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期刊信息/Journal information
华南农业大学学报
华南农业大学
华南农业大学学报

华南农业大学

陈晓阳

双月刊

1001-411X

journal@scau.edu.cn

020-85280069

510642

广州五山华南农业大学学报编辑部

华南农业大学学报/Journal Journal of South China Agricultural UniversityCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊是由华南农业大学主办的综合性农业科学学术刊物，国内外公开发行，是广东省优秀科技期刊，中文核心期刊。主要刊登农业各相关学科科研活动、学术动态的学术论文、研究简报、综述，为农业及相关学科的教学、研究服务。为中国科学引文数据库和中国学术期刊综合评价数据库来源期刊；为国内所有农业文摘期刊及《中国生物学文摘》等的固定刊源；长期以来被国际著名的《CAB》、《Zooloical Record》、《CA》、《AGRIS》等收录。现任主编为骆世明教授。
正式出版
收录年代

    畜禽机器人技术研究进展与未来展望

    肖德琴黄一桂熊悦淞刘俊彬...
    624-634页
    查看更多>>摘要：随着现代畜禽养殖业面临的挑战日益增加，包括提高生产效率、降低成本、确保动物福利以及应对环境变化等，机器人技术的应用成为推动该行业转型的关键。文章综述了畜禽养殖机器人技术的研究进展，涵盖了饲喂机器人、清洁机器人、巡检机器人、挤奶机器人以及其他相关领域的研究现状和技术特点。机器人技术在提升畜禽养殖业自动化和智能化水平中具有重要作用。其中，饲喂机器人通过精准控制饲料投放，提高了饲喂效率和养殖动物健康水平;清洁机器人能有效地管理畜牧环境，提升养殖场卫生条件;巡检机器人通过实时监测环境和动物健康状况，优化了养殖管理;挤奶机器人则实现了奶牛养殖自动化，提高了生产效率。探讨了畜禽养殖机器人技术面临的挑战与机遇，并对未来的发展趋势进行了展望。

    机器人畜禽养殖智能化发展前景

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    母猪精准养殖智能感知技术研究进展

    刘龙申柳荦周杰欧扬森...
    635-648页
    查看更多>>摘要：母猪的生长状况、繁殖性能与健康状况是猪场管理的重要生产要素，直接关系到猪场的经济效益。我国母猪养殖还存在生产管理智能化水平低、健康管理效率低、生产力水平低等突出问题，制约了我国养殖业的高质量发展。本文从母猪生长信息感知技术、繁殖行为监测技术、健康状态感知技术等 3 个方面，总结了母猪精准养殖管理中生长、生理、健康监测的研究和发展现状，分析了母猪精准养殖技术的薄弱环节，对母猪养殖智慧管控系统的建设提出了建议，并对未来的发展趋势进行了展望，以期为我国养猪业绿色高效智能转型升级与智能养猪工厂的建设提供参考。

    精准养殖母猪养猪场智能感知行为表型监测健康管理

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    基于视频分析的规模化奶牛智能监测技术研究进展

    宋怀波王云飞邓洪兴许兴时...
    649-660页
    查看更多>>摘要：奶牛智能监测是规模化奶牛养殖的重要环节，视频分析技术具备无接触、低成本及智能分析优势，已成为当前规模化奶牛智能监测技术研究的热点。奶牛目标检测、目标跟踪以及个体和行为识别技术对规模化奶牛监管具有重要意义，复杂养殖环境中的光照、昼夜交替变化、围栏遮挡以及牛群数量繁多导致的相互遮挡是影响规模化奶牛智能监测的重要因素。本文对基于视频分析的奶牛智能监测技术研究中常用的深度模型及应用情况进行综述，提出了当前研究中面临的问题与挑战。分析发现，注意力机制、混合卷积等技术是提高模型识别准确率的有效方法，轻量化模块有利于减少模型的复杂度与计算量;计算复杂度、普适性、准确性等是影响该技术推广应用的因素;具体应用时，需要针对奶牛养殖环境、奶牛状况等进行具体分析以不断满足规模化养殖的需求。

