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家禽智能养殖系统的设计与实现.pdf
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1、2023年8月 第40卷 第8期家禽智能养殖系统的设计与实现刘钟涛1,何为凯2*,徐震3,徐响3,高翔2(1.山东交通学院信息科学与电气工程学院,山东济南250357;2.山东交通学院航空学院,山东济南250357;3.山东大佳机械有限公司,山东济宁272500)智能养殖结合物联网、机器视觉、机器学习等人工智能技术,相关研究已经获得广泛关注,其目的是推动智能养殖快速发展并缩小标准化养殖水平与现代化发展之间的差距。针对养殖规模扩大带来的饲喂、环境调控和疫病检测难以控制等问题,本文提出一种模块化的禽畜智能养殖系统,设置传感器、饲料投放装置、检疫机器人,结合4G通信、云计算、深度学习等技术,完成养殖
2、环境精准调控,疫病监测预警、精准饲喂等任务。通过设计客户端软件显示养殖场环境检测、疫病检测、饲喂情况实时数据和养殖实时图像,通过云端保存数据。实验数据表明,中型养殖场使用本系统能够降低60%人工支出、10%饲料浪费和2%病死率,提升了养殖的规模效益。深度研报Comprehensive基金项目:山东省重点区域紧缺人才项目(2022-11)作者简介:刘钟涛(1998),男,硕士研究生,研究方向为智能检测,E-mail:*通讯作者:何为凯(1985),男,博士,教授,研究方向为智能检测,E-mail: 422023年8月 第40卷 第8期一引言我国的家禽养殖业正处在从传统畜牧业向现代化畜牧业加速转型
3、的关键时期。然而,由于起点低、基础差,标准化规模养殖整体水平与现代化发展仍有较大的差距1。目前,传统的家禽养殖仍采用粗放式经营模式,主要通过人工进行禽类饲喂2、养殖环境调控3-4、疫病巡检5等工作。传统家禽养殖方式存在环境人为调控不到位、环境优化效果滞后、疫病监测不及时、健康问题突出、饲喂相对粗放等问题,加之人工巡检成本高且范围有限等局限,导致其难以满足现代养殖的需求。随着互联网、大数据、云计算、物联网等信息化技术的不断发展,人们开始探索将新技术应用于家禽养殖中,旨在借助科技手段辅助甚至替代传统养殖方式。许世卫等6基于“互联网+”分析现代农业在农业智能生产、农业监测预警、农业人工智能等领域的最
4、新进展;Durai Senthil Kumar Swami等7结合数据挖掘、深度学习模型预测天气条件、分析土壤、推荐适合种植的作物、确定需要使用的化肥和农药的数量等精确耕种要素,有助于减少人工劳动并提高生产力;张喆8对智能农业系统的组成和设计进行分析,实现田间农业生产环境技术参数的采集和传输。家禽智能养殖系统还需要继续加强顶层设计和环境调控、疫病巡检、精准饲喂等关键技术研究,不断向信息化、智能化发展。针对现有家禽养殖中环境人为调控不到位、环境优化效果滞后9、疫病监测不及时10、健康问题突出、饲喂相对粗放11等问题,本研究采用通信、传感器、云计算、图像处理和机器学习等技术,设计了一种集成化的家禽
5、智能养殖系统。该系统集成图像采集、环境调控、传感器、通信、声音采集、饲料投放回收以及排泄物收集等设备,实现对养殖场安全隐患的预防和监测,养殖环境的精准监测和控制,精准饲喂和预警家禽疾病,客户端实时显示环境、饲喂数据,同时还能够展示养殖场图像以及设备的运行情况。借助这些功能,可以实现远程精准监测和设备控制。同时,该系统通过云端存储检测到的数据,以便养殖数据后续分析和研究。二系统总体设计系统集养殖安全防控、养殖环境健康监测控制、精准饲喂、疫病检测等功能,主要分为养殖环境健康监测控制系统、家禽精准饲喂系统、疫病巡检系统、云服务器系统及客户端系统五部分,系统技术方案如图1。针对环境人为调控不到位和优化
6、效果滞后问题,本研究设计了养殖环境健康监测控制系统,通过环境图1家禽智能养殖技术方案养殖环境健康监测控制模块环境数据传感器环控设备客户端养殖场监控远程操控养殖参数设定饲喂、环境和疫病数据排泄物收集容器余料输送带余料收集容器养殖专家平台喂食槽装料器排泄物输送带混料装置投料装置养殖安全防控模块直流电机电子调速器AHRS模块 超声波传感器红外体温探测器声音采集器GPS-北斗双模定位模块疫病巡检模块采集数据云存储Face Net人脸识别模型人脸数据库LST M环境预测模型鸡叫声异常分类模型环境调控策略库饲喂评价模型云服务器深度研报Comprehensive 432023年8月 第40卷 第8期数据采集
