畜禽養(yǎng)殖疾病診斷智能傳感技術研究進展

李奇峰，李嘉位，馬為紅，高榮華，余禮根，丁露雨，于沁楊

畜禽養(yǎng)殖疾病診斷智能傳感技術研究進展

李奇峰，李嘉位，馬為紅，高榮華，余禮根，丁露雨，于沁楊

北京農(nóng)業(yè)信息技術研究中心，北京 100097

畜牧業(yè)是我國農(nóng)業(yè)的重要組成部分，目前我國畜牧業(yè)向著規(guī)?；?、集約化發(fā)展，同時也增加了畜禽疾病診斷的難度。為提高畜禽養(yǎng)殖中的動物福利水平，并降低畜牧養(yǎng)殖中因動物疫病與健康異常帶來的經(jīng)濟損失與公共衛(wèi)生安全風險，近年出現(xiàn)了一批通過數(shù)字化、智能化手段實現(xiàn)畜禽疫病診療的自動化方法，如機器視覺分析、動物音頻分析、紅外溫度感知、深度學習分類等，這些方法可以有效提高對患病或異常畜禽動物的診斷效率、縮短診斷周期、降低畜牧養(yǎng)殖中人工巡檢勞動力。畜禽疫病自動診療方法不同于常規(guī)的基于病理學知識的診斷方法，其主要通過各類傳感器自動獲取畜禽在養(yǎng)殖過程中的圖像、聲音、體溫、心率、排泄物等各類特征信息，而后通過梅爾倒譜系數(shù)、Logistics回歸分析等數(shù)學模型和支持向量機、深度學習等智能算法對采集的信息進行綜合分析與處理，并對動物的健康狀態(tài)做出評價與預測。文章分別從畜禽形態(tài)診斷技術、行為診斷技術、聲音診斷技術、體溫診斷技術、其他生理參數(shù)診斷技術等幾個方面總結闡述了目前動物疫病智能診斷技術研究的進展和一些基礎的方法原理，這些方法基于動物外型與體尺、行為與動作、鳴叫與聲音、體溫、排泄物、呼吸與心率等數(shù)字化特征，通過數(shù)學模型對傳感器采集到的特征進行實時分析與分歸類，基本實現(xiàn)了對理想環(huán)境下動物健康狀態(tài)的評價。目前的畜禽動物疾病自動診療技術研究成果豐富，但相關診斷方法大多是在理想環(huán)境下進行，而實際的生產(chǎn)養(yǎng)殖環(huán)境中干擾因素很大，目前的診斷方法大多無法很好地排除干擾并精確提取出所需特征信息；并且目前的數(shù)字化禽畜疾病診斷方法多是基于禽畜的一種特征信息進行分析診斷，這使得診斷系統(tǒng)的診斷準確度受到影響，診斷結果說服力不足。同時目前的大多數(shù)數(shù)字化禽畜疾病診斷方法還存在診斷泛化能力差、抗干擾能力差等問題，這些問題制約了其推廣與應用。未來畜禽疾病自動診斷的研究重點是提高其傳感算法的精度和數(shù)學模型的適用性與魯棒性，并進一步發(fā)展基于多種特征耦合與數(shù)據(jù)融合的智能化畜禽疾病診療專家系統(tǒng)，爭取實現(xiàn)實時、高效、智能、精準的畜禽健康診斷。

畜禽疫病智能化診斷；行為診斷；生理診斷；畜禽傳感監(jiān)測

畜牧業(yè)是農(nóng)業(yè)的重要組成部分，我國的畜禽養(yǎng)殖業(yè)總產(chǎn)值占到在農(nóng)林牧漁業(yè)的30%以上，涉及2億多人的就業(yè)[1]。為適應市場需求與畜牧業(yè)轉型升級，畜牧業(yè)逐漸朝向集約化、規(guī)模化與智能化發(fā)展，畜牧養(yǎng)殖生產(chǎn)密度急劇擴大[2-3]。在這種條件下，動物疫病爆發(fā)風險增大、人畜共患病危險升級，繼而會對動物福利、生產(chǎn)效益、產(chǎn)品出口、公共衛(wèi)生安全構成嚴重威脅。提升動物疫病防治信息化與智能化水平是應對威脅的重要手段[4-5]。

