畜牧養殖穿戴式信息監測技術研究現狀與發展分析

張小栓 張夢杰 王 磊 羅海玲 李 軍

(1.中國農業大學工學院， 北京 100083； 2.中國農業大學食品質量與安全北京實驗室， 北京 100083；3.中國農業大學動物科學技術學院， 北京 100193； 4.中國農業大學經濟管理學院， 北京 100083)

0 引言

作為畜牧業大國，我國逐漸由家庭散養向規模養殖模式發展，傳統的畜牧業在養殖、運輸和銷售等環節存在著大量的不足和問題[1-2]。隨著信息技術的快速發展，利用現代信息技術解決傳統畜牧業的不足和問題，探索畜牧業現代信息化發展方式，激發畜牧業內在增長動力，對推動和實現畜牧業穩定可持續發展具有重要意義。

近年來，穿戴式技術的快速發展受到廣泛關注，穿戴式設備被應用在運動追蹤、健身、生物醫療等諸多領域。穿戴式信息監測技術融合多媒體、傳感器和無線通信等技術于一體，有望成為對動物健康監管最有效和可行的技術[3-4]。本文對穿戴式信息監測技術的相關研究進行系統文獻整理和綜述，以期為穿戴式信息監測技術在畜牧業領域更加廣泛而深入的應用提供理論支持。

1 畜牧養殖穿戴式信息監測工作原理

穿戴式畜牧養殖信息監測系統主要由信息采集單元、信息處理單元、無線傳輸單元和智能終端等組成[5-6]，信息采集單元采集養殖環境信息(光照強度、溫濕度、氣體濃度等)、動物的生理信息(體溫、血壓、心率、呼吸等)和行為信息(靜止、跳躍、跑動、打斗、聲音信息等)，信息處理單元對信息采集單元采集的各種信息進行降噪濾波等預處理，然后對信息進行分析處理、傳輸和存儲，信息處理單元處理過的信息通過無線傳輸單元傳輸到智能終端進行顯示和存儲，對農場動物的健康狀況等信息進行實時動態監測和管理。如圖1所示為畜牧養殖穿戴式信息監測工作原理圖。

為適應監測對象、穿戴部位和監測參數等要求，穿戴式設備往往被特別定制，其穿戴形式包括束縛式、貼覆式和植入式。考慮到體積、成本和能耗等因素，束縛式穿戴設備常被應用在牛、羊、豬等大中型家畜身上，貼覆式和植入式設備常被應用在雞、鴨、鵝等小型家禽身上。對于散養或放牧養殖方式，主要實現定位和追蹤功能，對于圈養養殖方式，主要監測其生理信息與生活環境信息。

圖1 畜牧養殖穿戴式信息監測工作原理圖Fig.1 Schematic of animal husbandry wearable information monitoring

2 畜牧養殖穿戴式信息監測技術

2.1 信息感知技術

2.1.1穿戴式傳感器技術

傳感器是實現信息收集、傳輸、存儲等功能的基礎元器件，用于畜牧養殖穿戴式傳感器主要分為運動傳感器、生命體征傳感器以及環境傳感器等類型，圖2所示為畜牧養殖穿戴式信息監測參數示意圖。傳感器通常用于感知監測對象的信息變化，該技術作為穿戴式信息監測技術的核心技術之一，對穿戴式技術的發展具有十分重要的作用。

圖2 畜牧養殖穿戴式信息監測參數示意圖Fig.2 Schematic of monitoring parameters of wearable information in animal husbandry