    奶牛智能监测技术目标检测深度学习机器视觉畜牧养殖

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    肉牛智慧养殖技术研究进展

    罗西尔卢小龙刘庆友崔奎青...
    661-671页
    查看更多>>摘要：肉牛智慧养殖技术是肉牛养殖业由粗放型向集约型转型升级的关键技术，在提升养殖效益及管理效率上发挥越来越重要的作用。国内肉牛养殖业面临着智能化设备利用率低、养殖场管理效率低、养殖成本偏高等产业突出问题。本文从肉牛个体识别技术、智慧表型采集技术、智慧发情鉴定技术、自动化饲喂技术、疾病检测技术、以及牛舍环境监测与清洁等 6 个方面概述了当前肉牛智慧养殖技术的研究进展和现状，阐述了关键技术的应用和原理，并对今后肉牛智慧养殖技术的发展进行了展望，以期为我国肉牛养殖智慧化发展提供参考。

    智慧养殖肉牛个体识别行为监测环境监测

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    畜舍养殖环境智能监控研究现状及展望

    付晓魏晓莉严士超戴百生...
    672-684页
    查看更多>>摘要：家畜疫病的发生及传播与养殖环境密切相关，实现畜舍环境信息的精准感知及智能化调控是提高动物健康水平及生产性能的关键，对我国畜牧产业高质量发展具有重要意义。本文从畜舍养殖环境指标体系、精准感知技术与方法、环境优化调控策略及舒适度评估 4 个方面出发，介绍了影响家畜健康的环境指标、畜舍养殖环境监控设备、无线数据传输优化技术，阐述了环境数据预测模型及分布规律的研究，并重点分析了畜舍调控装备优化设计、多环境参数调控及环境舒适度评估模型等方面的研究和发展现状，最后总结了当前畜舍环境智能监控应用所存在的问题，并对今后养殖环境智能监控发展方向进行了展望，为我国全面发展智慧畜牧业、提升生产效率提供参考。

    畜舍环境智能监控设备精准感知优化调控舒适度评估

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    基于EDEM的皮带式推料机器人推料仿真与试验研究

    兰望娇张希升任建华张姬...
    685-693页
    查看更多>>摘要：[目的]推料机的推料效果是牧场推料机器人性能的一个重要指标，为得出皮带式推料机器人最佳作业参数，研究推料机器人作业参数对推送率和推送效率的影响，本文基于EDEM软件对推料机器人推料过程进行模拟仿真分析。[方法]基于离散元法，通过试验与仿真标定得出TMR饲料间、饲料与接触装置间的接触参数;运用EDEM软件建立 3 种离散单元物料颗粒的Hertz-Mindlin接触模型，以皮带式推料机装置的推料角度、皮带速度、前进速度作为试验因素，以推送率和推送效率作为评价指标，采用三因素三水平的正交试验方法进行推料仿真试验研究。通过实际试验对仿真结果进行验证。以推料机的推送率和推料效率最大为目标值，通过响应面进行优化求解。[结果]仿真试验结果表明:本文推料机理论最优作业参数组合为推料角度30°、皮带速度2。99 m/s、前进速度 0。83 m/s时，推送率为 94。6%，推送效率为 724。5 kg/min。对于推送率而言，皮带速度和前进速度对其影响极显著(P<0。01)，推料角度的影响显著(P<0。05);对于推送效率而言，皮带速度和前进速度对其影响极显著(P<0。01)，推料角度对其影响不明显(P>0。05)。[结论]本研究验证了推料机结构的合理性，为自动推料机器人推料作业参数组合提供了参考。

    皮带式推料机TMR饲料仿真分析推送率推送效率

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    干湿料饲喂方式下商品猪生产和健康指标模型构建与比较

    唐明凤孙彬胡彬王浩...
    694-701页
    查看更多>>摘要：[目的]精准饲养是当前生猪养殖产业的大趋势，但在实际应用中存在缺乏前期基础数据、各阶段湿料饲喂的采食量不明确等问题。本研究旨在探究干湿料饲喂猪只的生长发育规律、采食量动态模型和健康情况。[方法]选取 132 头平均初始体质量为(10。56±1。21)kg的商品猪，随机分为 2 组，每组 11 次重复，每次重复 6 头猪，2 组分别饲喂干料和湿料，试验周期为 120 d。通过Logistic、Gompertz和Von Bertalanffy 3 种模型分析拟合干湿料饲喂猪只的生长曲线和采食量动态模型，并对干湿料饲喂猪只的健康情况进行研究。[结果]Von Bertalanffy模型拟合干料饲喂猪只生长曲线的效果最好，拟合度为 0。999;Gomperz模型能更好地拟合湿料饲喂猪只的生长曲线，拟合度为 0。999。Gomperz模型拟合干料饲喂猪只采食量模型的效果最好，拟合度为 0。851;Von Bertalanffy模型能更好地拟合湿料饲喂猪只的采食量模型，拟合度为 0。988。湿料饲喂保育仔猪的腹泻率和腹泻指数显著低于干料饲喂(P<0。05)。[结论]本研究构建了干湿料饲喂猪只的生长曲线和采食量模型，拟合效果较好;探明了干湿饲喂猪只的健康情况，为猪只的精准饲养提供了数据支撑。