目前在動物養(yǎng)殖疫病防控工作中，獸醫(yī)在畜禽養(yǎng)殖舍內(nèi)每日巡檢為主要手段，然而巡檢工作量巨大，工作環(huán)境惡劣，專業(yè)巡檢員供不應求，存在交叉感染風險，常導致疾病動物診斷滯后，錯過治療窗口時間，帶來群體感染等情況。為了避免養(yǎng)殖過程疾病造成損失，畜禽養(yǎng)殖場通常采取抗生素程序化用藥等方法進行應對，由此導致抗生素的大劑量添加，會對環(huán)境、畜禽造成危害[6]。隨著信息技術的進步，畜禽疾病檢測技術不斷發(fā)展，出現(xiàn)了一批針對畜禽進行自動疾病診療的智能方法。如OKINDA等[7]開發(fā)了一套機器視覺系統(tǒng)，可自動提取肉雞的形態(tài)學特征與行走特征，基于特征信息構建了肉雞健康狀況預測算法。通過對肉雞NDV攻毒后連續(xù)13 d的試驗，證實該算法可以從第3天起對患病肉雞進行診斷，該方法實現(xiàn)患病肉雞的健康監(jiān)測與早期預警。HUANG等[8]提出了一種從雞舍內(nèi)嘈雜聲音中自動提取雞叫聲音的方法，將梅爾倒譜系數(shù)作為特征，用支持向量機進行分類，可以實時檢測到發(fā)生禽流感的病雞，準確率在84%—90%之間。NASIRAHMADI等[9]提出了一種通過圖像獲取豬只姿態(tài)特征的方法，并實現(xiàn)對豬的胸骨臥姿進行評分，該評分可作為豬只健康狀態(tài)的重要指標，為豬只疾病的早期識別提供技術支撐。鄭國生等[10]通過對奶牛休息時間、反芻時間、采食時間進行監(jiān)測，通過Logistics回歸分析實現(xiàn)了奶牛健康狀態(tài)評價，奶牛異常狀態(tài)識別準確率達到了91%。

畜禽疫病智能診療通過信息化和人工智能技術手段采集動物的各類特征信息，通過構建智能分級評分模型或專家系統(tǒng)對動物疫病做出自動診斷。本文重點介紹通過體表形態(tài)特征、行為特征、聲音特征、體溫與排泄物等生理特征對疾病進行智能自動診療的信息化技術研究進展。

本文主要從畜禽形態(tài)與行為診斷、畜禽聲音診斷、畜禽體溫診斷和其他診斷等以下幾個方面展開介紹，相關診斷技術內(nèi)容及邏輯如圖1所示。

圖1 畜禽養(yǎng)殖智能傳感診斷技術框圖

1 畜禽形態(tài)與行為診斷技術

形態(tài)與行為特征是畜禽動物發(fā)生疾病最直觀的外在表現(xiàn)，是動物健康狀態(tài)評價的重要指標[11]，也是獸醫(yī)對畜禽動物進行疾病診斷的重要依據(jù)。在無接觸測量中，常用機器視覺與紅外激光技術獲取動物的圖像或點云信息，進而對動物的體表形態(tài)異常進行識別與判斷，一般流程如圖2所示。

圖2中，模式知識庫是識別的核心，可以通過動物形態(tài)與行為特征對畜牧動物的健康狀態(tài)進行定義與分類[12]。圖像（流）采集一般基于俯視或主視角度的2D圖像傳感器，有些研究結合深度相機、激光傳感器、熱像儀等設備同步采集動物圖像中更多維度的信息，獲取了更豐富的數(shù)據(jù)對動物健康狀態(tài)進行評價。

1.1 畜禽外表形態(tài)診斷技術

患病動物個體常表現(xiàn)為身體結構變化、輪廓變化、關鍵部位形態(tài)（如雞冠部、牛腿部等）變化。目前的研究多針對上述特征開展，通過建立模式知識庫對動物健康狀態(tài)進行分類、分級評價，繼而實現(xiàn)動物疫病異常診斷。

1.1.1 基于可見光和深度圖像的畜禽形態(tài)識別 ZHUANG[13]等提出了一種基于姿勢的家禽疾病檢測算法。他采集了正對肉雞的圖像，使用K均值聚類和橢圓模型對圖像進行分割，并自動提取肉雞的骨骼姿態(tài)夾角、肉雞輪廓凹凸度、輪廓伸長度、輪廓圓度、輪廓外接矩形伸長度、面積線性率、骨架拼接角等7個特征，然后使用POLY核函數(shù)的SVM模型對健康肉雞和患病肉雞做出自動分類，準確率為99.469%，該算法可以提供早期預警。ZHUANG[14]的另一項研究中，以健康和生病肉雞的羽毛質地（自然或蓬松）和常規(guī)姿勢（站立或躺下）的不同為依據(jù)，設計了一種IFSSD深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型對其進行分類，該方法實時識別雞群中出現(xiàn)的病雞，準確率達到90%以上。畢敏娜等[15]提出了一種基于雞頭特征信息的病雞識別方法。她從圖像中定位到雞冠雞垂區(qū)域，利用雞冠和雞垂輪廓的幾何關系來定位雞頭。在雞頭中，分別提取雞眼瞳孔輪廓與雞冠的H通道顏色特征構成共生矩陣，通過ARA特征選擇算法獲得病雞特征向量，最后采用支持向量機進行病雞訓練分類，結果表明病雞識別正確率為92.5%。李亞碩等[16]通過雞冠顏色特征，構建了一套機器視覺系統(tǒng)對病雞進行識別，在識別后可以定位到病雞的具體位置，病雞的正確識別率為96%，誤識別率為2%。AZZARO等[17]從奶牛上方3米處采集俯視圖像，并以奶牛的前肋骨，尾巴以及左右鉤為基本點進行形狀參考與坐標定位，自動提取了23個關鍵解剖學節(jié)點，通過節(jié)點位置數(shù)據(jù)進行建模與計算，最終得出奶牛的五分制身體狀況評分（BCS），身體狀態(tài)評分可以作為奶牛健康狀態(tài)評價與疾病診斷的重要指標。SPOLIANSKY等[18]利用3D Kinect相機開發(fā)了另一種奶牛的五分制體況評分（BCS）系統(tǒng)，他沒有通過定位關鍵點，而是直接采集奶牛11個高度特征信息、1個水平距離特征，結合牛體重和年齡，賦予每個信息相應權重，實現(xiàn)BCS自動計算，BCS誤差0.5分以內(nèi)的準確率為100%，1.0分以內(nèi)準確率為91%。進而依據(jù)該評分可以實現(xiàn)奶牛脂肪肝、酮病、乳腺炎、跛行和不育等不良狀態(tài)的預警。BL?MKE等[19]通過機器視覺技術的一種自動化系統(tǒng)，在屠宰場中通過2D相機拍攝豬體，并通過模型算法識別生豬耳部和尾部病變，耳部病變識別率為77.0%、特異性為96.5%；準確度為95.4%；尾部病變識別率為77.8%；特異性為99.7%；準確性為99.5%。這種方法為養(yǎng)殖過程中的豬只健康監(jiān)測提供了新的思路。滕光輝等[20]基于Kinect傳感器實用三維重構技術獲取了母豬的臀部高寬比、臀股面積及曲率半徑，最終以曲率半徑為依據(jù)建立了母豬體況估測模型，準確率達到91.7%，體況體重評價結果可以反映母豬的健康與發(fā)育狀態(tài)。