運動傳感器：運動傳感器主要用于監測被測對象的運動狀態，可測量與運動相關的位移、速度、加速度等物理量。養殖場內動物的自由活動可能會引起動物個體、動物與動物之間、動物與環境的相互作用，從而對動物造成損傷、應激，甚至影響養殖場經濟效益及可持續發展[3-4]，因此有必要開發相應設備監測養殖場自由活動的動物。在生物醫學領域，MOON等[7]應用一種慣性壓電式傳感器BioStampRC進行多發性硬化癥的步態特征監測，此傳感器結構簡單靈敏度高，但體積較大不易集成；CHUNG等[8]開發的穿戴式壓阻式彎曲運動傳感器，體積小、續航能力強，具有同時檢測彎曲曲率和速度的功能；DEGRAFF等[9]使用碳納米管打印出柔性壓力傳感器，該傳感器相比于傳統的壓力傳感器靈敏度提升70%，且具有極高的線性度，可更加精準地對動物行為進行監測。而及時發現動物發情行為是提高農場動物繁殖能力的重要手段[10]；任亮等[11]研究了計步器監測系統與人工監測效率，結果顯示計步器監測系統能夠得到更準確的發情檢出率；PONS等[12]提出了一種基于深度追蹤的動物體位和身體部位自動檢測系統，并對基于監督和監測的幾種分類算法的性能進行了詳盡的評估。為了評估活羊應激水平，CUI等[13]設計了基于Arduino開源平臺的三軸加速度計用于測量和記錄活羊運動及其行為狀態(圖3)，研究表明，活羊應激反應與其行為表現具有一定的相關性。在動物計算機交互領域，人們越來越關注自動檢測動物的行為和身體姿勢，這將給動物福利帶來好處，實現遠程通信、福利評估、行為模式檢測、交互和適應系統等。因此，使用傳感器模塊或傳感器集成平臺監測動物生理行為具有十分重要的意義。

圖3 基于Arduino開源平臺的活羊應激水平監測示意圖Fig.3 Schematic of stress level monitoring of live sheep based on Arduino open source platform

生命體征傳感器：研究表明，生命體征變化可反映人或動物的病情輕重和危急程度[14-15]，即監測人或動物的體溫、心率、血壓、呼吸、腦電波等生命體征，對保證人或動物健康具有重要意義。用于監測生命體征的傳感器的實現方式主要是電極式、放射式和透射式，目前腦電波監測的形式幾乎全部為電極式。胡良文等[16]利用4X1DS18B20電極式溫度傳感器陣列采集溫度數據，對比試驗驗證了該系統連續測量的可靠性，測量精度為0.06℃，雖然測量精度較高，功耗低，但傳感器陣列不易集成，體積大、操作繁瑣；柏廣宇等[17]研制出母豬體溫監測節點，選擇母豬臀部為最佳測量部位，選用MLX90614型紅外溫度傳感器為溫度測量傳感器，實現實時遠程監測母豬體溫，操作方便，系統測量誤差為0.21℃，滿足養殖行業對豬體溫測量誤差的要求。此外，基本生命體征指標可以反映和評估活羊應激水平，CUI等[13]設計了基于Arduino開源平臺的生命體征監測裝置(圖3)，該裝置包括主機端和從機端，主機與從機通過藍牙模塊實現通信，其測量指標包括體表溫度、心率等，結果表明，在應激狀態下活羊體溫和心率指標均處于不適宜狀態。

環境傳感器：環境傳感器能夠監測畜牧養殖環境狀態的實時變化[18-19]，包括溫濕度傳感器、氣體濃度傳感器、雨量傳感器、光照傳感器、風速風向傳感器等，不僅能夠精確地測量相關環境信息，還可以和上位機實現聯網，滿足用戶對被測物數據的測試、記錄和存儲。WEEKLY等[20]描述了一種BiB傳感器用于收集豐富的建筑物的環境參數(如CO2濃度等)；KIM等[21]研制出一種基于3×3矩陣離子通道的柔性溫度傳感器，并證明它能夠在特定區域內對溫度進行高度選擇性、靈敏和靈活的測量；通過改變采集節點的傳感器類型，能夠實現對不同場合的監測任務，陳鐿等[22]設計了一種新型環境監測系統，基于無線傳感器網絡對CO2濃度、溫濕度等環境參數進行監測。表1所示為穿戴式信息監測傳感器性能比較。

表1 穿戴式信息監測傳感器性能比較Tab.1 Performance comparison of wearable information monitoring sensors

2.1.2特征參數識別

畜牧養殖穿戴式信息監測特征參數識別分為生理特征參數識別[30]、行為特征參數識別[31-32]和環境特征參數識別[33-34]，其中生理特征參數識別和行為特征參數識別是技術難點，因為監測對象較為活躍，對傳感器的穩定性、精度和布置方式等要求較高。表2綜合分析了常見的穿戴式信息監測生理參數及傳感器類型。

表2 常見穿戴式信息監測生理參數及傳感器類型Tab.2 Physiological parameters and sensor types of common wearable information monitoring