    干料湿料生长发育规律生长曲线采食量动态模型精准饲养猪

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    猪舍环境的多参数无模型自适应控制算法设计

    崔琼刘勇徐顺来
    702-708页
    查看更多>>摘要：[目的]针对猪舍环境控制中场景复杂、多参数控制难以及系统呈现耦合特性的问题，基于无模型自适应控制(Model-free adaptive control，MFAC)算法，设计了适用于猪舍的多参数无模型自适应控制(Multi-parameter model-free adaptive control，MMFAC)算法。[方法]通过将MFAC算法与用于尺度伸缩变换的权值矩阵相融合，设计MMFAC算法。该算法利用紧格式动态线性化(Compact form dynamic linearization，CFDL)技术和最优化数学方法，进行伪雅可比矩阵(Pseudo-jacobian matrix，PJM)的参数辨识和调控装置的控制量计算。[结果]仿真试验结果表明，MMFAC算法具备对多参数进行自适应控制的能力，并可通过调整权重矩阵来降低关键参数的误差。真实猪舍环境控制试验结果表明，该算法可根据实时环境参数测量值计算风机控制量，并根据该控制量驱动风机，以保持环境参数在舒适区间范围内的稳定控制。[结论]MMFAC算法展现出良好的多参数自适应控制能力，能够适应复杂的猪舍环境，有效解决多参数控制难以及系统耦合的问题，在猪舍环境控制中具有较好的应用前景。

    猪舍环境多参数控制自适应控制耦合系统MFAC

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    基于多环境因素分析的猪舍温湿度预测模型

    朱佳明孙彬蒲施桦潘学民...
    709-721页
    查看更多>>摘要：[目的]针对环控设备调控滞后导致的密闭猪舍内温湿度波动大问题，提出合适的多元时间序列温湿度预测模型。[方法]采用皮尔逊相关性分析确定采集到的 12 种环境因子的相关性，初步筛选模型的输入特征。对已筛选的输入特征归一化，消除数据尺度的影响，选取DDGCRN、长短期记忆网络、支持向量回归和随机森林模型，对模型预测结果实例验证，筛选出性能最好的模型。[结果]筛选确定了温湿度预测模型的输入特征。经对比验证，DDGCRN模型预测精度最高，其预测温度和湿度的平均绝对误差分别为 0。079 和 0。458，均方根误差分别为 0。134 和 0。719，平均绝对百分比误差分别为 0。392%和 0。675%。模型输入配置比较分析表明，过多的输入特征并不能使得模型的预测能力提高，反而可能降低，且不同类型的模型以及不同的预测目标都有不同的合适的输入特征。[结论]使用DDGCRN温湿度预测模型对舍内的温湿度变换可以起到提前警告作用，为精准控制养殖环境温湿度提供参考。

    多环境因素密闭猪舍温湿度预测模型相关性分析

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    基于关键点检测和多目标跟踪的猪只体尺估计

    姚裔芃徐晨陈鸿基刘勇...
    722-729页
    查看更多>>摘要：[目的]减少猪场人工测量猪只体尺的工作量，提高测量精度和工作效率。[方法]本研究提出基于关键点检测和多目标跟踪的猪只体尺自动估计方法，该方法使用Yolov8-Pose模型识别各猪只关键点和目标检测框，利用ByteTrack算法对猪群实时跟踪，引入感兴趣区域规避图像畸变，提高识别速度，同时设计姿态和异常检测过滤算法减少因运动模糊、姿态不正等因素造成的误差。[结果]5 个猪栏中 24 头猪只体长、肩宽、臀宽的平均绝对误差均小于 3 cm，平均绝对百分比误差分别维持在 4%、6%和 7%以内。数据处理速度提升为 19。3 帧/s。[结论]本研究提出的基于关键点检测和多目标跟踪的猪只体尺估计方法为猪场生产场景提供了一个轻量化、易部署的自动体尺测量解决方案。

    Yolov8-Pose感兴趣区域体尺估计关键点目标检测框猪

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