圖2 基于動物形態(tài)與行為的疾病診斷基本流程

基于動物形態(tài)特征對疾病進行自動診斷的研究中通常以動物關鍵形態(tài)參數(shù)、骨骼角度參數(shù)、輪廓幾何特征，能直觀地檢測到畜禽身體形態(tài)異常狀態(tài)，對動物疾病做出診斷。但此類方法對圖像采集位置的要求較高，容易受到拍攝角度、干擾物以及動物不同姿態(tài)的影響，導致目標區(qū)域分割困難、動物跟蹤和監(jiān)測障礙，算法復用性、抗干擾性不強，產(chǎn)生對感興趣區(qū)域的定位和分類誤差。近年來出現(xiàn)的深度卷積網(wǎng)絡模型可以較好地克服環(huán)境、姿態(tài)和角度的影響，目前的相關研究中發(fā)現(xiàn)，深度卷積網(wǎng)絡對目標識別、分割、分類等問題取得了較好的效果，如高云等[21]在深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的基礎上建立了Pig Net網(wǎng)絡，用于對群豬圖像尤其是對粘連豬體進行實例分割, 實現(xiàn)獨立豬體的分辨和定位，進而為動物疾病的分類與診斷提供技術基礎，Pig Net網(wǎng)絡模型分割準確率超過86%，單幅圖像處理速度約2秒，可以滿足應用需要。薛月菊等[22]將FasterR-CNN用于哺乳期母豬高危動作監(jiān)測的豬體定位過程中，同樣較好地克服了光線變化、豬體形態(tài)不同、仔豬粘連的問題。鄧寒冰等[23]將深度神經(jīng)網(wǎng)絡應用于肉牛形體部位識別，也取得了94%的準確率。但此類方法對動物形態(tài)的圖像數(shù)據(jù)量以及標簽精度有較高要求，這是制約深度卷積網(wǎng)絡在畜禽動物疾病診斷中應用的主要瓶頸，該問題可以通過遷移學習等方法應對，也可以通過加強數(shù)據(jù)復用性來解決，這是未來研究需要突破的方向之一。

1.1.2 基于紅外熱成像的畜禽異常識別 紅外熱成像攝像機可以識別具有遠紅外范圍的熱輻射，并將產(chǎn)生的輸出為熱譜圖，熱譜圖在動物身體分割、定位、疾病檢測方面較普通圖像有較大優(yōu)勢[24-25]，尤其在動物體表寄生蟲識別、動物局部組織病變識別等方面。CORTIVO等[26]基于寄生蟲與牛體溫度的差異，通過采集牛體表背部、臉部、陰囊部的紅外圖像，自動計算牛體上的蜱蟲、蒼蠅、果蠅數(shù)目，圖像計算結果與目視結果相關性達到0.9以上。乳房炎是奶牛最值得關注的健康問題之一[27-28]，熱紅外技術對此類疾病檢測也有應用，SATHIYABARATHI等[29]分別從母牛乳房側面、眼睛表面采集紅外熱像圖，識別特定位置的紅外熱像信息，并通過兩個位置平均特征溫度早期診斷奶牛的臨床乳腺炎，診斷靈敏度和特異性均達到95%以上。STOKES等[30]采集了奶牛蹄部的紅外圖像，通過識別冠狀動脈溫度的分布情況來實現(xiàn)針對奶牛皮膚炎的（DD）篩查，通過閾值設置與定位，實驗發(fā)現(xiàn)自然狀態(tài)下陽性識別率為55%—80%，但經(jīng)過清潔之后的識別準確率可以達到91%。MARTINS等[31]嘗試在綿羊乳腺炎診斷中運用紅外圖像技術，利用代謝變化與局部溫度的變化關系，將乳腺炎狀態(tài)不同的綿羊進行三級分類（健康，亞疾病和疾病），準確率為73%。AMEZCUA[32]使用紅外熱像儀檢測母豬下肢的炎癥，檢測腿部各骨骼的溫度，以識別母豬不同程度的跛行。ZHANG等[33]基于YOLOv3提出了一種從熱紅外圖中自動定位奶牛的眼睛和乳房的方法，平均準確率為83%，進而自動測定奶牛眼睛和乳房的溫度，實現(xiàn)奶牛乳腺炎的自動識別。