生理特征參數識別：生理特征參數直接關聯動物的健康水平，應用于生理特征參數識別的傳感器主要有電極式、反射式和透射式，并且向多傳感集成的方向發展。參數識別方法主要是運用各類監測生理參數的傳感器，獲取畜牧養殖過程中農場動物的心率、體溫、呼吸等參數數據，并運用均值聚類算法、主成分分析法、神經網絡算法、遺傳算法和特征元素法等方法提取特征參數信息，建立生理特征與機體健康程度之間的關系模型。

行為特征參數識別：本文研究的動物行為特征主要表現在動物咀嚼、俯仰、行走、跳躍、爬跨、咳嗽等方面，運用穿戴式運動傳感器可記錄農場動物的日常行為特征，便于研究分析農場動物在養殖環節產生的特定規律性變化，為生產者決策管理提供理論依據。動物運動行為的聲學分析已被證明能夠準確地識別咀嚼和咬傷，根據鉗口運動的原理可有效區分動物的咬合和拒絕行為，RUTTER[48]研制一種由鼻帶、ART-MSR壓力傳感器和計算機接口組成的穿戴式行為記錄儀；CLAPHAM等[49]提出了一種聲學記錄和分析系統，利用靠近動物嘴的寬頻傳聲器獲取數學信號，用來自動檢測、分類和評估放牧肉牛的攝食情況；宣傳忠等[50]提出一種改進的MFCC與HMM相互結合的羊咳嗽聲識別系統，該系統識別率高，能夠達到對羊咳嗽聲的識別要求。聲音監測在農場動物的監測中具有十分重要的作用，通過這種監測指標能夠比較清楚了解動物的生理狀態，對控制動物進食量、降低動物疾病傳染風險等方面具有一定的貢獻。

此外，通過布置傳感器網絡節點可對動物行為進行較為全面的監測，WATANABE等[51]使用三軸加速度傳感器對牛下顎部位運動特征進行監測，分析牛咬斷草食、咀嚼草食、休息等行為；NADIMI等[52]提出使用無線傳感器網絡節點對牛頸部的俯仰角及運動速度進行監測，使用分類樹對牛的行為進行分類并預測牛群其他個體的行為；尹令等[53]設計了一種奶牛行為特征監測系統，在奶牛的頸部裝配無線傳感器節點并使用K-均值聚類算法對參數進行分類識別，可以細致區分奶牛靜止、慢走、爬跨等行為。

2.2 信號分析與處理

穿戴式信息監測技術能進一步分析挖掘更加有價值的信息，促進畜牧養殖業更好發展。應用于畜牧養殖信息監測的各類傳感器采集的信號大部分是微弱信號，信號不僅強度較弱，而且信號噪聲高、衰減快，不能獲得精準的信號，從而對動物的健康狀況水平不能進行精準的判斷。如圖4與表3所示，信號分析與處理方法主要研究內容有時域分析、頻域分析、時頻分析以及數字濾波等方法[54-55]。

圖4 信號分析與處理原理圖Fig.4 Signal analysis and processing schematic

表3 信號分析與處理方法對比Tab.3 Comparison of signal analysis and processing methods

2.2.1時域分析法

時域分析法根據時間歷程記錄信號波形，研究動物生理信號的幅值等參數、信號的穩態和交變分量隨時間變化的情況，分析傳感器采集的原始波形，保留信號最完整的信息，但生理信號處理的時間范圍較小、精密度較低[54]。如CUI等[13]通過研究心臟結構以及心臟跳動規律，并選擇5個典型時域參數分析了活羊心率變異性，結果表明，活羊心率變異性時域特征可反映活羊應激水平。

2.2.2頻域分析法

在生理信號的提取過程中會混入大量的噪聲，在對信號進行頻域處理之前要對信號進行濾波處理，提高信噪比，其理論基礎是傅里葉變換[54]。相較于時域分析法，頻域分析法的精密度較高一些，沈勁鵬等[56]首先對原始信號進行FFT分析，以確定呼吸信號和心跳信號的頻帶范圍，然后將原始信號分解為若干IMF分量，重構呼吸信號和心跳信號。該方法得到的呼吸率和心率的準確性都超過90%，可以很好地提取呼吸和心跳信號；SHARMA等[57]提出了一種基于廣態濾波的方法對呼吸信號進行處理，實驗表明基于廣義同態濾波的離散傅立葉變換EDR技術優于基于離散傅立葉變換的同態濾波。