7、传感器和环控设备,采用反馈环境评价模型和LSTM深度学习网络,实现对养殖环境的精准监测和控制;针对饲喂相对粗放问题,本研究设计了家禽精准饲喂系统搭建饲料混合、投放、回收模块与排泄物收集模块,集成养殖专家平台和饲喂评价模型,对家禽的饮食习惯和健康状况分析,实现家禽的精准饲喂,提高饲料利用率;针对人为巡检成本、误检率高和养殖环境噪声影响异常叫声模型分类问题,本研究设计了疫病巡检系统除了巡航系统和避障系统外,搭载红外体温探测器、声音采集器,采用更适用于音频等复杂数据处理的CNN结合数据增强方法,提高准确率的同时降低环境噪声影响,用于及时发现和预警家禽疾病,从而降低鸡群患病概率。云服务器发挥关键作用,
8、主要用于图像识别、环境预测、饲喂评价和声音分类等功能;同时,客户端能够实时显示养殖场的安全和饲喂状况,监测养殖环境、疫病等情况,并提供实时数据的分析功能。此外,客户端还具有远程操控的能力,使得养殖场管理者能够随时随地对养殖场进行监控和控制。各模块将采集数据通过通信系统发送云服务器,经过云服务器数据运算及模型处理,将处理数据或者控制指令发送对应模块实现数据监测和设备精准控制。通信系统分为六个部分:安全防控端、环境监控端、饲喂调控端、疫病检测端、云服务器端和客户终端。为了各设备间远距离数据传输,本研究使用最新的第四代移动通信技术,采用型号为USR-LTE-7S4V2的4G透传模块与STM32F10
9、3ZET612控制器通过串口通信连接。本设计中使用透传模块13,该模块支持多达13个频段,并且允许两个网络同时在线,它能够使用TCP和UDP等多种协议,具有多种工作模式,例如网络透传模式、HTTPD模式和UDC模式,传输速度快,功能简单且可靠,能够克服距离限制。云服务器端则采用了阿里云服务器开发,并拥有固定的IP地址,能够长时间连接客户端和各装置端,接收并转发双方的数据,并进行存储和处理,例如环境监测、异常行为检测和异常叫声判断,将各设备控制器和客户端的数据计算分析存储任务转移到云端,降低控制器数据运算负载,实现了设备的高效协同运行。本设计客户端基于C#语言开发,由JetBrainsRider
10、编译器编译调试测试,客户端接收并展示来自云服务器的数据,或者将养殖数据发送到服务器端。三系统模块设计1环境数据采集调控系统设计环境数据采集调控系统硬件部分基于环境调控设备、多种环境传感器和 STM32F103ZET6 嵌入式控制器,通过选用温度、光照度、湿度、氧气浓度、二氧化碳浓度、氨气浓度、硫化氢浓度和一氧化碳浓度等多种检测要素,实现对养殖环境各项指标的全面监测和调节14。为实现环境调控,系统采用了暖风机、通风窗、照明灯、水帘等设备15。环境数据采集调控系统的通信网络采用RS485通信协议,所使用的所有环境数据采集传感器和环境调控设备均并联在一起,通过RS485接口连接到STM32F103Z
11、ET6控制器。该协议具有稳定可靠、传输距离长、抗干扰能力强等优点。环境数据采集调控系统的工作流程如图2。客户端设定日龄、品种、养殖场空间大小等相关参数并发送云服务器,各传感器工作采集环境数据打包发送给云服务器端,接收云服务器端发送的环境调控设备调控指令,调整养殖场暖风机、通风窗、照明灯、水帘工作状态,如对应温度下调整暖风机或者水帘工作功率,对应二氧化碳浓度下调整通风窗开启角度,对应光照强度下调整照明灯亮度。本采集调控系统应用于环境数据采集和设备调控,实现养殖场环境适宜稳定。禽舍内环境监测数据是由各环境数据传感器在一定时间间隔内获取的大量时序数据。长短时记忆(LSTM)网络是深度学习中的一种重要
12、模型,是由GERS等16学者提出的。它适用于处理和预测多种时序数据,已经在多个领域得到了广泛的应用17-20。然深度研报Comprehensive 442023年8月 第40卷 第8期而,针对禽舍环境监测所获取的大量时序数据,目前尚未见到应用LSTM预测模型的相关研究。因此,本研究基于深度学习的方法,结合传感器监测的大量时序序列历史数据,旨在探索应用LSTM预测模型的可行性,建立具有多层结构的LSTM网络的各项环境数据变化预测模型,以实现当前时间禽舍内温度、光照度、相对湿度、氧气浓度、二氧化碳浓度、氨气浓度、硫化氢浓度和一氧化碳浓度各项环境数据的变化预测,结合云数据库环境调控策略库中存储的各条
