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在畜禽养殖过程中,生猪异常行为发生比较普遍且种类繁多。通过人工观察、记录生猪行为异常情况,需要耗费大量的人力和物力,并且带有一定的主观人为因素,无法满足目前养猪业规模化、集约化的迅猛发展。进入21世纪,数字化养殖技术逐渐应用到生猪养殖中。由于生猪行为数字化监测的复杂性,单一的监测方式很难实现生猪异常行为的准确监控。本论文阐述了机器视觉、听觉,以及超声波和微惯性传感器4种监测技术手段,从多角度对生猪行为进行数字化综合监测。针对生猪行为数字信息存在的复杂不确定性问题,在4种监测手段依据各自的算法分别判定生猪异常行为后,采用基于综合加权相似度的区间值模糊推理技术对生猪异常行为进行综合分析判断。这种数字化监测并判断生猪异常行为的方式可以及早发现生猪养殖中的异常状况,有助于提高经济效益,促进生猪行为监控从人工到数字化、智能化的升级转换。本论文主要研究内容有:(1)阐述了畜禽养殖中生猪异常行为判断的研究背景和意义,对国内外畜禽养殖的现状、发展趋势以及目前主要存在的问题进行了总结,引出了生猪行为数字化监测综合判断的意义及必要性。(2)针对生猪行为数字化监测的复杂性,本论文阐述了视频图像技术、音频技术、超声波技术和微惯性传感器技术4种监测手段,从多角度对生猪行为进行数字化综合监测,并对生猪异常行为进行各自的判断。(3)本论文设计实现了基于4种监测手段的上位机监控系统。在上位机建立方便、直观、友好的人机界面,实时显示、记录、存储不同监测方式的检测数据、变化趋势以及处理结果,实现了生猪行为监控从人工到数字化的升级转换。同时也为后续其它自动化行业监控系统的设计提供了依据和保证,具有一定的借鉴意义。(4)针对生猪行为数字信息存在的复杂不确定性问题,在4种监测手段判断生猪异常行为后,结合饲养员的养殖经验建立了基于模糊推理的生猪异常行为综合判断规则库。采用基于综合加权相似度的区间值模糊推理技术对生猪异常行为进行综合判断,及早发现生猪养殖中的异常状况并发出异常警示信息,辅助饲养员进行决策,为生猪异常行为的智能化判断奠定基础。