2.2.3時頻分析法

生理信號的時域分析和頻率分析都是從整體上對動物生理信號進行處理，無法反映信號的局部特征且只能處理平穩的、線性的生理信號，時頻分析法可以反映信號時間和頻域之間的關系[58]。HASSANPOUR[59]提出了一種利用時頻分布降低信號時間序列噪聲的方法，信號的時頻首先被劃分為信號子空間和噪聲子空間，使用時頻矩陣的奇異值作為空間劃分的標準，增強了信號時頻表示嵌入的信息。

2.2.3.1小波變換

小波變換(Wavelet transform，WT)繼承和發展了短時傅立葉變換局部化的思想，同時克服了窗口大小不隨頻率變化等缺點，能夠提供一個隨頻率改變的“時間-頻率”窗口，是進行信號時頻分析和處理的理想工具。劉思佳等[60]基于小波分解與去噪原理，通過串聯多次小波變換實現對睡眠時呼吸信號的去噪與提取；王芳等[61]在心電信號處理過程中，為了避免產生Gibbs振蕩現象和嚴重的頻率混疊現象，提出基于雙樹復小波變換，并結合最大后驗估計確定閾值的心電信號去噪方法，與傳統離散小波變換相比，雙樹復小波變換去噪更徹底，邊界、紋理等特征能較好地保留，可以作為一種生物醫學信號降噪處理的新方法；AKAR等[62]使用小波包變換對心電信號進行處理，實驗證明可以較好降低心電信號中的噪聲，解決了小波變換只對低頻信號進行處理的局限，分解更加細化。

2.2.3.2Hilbert-Huang變換

Hilbert-Huang變換是一種新興的時頻分析方法，能有效處理非線性非平穩信號問題，但存在操作時間過長、結果精準度不高等問題[63]。針對脈率變異性提取方法，丑永新等[64]提出一種基于Hilbert-Huang變換的脈率變異性信號(PRV)提取方法，即對脈搏信號進行經驗模態分解，得到脈搏信號的內稟模態函數及其邊際譜，根據邊際譜的頻率范圍選取能反映脈率變化的內稟模態函數分量，從分量中提取PRV信號。將所提出的方法應用于實際采集的脈搏信號，能從脈搏信號中準確地提取PRV信號，并且抗噪性很強。

2.2.4數字濾波方法

實驗采集的動物生理信號存在大量的噪聲，時域分析法、頻域分析法、時頻分析法在消除和減少信號噪聲時存在局限和制約。數字濾波的原理是輸入信號中有用成分和希望除去的噪聲部分各自占有不同的頻帶，把輸入序列通過一定運算變換成輸出序列[65]。段力等[66]提出了一種基于數字濾波的呼吸信號去噪方法，仿真實驗表明該方法能夠有效去除呼吸信號中的高頻噪聲干擾和抑制基線漂移，為臨床上實現便攜式呼吸監測打下基礎；張志鵬[67]使用基于LMS算法的自適應濾波器消除了與有用信號頻域重疊的運動偽跡干擾噪聲，提高了運動狀態下血氧飽和度檢測數據的精確度；ACHARYA等[68]使用研制的自適應Savitzky-Golay濾波器在不同信噪比下對噪聲合成腦電波圖信號進行了測試，自適應SG濾波器去除了噪聲，保持了信號的原始形狀，該方法計算簡單，速度快，效率高。此外，該方法還可用于其他信號，如心電圖、肌電圖、腦電波圖。