13、件下环境调控策略,对环境调控设备发送设备状态调整指令,实现养殖场环境及时调控,其中,环境调控策略指调整各设备工作状态。开始客户端设定日龄、养殖场空间大小等相关工作参数发送至云服务器各传感器采集环境数据发送云服务器云服务器向环境数据采集调控系统发送环境调控设备调控指令经过一个预设调控周期T图2环境数据采集调控系统的工作流程以养殖场温度调控为例,LSTM网络环境变化预测模型包括数据输入层、隐含层和输出层。由于养殖场内温度受养殖场外温度、养殖场内鸡数量、养殖场内外相对湿度影响较大,故将采集的养殖场外温度、养殖场内外相对湿度和养殖鸡数量输入输入层,同时输入层对环境数据标准化:di=di-d1ni=1n
14、(di-d)2(1)其中,di为输入层标准化的数据,di为输入的环境数据,n为输入环境数据长度,d为输入的环境数据平均值。隐藏层有LSTM层、完全连接层和回归层,标准化的数据输入完全连接层运算。LSTM层用来学习时间序列数据中每个时间步之间的长期依赖关系。由于长序列数据在传递梯度时容易出现梯度消失或爆炸的问题,因此这种交互可以有助于解决这个问题,从而改善模型的性能表现。完全连接层通过与LSTM层连接,每个节点都会考虑LSTM层的输出以及外部影响因素,并且通过这种完全连接的方式来综合学习各种特征。同时回归子层和完全连接子层之间也存在连接,共同构成了一个序列到序列的模型,并且这个模型使用均方根误差
15、(RMSE)作为损失函数来度量实际输出和预测输出之间的差距。最后,隐藏层的结果在输出层经过反归一化处理得到最终养殖场温度预测值。此预测值输入云数据库环境调控策略库,比对获得调整通风窗开启角度、风机功率或者加热设备功率的调控策略。2家禽精准饲喂系统设计在家禽养殖过程中,饲料混合、投放、回收与排泄物收集属于常规作业,本系统设计的家禽精准饲喂示意图如图3。图3家禽精准饲喂示意图该部分垂直布置至少一层养殖空间,养殖空间顶部设有混料装置(1)和装料器(2),饲料经装料器(2)投入混料装置(1),每一层养殖空间均设有投料装置(3),喂食槽(4),余料输送带(5),排泄物输送带(6),余料收集容器(7),排
16、泄物收集容器(8)。图4显示,投料装置(3)包括连接在混料装置(1)底部出口的下料器(9),倾深度研报Comprehensive 452023年8月 第40卷 第8期倒装置(10),投料称重传感器(11);图5显示,喂食槽(4)截面呈直角梯形且两端和顶部均开口,包括采食挡板(12),喂食窗口(13),余料刮板(14),弧形板(15)。系统使用STM32F103ZET6芯片作为控制器来实现各装置控制,基于RS485通信协议,各设备并联在一起,并通过中央控制器上的RS485接口进行连接。图4投料装置示意图图5喂食槽侧视图家禽精准饲喂系统在客户端设定相关工作参数后,将数据包发送给云服务器端和家禽精准
17、饲喂端,云服务器端经过与喂食策略库匹配向家禽精准饲喂系统发送设备控制指令,装在不同装料器中的饲料落入混料装置混合,下料装置倒入倾倒装置中,投料称重传感器一旦达到预设重量,下料器停止下料,倾倒装置翻转90度将饲料倒入喂食槽,一个喂食周期后,采食挡板落下挡住喂食槽的喂食窗口,余料刮板将喂食槽内剩余饲料刮向喂食槽两端落到余料运输传送带运走,余料收集容器和排泄物收集容器的称重传感器开始称重,并将重量数据发送云服务器端。针对养殖人员经验不足无法精准定量且无法准确判断饲喂情况及时调整的问题,本研究提出基于养殖专家平台和饲喂评价模型的疫病检测系统。养殖专家平台接收客户端发出的饲喂策略咨询请求,请求中包括日龄
18、、环境温度、体温和家禽品种数据,养殖专家平台依据数据在线指导养殖人员制定正确的饲喂策略,其中,饲喂策略包括:日喂食次数和每次喂食各种饲料量。在每次喂食周期结束后,云服务器端将余料重量和排泄物重量输入饲喂评价模型获得该次饲喂评分,饲喂评价表达式如下:SF=GF*WF+GFGE*WPWF+WP(2)其中,SF为饲喂评分,GF为一只鸡一个喂食周期内的饲料摄入量,GE为一只鸡一个喂食周期内的排泄物重量,WF为饲料摄入量权重,WP为排泄物权重,若评分超出正常饲喂分数范围则通过通信系统向客户端发送警告,否则对比云服务器饲喂策略库中存储的同等条件下饲喂评分,择优更新饲喂策略。3疫病巡检系统设计本子系统设计实
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