使用紅外圖像對畜禽動物外型、外表的識別研究中，容易克服背景環(huán)境對采集對象的干擾，并識別到敏感區(qū)域綜合特征，可用于動物關節(jié)炎癥、發(fā)育異常、體表寄生蟲等疾病的識別，有較好的疾病診斷準確率。但當動物發(fā)生重疊，或有視野內(nèi)出現(xiàn)其他高溫物體（如電燈、加溫器）時，對識別結果有較大干擾，對于此類問題，可研究可見光與紅外熱成像融合算法，充分利用紅外熱成像的面域溫度值特性和可見光的特征提取的優(yōu)勢，生成融合圖像分析處理，提高畜禽養(yǎng)殖疾病診斷的檢測能力。

1.2 畜禽行為特征診斷技術

因動物姿態(tài)、動作難以限定，基于靜態(tài)形態(tài)特征的識別在應用中局限性較大，而通過動態(tài)行為對動物進行疾病自動診療的方法可以較好地克服這個問題。動物行為一般包括其采食、飲水、排泄、躺臥、站立等基礎生理行為，以及步態(tài)、反射、交互、咬尾等高級社交行為[34]，這些行為可以有效地反映動物福利水平與精神狀態(tài)[35]，是動物疾病診斷的重要依據(jù)。

動物行為是判斷動物生長狀態(tài)、精神狀態(tài)、健康水平的重要表征，一般通過在適當位置部署圖像傳感器對動物群體或個體進行連續(xù)監(jiān)控，從而獲取其行為特征，進而對動物疾病做出預警或識別。

1.2.1 基礎生理行為異常識別 采食、飲水、呼吸、排泄、躺臥、站立等動物基礎生理行為是動物健康狀態(tài)的最直觀反映，被很多學者用來作為動物疾病與異常的診斷標準[36]。MADSEN等[37]通過對幼豬的水消耗量進行不間斷監(jiān)測，進而提出了一種使用狀態(tài)空間模型對幼豬健康狀態(tài)進行評價的方法，試驗表明這種方法可以在發(fā)病前1天提前檢測到幼豬腹瀉等疾病的暴發(fā)。CORNOU等[38]發(fā)明了一種母豬自動喂食器，基于自動喂食器可以直接獲取母豬的采食量數(shù)據(jù)，通過單變量動態(tài)線性模型建模的個體采食量標準對母豬的健康異常狀態(tài)與疾病進行預警和監(jiān)控，疾病預警靈敏度為41%至70%。AYDIN[39]使用Kinect深度相機從俯視角度采集肉雞的3D圖像，并對肉雞的躺臥與站立狀態(tài)進行識別，并檢測躺臥狀態(tài)出現(xiàn)的次數(shù)（NOL），統(tǒng)計肉雞躺臥狀態(tài)的持續(xù)時間（LTL），試驗證明3D視覺相機系統(tǒng)與人工標記結果對比得知分類準確率達到93%，最終根據(jù)肉雞躺臥時間與健康狀態(tài)的負相關性，提出了一種間接評價肉雞腿部健康狀態(tài)的方法。朱偉興等[40]設計了一種病豬行為自動監(jiān)測系統(tǒng)，在群養(yǎng)狀態(tài)下對豬群的排泄區(qū)域進行不間斷監(jiān)控，采用改進的運動目標檢測算法和基于像素塊對稱特征的圖像識別算法定位具有異常行為的疑似病豬，病豬檢測正確率為78.38%。母牛躺臥動作可以作為疾病診斷的反映之一，PORTO等[41]設計了一種基于計算機視覺的自動檢測牛舍中奶牛躺臥行為的系統(tǒng)，該系統(tǒng)檢測母牛躺臥行為的靈敏度高達92%。溫長吉等[42]提出了一種基于共軛梯度追蹤算法的稀疏超完備詞典學習算法，用于奶牛跛足行為的早期識別，通過實際視頻數(shù)據(jù)測試，識別準確率為92%—93%，平均響應時間為0.043s，取得了較好的效果。WU等[43]提出了基于Deeplab V3 算法的奶牛目標分割方法，通過基于相位的視頻放大算法放大微弱的呼吸運動，進而將相關特征用于呼吸頻率檢測的平均光流方向，最終實現(xiàn)基于Lucas-Kanade光流算法的奶牛呼吸頻率檢測，平均準確度為93.04%，通過呼吸頻率的變化可以有效識別奶牛健康的異常。英國布里斯托大學WEEKS等[44]針對肉雞的飲食行為與姿態(tài)進行了深入探究，他指出健康肉雞與跛行肉雞的飲食行為體現(xiàn)出較大的差異，健康肉雞通常在站立情況下采食，而跛行肉雞超過一半采食是在臥倒狀態(tài)下完成的。并且健康肉雞與跛行肉雞的采食次數(shù)也出現(xiàn)了較大的差異。最終他提出肉雞的腿部健康程度與肉雞躺臥的持續(xù)時間之間存在極顯著（＜0.001）的關系，該關系可用于肉雞的疾病早期診斷。LAO等[45]開發(fā)了一種算法來自動處理和分析母豬的3D深度圖像，從深度圖像中自動識別母豬行為（躺、坐、站、跪、進食、喝水和移位），各行為分類平均準確率為95%左右，通過各行為分布可為豬只疾病爆發(fā)、生活環(huán)境脅迫等情況做出預警。宋懷波等[46]基于視頻分析與目標跟蹤技術開發(fā)了一種多目標奶牛反芻行為監(jiān)測方法，該方法跟蹤奶牛的平均誤差22—28像素，基于此可以實現(xiàn)全天候監(jiān)控奶牛反芻行為，進而反映奶牛健康狀態(tài)。YANG等[47]利用Faster R-CNN深度學習模型，開發(fā)了一種基于視頻監(jiān)控的豬只采食行為識別方法，該方法可以從豬只的所有活動行為中實時識別豬只的攝食行為，準確率達到99.6%，召回率為86.93%，該方法可以從側面反映豬只的健康狀態(tài)。陶源棟等[48]用Kinect監(jiān)測梅山豬的呼吸，通過DBSCAN密度聚類算法定位豬腹部區(qū)域，獲得腹部深度值的變化曲線，通過離散傅里葉變換得到深度值-時間擬合曲線，利用極點值出現(xiàn)的時間計算母豬呼吸頻次，準確率為85.3%，進而對豬只出現(xiàn)的健康問題進行預警和判斷。TSAI等[49]通過TinyYOLOv3深層神經(jīng)網(wǎng)絡搭建了一種奶牛頭部的檢測算法，根據(jù)牛頭的位置跟蹤實現(xiàn)奶牛喝水行為與飲水量的監(jiān)測，最終實現(xiàn)奶牛的熱應激等異常健康狀態(tài)的自動檢測，檢測精度為98.7%。