2.2.5綜合分析方法

信號分析與處理通常結合多種方法以實現更加全面的功能，如趙素文等[69]先對PPG信號進行9層小波分解得到具有較高信噪比呼吸波，并用改進的FFT頻率估計法從該信號中提取呼吸率，僅用光電傳感器便能同時完成呼吸率、心率及血氧飽和度等多項指標的監測。針對心電信號處理中噪聲難以消除問題，殷俊鵬等[70]提出一種基于小波域數字濾波的基線漂移去噪算法，采用提升小波分解心電信號，對最高層尺度系數做數字高通濾波處理，并重構得到去除基線漂移信號，在計算復雜度和性能方面能取得比傳統算法更好的平衡；郭洪量等[71]利用小波分析進行預處理，再利用簡單整系數濾波器進行進一步消噪，改進的心電信號消噪方法性能優于傳統的小波閾值去噪法和數字濾波法，處理時間比小波閾值去噪法低33%；GERMAN-SALLO等[72]利用連續的小波變換和頻譜分析結合的方法對心電信號進行處理，降低信號的噪聲效果顯著。此外，神經網絡等智能算法也得到了廣泛應用，MICHIELLI等[73]提出了一種基于長短期記憶塊(LSTM)的級聯遞歸神經網絡(RNN)結構，處理腦電波信號，對睡眠階段精準分類；GHADERYAN等[74]提出了一種新的簡單而有識別性的算法，該算法采用了最小生理信號數目和時變奇異值分解(TSVD)方法，與以往的傅立葉變換、倒譜變換、小波變換和傳統的方法相比，該方法具有更好的性能。

2.3 信息傳輸技術

穿戴式設備通過信息傳輸技術實現網絡互聯，信息傳輸技術實現對傳感器采集的關鍵信息進行快速有效存儲、分析和處理，圖5所示為畜牧養殖穿戴式信息傳輸網絡示意圖。為實現奶牛體溫信息的實時遠程監測，武彥等[75]以CC2430芯片為核心開發了測溫節點、路由節點和協調器節點，基于ARM9的微處理器S3C2440A和嵌入式Linux構建了網關節點，采用ZigBee技術實現無線網絡自組網和監測數據自動匯聚，并用LabVIEW設計了數據存儲、體溫監測預警及系統運行狀態監視的上位機軟件，該系統為奶牛疾病及分娩期預測提供了有效工具；李麗華等[76]以ATmega 16單片機為核心進行數據采集傳輸，使用C#語言編寫人機交互界面，實現了蛋雞體溫變化的實時采集、存儲、顯示以及歷史數據查詢，該裝置體溫測量誤差為0.1%；王世平等[77]采用CC2530芯片作為主控芯片處理傳感器采集的數據，上位機軟件使用VC#編寫，總體處理比較穩定；李年攸等[78]采用Arduino mega 2560單片機處理采集的養殖環境數據，可實現大型養殖場環境(溫度、濕度、光照)的自動監控，在降低養殖戶專業知識門檻的同時，節約財力物力的投入，提高了養殖的經濟效益。

作為穿戴式設備，要體現攜帶方便、穿脫方便、操作靈活、安全性高以及低功耗等特點，無線通信設備具有至關重要的作用。無線通信技術能夠實現穿戴式設備與智能設備的相互關聯，吳振宇等[79]提出一種基于藍牙4.0BLE協議棧和GSM移動通信網絡的新型無線心率穿戴式設備，具有體積小、功耗低、結構簡單、穿戴方便、測量準確、實時性好和成本低等優點；劉忠超等[80]將處理的養殖環境信息使用ZigBee無線傳輸給智能終端，實現了對牛舍環境的遠程無線實時監測，但傳輸不穩定，容易受外界環境的影響；于曉婷等[81]設計了一種畜牧業免疫管理系統，運用NFC技術對畜牧免疫信息進行存儲，用戶可以通過手機軟件或網頁進行畜牧信息的管理；MA[82]使用主動RFID進行種豬的個體識別和生命指標的采集，指標包括了呼吸、脈搏、血壓、體溫，實現無源更低功耗采集生理數據，操作更加方便，信息更加安全，但不能實現連續動態監測，其更多應用于追溯方面。表4所示為各種無線通信技術的比較與分析。

圖5 畜牧養殖穿戴式信息傳輸網絡示意圖Fig.5 Schematic of wearable information transmission network for livestock breeding

表4 通信方式比較與分析Tab.4 Comparison and analysis of communication methods

2.4 人機交互技術

人機交互技術是實現人與穿戴式信息監測設備之間語音交互[83]、姿態交互[84]、眼動交互[85]等方式的互動技術(如圖6所示)。人機交互技術的發展為消費者帶來了更好的用戶體驗，同時也是穿戴式技術實現解放雙手的重要技術之一。基于視覺的手勢識別率低，實時性差，需要研究各種算法來改善識別的精度和速度，眼睛虹膜、掌紋、步態、語音、人臉、DNA等人類特征的研發應用也正受到關注，多通道的整合也是人機交互的熱點，另外，與“無所不在的計算”、“云計算”等相關技術的融合與促進也需要繼續探索。

