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智能养猪-猪脸识别的设计与应用

 北京市创新创业人才培养指导中心

Design and application of intelligent pig breeding-pig face recognition

2020年暑假团队部分成员前往山东省邹城市某养猪场开展社会实践时发现当地存在效率低下、对劳动力依赖程度高、同一栏猪出栏体重差异大等粗放型养殖的固有弊端,通过大量查阅资料和实地勘察,团队构想出了用机器自动投喂取代人工投喂,在精准识别个体猪的基础上实现自动投喂,减少人工投入的同时提高养殖效率。 当前国内的牲畜养殖行业一直处在规模化养殖替代小养殖户的趋势中,规模化养殖和精准化管理成为养殖业发展的主要趋势,而猪场智能化成为解决这些问题的一个必然选择。目前通用的牲畜识别的方式是在动物的耳朵上穿孔佩戴无线射频识别标签,具有这种标签即表示猪体通过了疫检,但是该技术缺乏对猪体成长过程中健康状况的检测,溯源形式主义重且成本高,存在“一劳永逸”的惰性;同时这种侵入式的技术会让猪体觉得不适,容易发生暴力咬标的情况,存在较多弊端。通过实现猪脸识别,可以解决粗放式养殖模式下的诸多问题。比如可以实现智能化投喂,“精准到克”地饲喂每一头猪。让每头猪都能获得均衡的营养,同一栏猪出栏时体重差异缩小到 5%之内;同时,可以大大降低理赔成本,如果每头病死猪都能精准快速确认,将省去勘察员舟车劳顿的成本,使理赔过程更高效快速等。 养出高质量的、健康的、让人民群众放心的猪,是养殖业发展面临的紧迫问题。与猪肉巨大需求相对应的是以中小型养猪场为主的发展模式的局限,粗放式的投喂方式、较高的养殖成本、病死率高的问题依然存在并亟需解决,技术迭代要求牲畜养殖的智能化和规模化,精细化的管理、准确的个体识别变得必然、必须和必要。

项目信息

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项目负责人

闫晋凯2021级 信息与通信工程学院 通信工程

项目成员

孙国熙1986级 校外学生统一学院 北京科技大学

吴静1598级 校外学生统一学院 北京科技大学

张梦琳1881级 校外学生统一学院 北京科技大学

戴薇雨1512级 校外学生统一学院 北京科技大学

指导老师

王四海理学院 高级工程师

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