此類方法通?；谧詣荧@取的動物活動規(guī)律、行為規(guī)律對疾病進行判斷，因患病動物的行為習慣統(tǒng)計特征差異顯著，所以此類算法在理想條件下靈敏度與特異性普遍較高。方法難點在于長時間對動物的準確定位與跟蹤，并計算其行為軌跡與特點。此外，基于動物活動規(guī)律、行為的統(tǒng)計需要實時處理視頻流，算法效率也是制約條件之一。

1.2.2 運動與交互高級行為異常識別 除了動物的基本生理行為之外，步態(tài)行為、互動行為、群體聚集行為等也可以有效反映動物精神狀態(tài)和健康狀況[50]。這些行為往往可以實現(xiàn)在更早時候，對動物可能出現(xiàn)的疾病進行預警?？滴醯萚51]提出了一種基于機器視覺技術的奶牛跛行檢測系統(tǒng)，它通過時空插值算法，實現(xiàn)奶牛牛蹄定位，通過定位牛蹄軌跡檢測跛行，奶牛跛行檢測準確率為93.3%，跛行分類準確率為77.8%。英國牛津大學動物學系學者DAWKINS等[52]針對24只肉雞的小群體進行視頻監(jiān)控，使用“視頻光流法”研究肉雞群體運動產(chǎn)生的流動模式，通過光流峰值對雞群活動軌跡進行分析，并將肉雞雞群的活動量與肉雞的腿部健康情況做了擬合關聯(lián)模型，提出均勻的光流狀態(tài)下，肉雞死亡率低的結論。沈明霞等[53]針對肉雞個體，提取其運動速度、步幅、步幅差等變量，同時構建了一種肉雞步態(tài)評級方法，實現(xiàn)肉雞腿部疾病的早期預警與識別，識別準確率達到78%。JABBAR等[54]通過3D視頻系統(tǒng)，提取奶牛行走過程中的脊柱和鉤骨特征，基于此對奶牛的早期跛行進行二分類識別，識別準確率達到95.7%。KASHIHA等[55]開發(fā)了一種基于橢圓擬合算法的豬只跟蹤算法，并通過ImLS參數(shù)確定豬只屬于靜止狀態(tài)或移動狀態(tài)。他通過俯視攝像頭采集豬欄內(nèi)豬群的運動視頻，結合手動貼標，實現(xiàn)了自動識別每只豬的運動量，從而有效地將運動能力差的豬只進行區(qū)分與識別。朱家驥等[56]研發(fā)了一種基于星狀骨架模型的豬步態(tài)分析模型，通過提取豬只關鍵輪廓點的運動過濾，通過頻譜分析，計算出豬的前肢步態(tài)頻率，進而實現(xiàn)豬只的步態(tài)評價，為豬只疾病診斷提供支持。XIAO等[57]用雙目視覺實現(xiàn)了對籠養(yǎng)雞的健康狀態(tài)進行監(jiān)控，他通過2D分割與3D重建提取了雞的身體和頭部輪廓，檢測速度可以達到25 fps，身體分割精度為91.2%—94.6%，之后在3D空間中，他計算雞飲食行為中體現(xiàn)的頭部運動速度、身體運動速度等，通過這些參數(shù)可以有效發(fā)現(xiàn)患病雞以及有死亡風險的雞。CHEN等[58]使用Realsense深度相機自動檢測豬只的攻擊行為，并評價豬只的侵略性，其方法檢測準確率、靈敏度、特異性、精確度均在96%以上，因豬只侵略會導致皮膚外傷、感染、甚至致命傷害，所以攻擊行為頻率可以作為豬只健康、福利的重要評價指標。高云等[59]提出了使用3DCONV的群養(yǎng)豬侵略性行為識別算法-3DConvNet，將深度學習模型用于群養(yǎng)豬撕咬、撞擊、追逐、踩踏4大類，咬耳、咬尾、咬身、頭撞頭、頭撞身、追逐以及踩踏7小類侵略性行為進行分類，進而對豬只受傷進行預警，分類準確度為95.70%，單幀圖像處理時間為0.5 s。