圖6 人機交互技術示意圖Fig.6 Schematic of human-computer interaction technology

目前，相關研究已經取得一定進步，如ZHANG等[86]根據人體生物電信號的特點，設計了皮層信號采集與調節電路，利用特征提取算法識別人體行為特征，然后利用物聯網建立無線局域網，該系統的建設為物聯網環境下的無線控制和康復娛樂的應用和擴展提供了一個有效可行的方案；MALASSIOTIS等[87]使用深度攝像頭對空間人體部位識別與跟蹤，利用深度與手部幾何特征，進行手勢與姿態識別；盛衛華等[88]采用一個慣性傳感器來采集被試驗人手指部位活動的信號，運用人工神經網絡進行手勢捕捉，并應用一個分層隱馬爾可夫模型結合前后手勢的關聯信息，精準實現了穿戴式設備的人機交互。此外，基于生物特征識別技術的穿戴式人機交互系統可以帶來更自然、更輕松的交互體驗[86]。總體而言，當前人機交互的智能化水平相比于人們的構想還存在較大的差距，需要進一步改善。

3 畜牧養殖信息監測穿戴方式比較

穿戴式監測方式直接影響對動物健康狀況實時、動態、連續監測過程的可操作性及監測結果的穩定性和準確性。表5所示為穿戴式信息監測方式比較與分析，按照穿戴方式分為體內和體外監測，按照創傷程度分為微創和無創等。體外監測又分為束縛式和貼覆式，其中束縛式具有穿戴簡單方便、價格便宜等優點，但容易脫落，受外界影響大，監測準確度較低，受動物大小限制；貼覆式監測方式常常受監測對象限制，很難連續監測，續航較差，并且需要安裝工具，但該穿戴方式不易脫落。體內監測通常采取植入式將傳感器微型裝置導入體內，該監測方式監測精度高，不受監測對象大小限制，不易脫落，但價格比較昂貴，續航能力差，傳輸距離有限。無創穿戴方式通常監測精度較低，但對大多數監測對象的日常行為沒有影響，續航能力較好；微創監測方式一般對監測對象的健康狀況有輕微影響，但該穿戴方式不易受外界因素影響，監測準確度較高。

表5 信息監測穿戴方式比較與分析Tab.5 Comparison and analysis of information monitoring wear methods

單個/網路：穿戴式設備具有監測一種或多種參數的功能，實現農場動物生理信息和環境信息感知，保證數據采集的實時性和可靠性，并且能高效率地進行數據采集、傳輸和記錄，盡可能少的時間占用少的系統資源，對于多參數同時監測的情況下，是確保可穿戴設備正常運行的重要因素。周龍甫等[96]采用系統集成方式，整合多個傳感器模塊，完成整機設計實現了動態監測運動情況下的生命基本體征和周邊環境信息，對于保證動物健康具有積極作用。

動物汗液中富含各種與疾病和健康有關的生物標記物，通過對這些標記物的檢測分析，可以監測動物身體健康狀態。KOH等[97]提供了一種微流體裝置，定義了一組汗腺接入點，通過捕獲汗液并對氯離子、葡萄糖、乳酸等標記物進行化學分析，從而達到健康監測的目的，監測結果包括汗液率、汗液流失等；GAO等[98]提出了一種傳感器陣列，用于多重原位汗液分析，穿戴式系統通過對汗液中的鈉離子、皮膚溫度等生物標記物進行檢測，能夠實時掌控汗液特征，該技術可以提供一種新的監測動物指標用于農場動物監測中，具有十分重要的研究意義。

