬只體溫或心率參數不正常時，豬只行為至少為嚴重異常，比如豬舍5心率不正常的0009編號豬只和體溫、心率均不正常的0010編號豬只，且監控PC和移動終端APP會及時收到生豬異常行為報警信息。因此，該系統有助于養殖人員及時處理異常豬只，為及早疾病、疫情預防提供科學依據。生豬健康狀態評價結果如表3所示。

5 結論

1）" 設計基于LoRa的生豬體征監測系統，有助于養殖人員借助監控PC或手機APP快速實現查詢生豬體征參數、日常行為、健康狀況和異常報警等功能。系統隨機抽取5個豬舍，10個采集終端對豬只體溫、心率體征參數進行測試，其相對誤差分別控制在1%和5%范圍內，能夠滿足中小型規模化生豬養殖場的實際需求。

2）" 采用LoRa和GPRS技術構成無線傳感網絡，針對不同的天氣環境，在距離采集終端5 000 m范圍內測試系統網絡傳輸數據的丟包率均小于5%，突破傳統傳輸距離受限問題，便于管理人員隨時隨地登錄網頁查詢生豬體征監測數據，提高工作效率。

3）" 融合TD-SVM算法實現對豬只站立、咳嗽等6種行為的辨識，其平均辨識準確率大于93%，最小辨識準確率為90%。結合大數據分析技術和養殖專家經驗，構建基于生豬體溫、心率及運動量的健康評價與異常診斷模型，為進一步提高生豬養殖業的智能化、精細化、科學化管理水平和精準化疫情防控提供科學依據。

參 考 文 獻

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