除了圖像方法之外，也有學者通過其他傳感器對動物行為進行監(jiān)測，進而診斷動物可能出現(xiàn)的疾病。如ESCALANTE等[60]通過加速度傳感器采集的母豬運動數(shù)據(jù)，對母豬的行走、站立等行為進行自動分類，進而分析母豬健康狀態(tài)。SHEN等[61]通過奶牛鼻帶上壓力傳感器測量奶牛咀嚼中的壓力值變化規(guī)律，進而對其反芻行為進行測量與評價。但此類設備屬于侵入式，容易引起動物應激，且存在設備續(xù)航低、干擾重等問題。

高級行為是動物福利狀況的主要體現(xiàn)之一，基于高級行為的動物疾病診斷可提供參考性建議，是動物健康狀態(tài)的判據(jù)，可用于少量高品質畜牧動物的生產(chǎn)監(jiān)控，但一般不作為疾病診斷的主要依據(jù)。

一般針對動物體表形態(tài)、行為的研究是通過機器視覺技術完成的，現(xiàn)有技術常針對可見光圖像、深度圖像、紅外熱成像圖像進行研究。可見光圖像的采集成本最低、相關技術豐富、研究時間最長，隨著近年來深度神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)展，分割、識別、定位取得了越來越好的效果，可廣泛用于檢測動物的局部特征（蹄部、頭部等）與常規(guī)行為（躺臥、進食、飲水、運動、侵略性行為等），進而為動物疾病診斷提供支撐[62-63]。深度圖像在可見光圖像中添加了距離傳感器，可以獲取3D圖像信息，3D圖像可通過Kinect、Realsense等設備進行采集，深度圖像可以在動物形態(tài)測量、體型評價發(fā)揮更好的作用，也有助于提升圖像分割準確率，但深度圖像受光線影響嚴重，尤其是自然光對測量的影響較大。紅外熱成像圖像在動物與背景分割方面具有良好的效果，可通過動物各部位的溫度差異對圖像進行較為理想的分割與定位，此外紅外圖像對動物各部位炎癥的識別有很好的效果。技術對比如表1所示。

表1 疾病識別中動物外型、行為采集技術對比

2 畜禽聲音診斷技術

動物發(fā)出的聲音是其情緒、健康情況判別的重要依據(jù)，因此音頻技術可用于動物的疾病預警、行為檢測、飲食檢測、情緒識別等方面[64-65]。在實際研究與應用中，通常在動物養(yǎng)殖區(qū)域的特定位置安放拾音器，實時采集舍內(nèi)聲音，對聲音進行背景去噪與濾波等預處理，隨后對聲音進行斷點檢測與分幀加窗，提取聲音信號的能量密度頻譜特征，通過數(shù)學模型對動物發(fā)出各類特異聲音進行自動分類與識別，最終依據(jù)特異聲音出現(xiàn)的頻率、密度、響度、持續(xù)時長等參數(shù)對動物健康狀態(tài)或環(huán)境適應狀態(tài)進行判斷，一般流程如圖3所示。

針對聲音異常的動物疾病診斷研究一般分為兩個方面，第一類是通過提取動物正常生理活動發(fā)出的聲音，從而反映動物的生理規(guī)律，從生理規(guī)律發(fā)掘動物疾病診斷的方法，如楊稷等[66]通過采集肉雞在喂食器中啄食的聲音，計算肉雞啄食次數(shù)，進而分析肉雞的實時采食量，通過采食量判別肉雞的健康狀態(tài)；另一類是提取動物發(fā)出的病理或異常聲音，從而對可能出現(xiàn)的疾病進行預警或識別，如徐亞妮等[67]針對母豬生產(chǎn)環(huán)境研制了一種濾除高頻噪音與環(huán)境，并自動識別母豬咳嗽聲的方法，為母豬呼吸系統(tǒng)疾病的早期診斷提供了判斷依據(jù)。