體內/體外：與體外監測相比，植入體內監測具有較高精度，但缺點是操作不方便。何東健等[92]設計了一種植入式傳感器和體溫實時監測系統，將該植入式設備植入奶牛陰道內，能夠有效對奶牛陰道部位的體溫進行實時監測，雖然能夠準確監測奶牛體溫，但操作比較繁瑣、較難控制、續航能力較差、影響動物日常生活和健康狀況；ROSE等[99]開發了一種貼附在表皮上的傳感器貼片，實現了在智能終端上讀取溶質和電位傳感溶質和表面溫度，操作方便而且不影響動物的日常生活和健康狀況；納米多孔鉑電鍍會產生極強的拉伸應力，盡管經過等離子體處理可提高粘附力，但仍會導致納米多孔鉑在柔性聚合物基體上剝落，YOON等[100]通過改進柔性不銹鋼解決了這一難題，并開發耐磨、堅固、靈活和非酶連續血糖監測系統，實驗結果表明柔性不銹鋼對提高金屬層與基體的結合力有很好的效果，所開發的無線系統包括電化學分析電路、微控制器單元和無線通信模塊，通過兩種動物試驗評估了連續血糖監測系統，顯示出該植入式可穿戴血糖傳感器具有良好生物相容性。

微創/無創：穿戴式設備工作過程一般為微創或無創方式，目的是盡量減少對農場動物的傷害，降低應激程度。屈東東等[93]設計了一種安裝在奶牛耳道邊沿的穿戴式設備用于監測奶牛的體溫，該設備主要由數字溫度傳感器、基于ARM9的微處理器S3C2440A組成，實現了對群養奶牛體溫的遠程實時監測，為奶牛疾病及分娩期預測提供了有效工具，對其他大型動物的監測也具有一定的指導意義；KOH等[97]提供一種柔軟穿戴式的微流體裝置，采用無創的方式緊密貼和皮膚表面，從而對汗液進行分析；針對現有基于脈搏波傳導時間法或脈搏波特征參數法的血壓測量模型存在的不足，譚霞等[101]提出利用平均影響值法從提取的脈搏波傳導時間和脈搏波特征參數中優選出對血壓影響較大的參數作為輸入量，血壓作為輸出量訓練BP神經網絡模型，然后采用遺傳算法對個性化參數進行優化，從而建立一種連續血壓無創監測GA-MIV-BP神經網絡模型。

4 發展趨勢展望

畜牧養殖信息化已成為現代牧業的重要發展理念，有助于肉產品質量的安全可追溯，提升我國畜牧養殖體系的運作速度和質量，同時促進我國畜牧養殖基礎數據和適合我國國情的信息化模式的形成。本文在現有研究成果的基礎上，并借鑒穿戴式技術在人身上的應用情況，提出畜牧養殖穿戴式信息監測技術的發展趨勢：

(1)信息獲取方式由人工采集向自動化采集發展。傳統的信息獲取方式具有工作量大、主觀性強、精度低等缺點，無法滿足畜牧養殖業日益增長的實際需求。穿戴式信息監測技術集成多元傳感技術與通信技術為一體，可實現對養殖場動物生理參數及環境參數的實時、連續與自動采集，從而保證了養殖場信息資源的高效獲取。

(2)穿戴式傳感器將向微型化和柔性化方向發展。傳統的穿戴式設備功能單一，結構簡單，且適應性較差，無法滿足對養殖場動物的監測需求。隨著柔性傳感器和生物傳感器等新型傳感器的出現，穿戴式傳感器逐漸具有了柔韌、可延展、可植入等功能，為穿戴式技術提供了新的研究思路。

(3)信號處理與信息傳輸將向多元化、復合化和智能化方向發展。穿戴式信號處理技術由單一的信號處理方法到多種信號處理方法相結合，克服單一方法在信號處理方面的局限性。信息傳輸更加快捷，近場通信技術(RFID/NFC)、短距離無線通信與較遠距離無線通信并存，可滿足不同應用場景的需求。這些技術的應用對于養殖場動物生理及其生活環境信息的獲取具有重要實踐意義。

(4)信息監測方式將向系統性、整體性和自適應方向發展。穿戴式技術的應用使信息獲取方式更加多樣化，將由單參數到多參數監測，體內監測到體外監測，微創監測到無創監測，單傳感器監測到多傳感網絡監測，而且更加注重傳感器分布形式和動物監測部位對監測過程可操作性和監測結果準確性的影響。

(5)穿戴式信息監測技術的應用將提高養殖管理與決策水平。借助于物聯網平臺，穿戴式設備將更加信息化，獲取信息并將數據通過網絡傳輸到管理平臺，使決策更加及時和精準。信息化體系的構建能夠更好地促進現代管理科學與農業生產結合，使畜牧養殖由傳統的生產方式向精細化畜牧養殖系統發展。