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这一届的AI，已经跟猪混熟了｜新场景

毒舌科技 2022-04-17

The following article is from 清元宇宙 Author Q博士



来源丨清元宇宙（ID：qingboMetaverse）
作者丨杨文


近日，#AI首次破译猪情绪#话题登上微博热搜，引起网友广泛关注。

哥本哈根大学的埃洛迪·布里弗（ElodieBriefer）博士及其团队利用在猪的一生中收集的声音，首次将猪的叫声翻译成实际的情绪。

通过使用7000多份猪的音频记录（411头猪的7414份声音数据），研究人员设计了一种AI学习算法，可以解码每头猪是否正在经历积极情绪、消极情绪，或介于两者之间的情绪，其准确率可达92%。


研究人员认为，AI将猪的哼唧声、鼻音、咕噜声和尖叫声翻译成不同情绪，可以用于自动分析动物的健康状况，并为农场和其他地方更好地对待牲畜铺平道路。

也许，当这项研究未来落地到实际场景中，AI养猪有望更进一步。


当AI成为养猪场“社畜”
关于“AI养猪”的研究和实际应用，已经不算是新鲜事。从“智慧畜牧元年”2018年到现在，日益成熟的AI技术，已经渗透于养猪业的方方面面。

猪的智慧识别

通过智能图像识别技术，可以采集猪的体貌、面部行为等表型特征，以便对猪进行精准定位和饲喂。

计算机脸部识别算法的识别准确率，一般可以达到89.1%，但这种算法其实比较容易受到背景的光线强度、猪的清洁程度等方面的影响。

为了减少这种情况，可以借助伪球算子边缘模型算法，以实现猪的前景帧检测，降低其失真效果，提高识别准确率。


猪的异常状态声音识别

猪的声音能够体现出其生长状态，反应猪的年龄、性别和患病情况。

通过猪的声音实时采集系统以及神经网络算法，可以对猪异常状态声音进行远程实时采集并准确识别。

采用这项AI技术，猪尖叫声识别精确率可以达到100%，猪哼叫声和猪咳嗽声识别精确率也可以达到92.4%和88.6%。

猪脸表情识别

家畜面部表情是家畜生理、心理和行为的综合反映，可以用于评估家畜福利，进而提高家畜健康水平和生产力。

在各类表情识别技术中，深度学习算法要明显优于传统机器视觉方法。

基于多注意力机制级联LSTM框架模型，对猪的时序面部表情进行分类识别，可以用于视频影像中猪的愤怒、恐惧、欢快与平和等面部表情的分类识别。

这四类表情的平均识别准确率，可以达到91.8%。


猪的智能体尺参数和体重预估

猪的体尺、体重、体型等参数，是猪的生长、种猪选育培育评价的关键性指标。

采用物体识别算法和矢量量化联想记忆，利用RGB摄像技术，收集每只猪行动轨迹，再通过卷积神经网络模型建模，能够准确测算出每只猪的体尺和体重。

猪的行为分析

通过计算机视觉识别技术，可以分析猪的采食饮水、猪群活动、母猪分娩等行为情况，以及猪舍温湿度等环境情况。

精准的分析结果，可以为之后的精准饲喂、精准管理、可视化管理等提供行为依据，从而提高猪只的福利饲养水平。


猪饲料配方优化

智能算法的猪饲料配方优化，能够解决多种原料配比、多个营养指标等复杂因素，实现快速计算和生产处理。

结合计算机技术、人工智能技术与智能制造技术，建立猪饲料配方模型，采用智能算法求解饲料配方，对生猪饲料配方进行建模，从而优化出饲料配方。

这种方法的优化效率更高、优化效果更好、经济成本更低，可以进一步提升生产效益。


AI更进一步智慧畜牧更进一步

其实不止在养猪业，AI技术已经广泛应用于整个畜牧业。

AI可以自动控制蛋鸡棚舍的保温板、加热器、饮水器等设备，以保持饲养环境的适宜，提高蛋鸡生产性能。

还可以迅速识别病死鸡和弱残鸡，有效避免因肉鸡病死引发瘟疫而造成的重大损失。

基于AI的多种信息识别技术，正逐渐成为牛、羊、骆驼身份标识的主流手段。个体健康档案的建立、生命体征状态的跟踪与预警，变得更加准确和科学。

牛羊远程智能AI诊断平台，可以实现对牧场的远程影像诊断，以及疫病信息的实时观察、分析、获取等功能，延缓动物重大疫病的蔓延。


AI技术是畜牧产业革命的重要新生力量，在实现畜牧业数字化、信息化、智慧化进程中发挥着不可或缺的作用。

AI的算法、算力在日渐完善，关键技术的壁垒也会被逐个攻克。而如今最需要解决的难点，是海量数据集训练和数据的真实性、实时性和可靠性，这也将是科研人员和相关企业努力的方向。

AI技术的更进一步，同样会带动智慧畜牧的更进一步。

相信在不远的未来，在快速迭代的AI技术推动之下，畜牧业也将驶入发展的快车道，向着普惠农牧民的愿景和乡村振兴的目标更进一步。

参考资料：
[1]耿艳利,宋朋首,林彦伯等.采用改进CNN对生猪异常状态声音识别[J].农业工程学报,2021,第37卷(20):187-193.
[2]温长吉,张笑然,吴建双等.基于多注意力机制级联LSTM模型的猪脸表情识别[J].农业工程学报,2021,第37卷(12):181-190.
[3]王久儒,王铁萍.基于智能算法的猪饲料配方优化数学模型[J].中国饲料,2021,(8):145-148.
[4]代东亮,刘志红,赵存等.人工智能技术在畜牧业中的应用进展[J].畜牧与饲料科学,2021,第42卷(5):112-119.


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