2.1 生理聲音識別

正常生理聲音通常包括采食聲、飲水聲、啃咬聲、打斗聲、鳴叫聲等，這些聲音可以作為動物生理狀態(tài)判別的信號，間接作為動物疾病診斷的依據(jù)。SHENG等[68]通過拾音器采集了綿羊的采食音頻，基于高斯核的支持向量機在采食音頻中將咀嚼的聲音片段進行分割與提取，從每個咀嚼聲片段中提取7個特征變量用于建立飼料量消耗判斷模型，最終采用最小二乘回歸和彈性網(wǎng)絡方法分別確定基于單變量和多變量的飼草攝入量估計模型的系數(shù)，模型最佳準確度為89.32%，飼料攝入量的識別精度為80.84%，該結果對綿羊健康失衡的識別、飼養(yǎng)方案建議有一定參考意義。DENIZ等[69]開發(fā)了一套嵌入式系統(tǒng)通過可穿戴集成在牛身上，用于實時采集牧牛發(fā)出的聲音信號，并將啃咬聲音、咀嚼聲音進行分類識別，可實現(xiàn)針對牛覓食狀態(tài)的監(jiān)控，進而判斷其健康狀況，分類準確率約為78%。閆麗等[70]針對哺乳期母豬開發(fā)了一種基于偏度聚類的聲音提取與分類方法，通過聲音最大功率比的差異，將母豬聲音自動分為哺乳聲、無食咀嚼聲、采食聲、飲水聲等四類，準確率達到95.17%以上，基于此結果實現(xiàn)對母豬行為狀態(tài)的自動監(jiān)測，有助于母豬健康狀態(tài)判定、母豬母性行為識別的自動實現(xiàn)。余禮根等[71]采集了棲架模式下養(yǎng)殖的蛋雞叫聲，通過決策樹模型將蛋雞產(chǎn)蛋叫聲、愉悅叫聲、尖叫聲、爭斗聲進行分類識別，平均識別準確率為88.3%，此結果可為畜禽健康狀態(tài)判定、生產(chǎn)預警提供理論依據(jù)。

圖3 基于聲音的動物疾病診斷一般流程

2.2 病理異常聲音識別

病理聲音包括動物的咳嗽聲、噴嚏聲、異常呼嚕聲、應激鳴叫聲等，這些聲音可以作為動物健康或狀態(tài)異常直接依據(jù)。EXADAKTYLOS等[72]提出了一種針對生病豬咳嗽聲音的監(jiān)測方法。為了最大可能地排除誤診情況，他采集了病豬的咳嗽聲、檸檬酸誘發(fā)健康豬只的偶發(fā)咳嗽聲、豬只的正常叫聲，并通過平均歐式距離進行分類識別，結果表明病豬咳嗽的監(jiān)測準確率為82.2%，該算法可以減少養(yǎng)殖員的勞動，并加快病豬疾病診斷的速度。韓磊磊等[73]以改進梅爾頻率倒譜系數(shù)、短時能量和短時過零率組成的復合特征參數(shù)為依據(jù)，通過決策樹支持向量機對生豬的噴嚏聲、咳嗽聲、饑餓聲等異常聲音進行分類，平均識別率為94.4%。宣傳忠等[74]針對圈養(yǎng)羊只呼吸道疾病初期的監(jiān)測與識別，以杜泊羊為例設計了羊咳嗽信號的自動采集與識別系統(tǒng)，他通過梅爾倒譜系數(shù)，基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡改善的隱馬爾可夫模型（HMM），針對羊只咳嗽聲音的總體識別準確率達到92.04%。HUANG等[75]針對禽流感監(jiān)測設計了一種基于聲音的診斷方法。他對雞進行禽流感攻毒試驗，并以核酸檢測為標準，獲取了禽流感病雞與健康雞的聲音。隨后對聲音信號進行自適應端點檢測、分幀加窗后，提取雞聲音的梅爾倒譜系數(shù)，通過不同核函數(shù)的SVM對病雞進行分類識別，最優(yōu)結果準確率為88.125%，而且在病雞感染后的22 h內(nèi)識別確診率便可超過80%，可實現(xiàn)禽流感的早期診斷。

聲音信號對動物疾病的判斷和分析比較直觀，且成本相對較低，應用前景廣闊。尤其在夜間，布設在大型畜牧養(yǎng)殖場內(nèi)的拾音器可以較好地識別動物發(fā)出的異常聲音，從而有效解放人工勞動力，提高動物養(yǎng)殖福利、降低因動物疾病導致的養(yǎng)殖損失。目前基于聲音對動物疾病進行識別的主要難點有兩個，第一是去噪，動物養(yǎng)殖環(huán)境中，風機轉動、飼料機運作等均會產(chǎn)生較大環(huán)境噪聲，這部分聲音在濾波過程中會影響處理結果，在今后的研究中，需要優(yōu)化拾音器部署方式，并選用魯棒性更強的濾波算法；第二是聲音特征的分類，動物叫聲不同于人類語言，其蘊含特征信息少、豐富度差，對識別和分類造成了一定困難。針對動物疾病聲音診斷研究中常用特征參數(shù)如表2所示。

3 畜禽體溫診斷技術

體溫異常是疾病最顯著的表達窗口，通過對動物體溫的監(jiān)控，可以有效發(fā)現(xiàn)健康狀態(tài)異常的動物，直接給予疾病判斷。通常認為體溫信息對動物疾病的診斷和治療非常有幫助，有助于早期發(fā)現(xiàn)患病動物，確定疾病嚴重程度等。常用的針對動物體溫自動測量的技術手段有兩大類，第一是通過集成的可穿戴或植入設備進行動物體溫監(jiān)測，這種方法測量精準、不受干擾[76]；第二是通過紅外溫度檢測技術或熱成像技術對動物體溫進行遠程測量，這種非接觸的方法便于部署、使用方便[77]。一般動物體溫測量流程如圖4所示。

表2 動物疾病識別中常用音頻特征參數(shù)

圖4 動物體溫自動測量技術一般流程

3.1 穿戴式、植入式測溫

穿戴式設備一般通過綁帶、粘膠等方法將溫度傳感器或電極貼片固定于動物身體某個部位實現(xiàn)溫度測量；植入式設備是將膠囊式微縮傳感器植于動物皮下或體內(nèi)，以實現(xiàn)針對動物體溫的不間斷監(jiān)測。就測量精度而言，植入式傳感器精度高于穿戴式傳感器，而設備固定難度與此相反。張國鋒等[78]設計了通過植入式RFID溫度芯片測量豬只體溫的系統(tǒng)，得出植入豬表皮以下0.5—1.0 cm處時可有效獲取豬體溫度的結論。屈東東等[79]將DS18B20型溫度傳感器置于奶牛耳道內(nèi)，采集其耳道邊沿溫度，在30—50℃范圍內(nèi)測量精度可達到±0.2℃，基于此設備設計了群養(yǎng)奶牛體溫監(jiān)控系統(tǒng)，通過奶牛體溫變化情況對奶?？赡艹霈F(xiàn)的疾病進行診斷和預警。何東健等[80]將測溫傳感器封裝于3D打印的高密度乙烯外殼內(nèi)，之后將該圓柱形節(jié)點植入奶牛陰道測量其溫度，通過陰道溫度反演得到奶牛標準直腸體溫，以實現(xiàn)對奶牛健康狀況的監(jiān)測，傳感器測量精度可達到±0.05℃。HENTZEN等[81]將膠囊式測溫傳感器植入生豬皮下進行不間斷溫度測量，并將結果通過無線電磁波發(fā)送至接收器，測量結果和直腸溫度標準體溫基本一致，可以獲得與直腸溫度傳統(tǒng)測量相近的精確度。李贊[82]設計了一種柔性貼片式溫度傳感器，并將其固定于后備豬的后腿內(nèi)側，通過皮下溫度反演得到豬的標準直腸溫度，進而通過母豬體溫變化趨勢對母豬發(fā)情、異常等狀態(tài)進行檢測。蔡勇[83]利用射頻技術和接觸溫度感測技術開發(fā)了一種自動獲取母牛體表溫度的系統(tǒng)，實現(xiàn)了對母牛體表溫度的24h自動監(jiān)測。通過統(tǒng)計分析和數(shù)據(jù)均衡，擬合出牛體表溫度的修正公式，得到了牛體表溫度的日變化。胡肄農(nóng)[84]設計了一種方法，將數(shù)字無線溫度傳感節(jié)點佩戴于生豬耳后頸動脈流經(jīng)的皮膚上進行溫度測量。為了降低環(huán)境影響，他在溫度傳感節(jié)點設計了接觸層、導熱層、絕熱層，并在每層內(nèi)部署一個溫度傳感器，通過3個測量值校準得到最終的測量值，并通過豬體表溫度測量值反演計算得到豬只核心體溫，實現(xiàn)豬只體溫的不間斷準確測量。

通過穿戴式、植入式傳感器測量動物體溫一般可以取得較高的準確度，受到環(huán)境影響比較小，但是由于動物應激反應可能導致傳感器的位移，進而影響測量精度，同時設備續(xù)航問題也是影響其應用的主要原因之一。

3.2 紅外熱成像非接觸測溫

用紅外熱成像圖像非接觸測量動物體溫，對動物沒有侵害性，且使用紅外熱像儀測量溫度可以減少勞力消耗，簡化操作過程，減輕動物應激壓力，因此成為近年來的研究熱點?；诩t外熱成像圖像的動物溫度測量，一般先選擇動物的某區(qū)域作為熱窗，通過熱窗的溫度反演其體溫，常用熱窗一般有頭部、耳后部、胸部等。SALLES[85]等通過熱像儀收集不同身體部位的圖像來測量體表溫度，得出熱成像前額溫度與直腸溫度的相關性最高的結論。他還指出牛前額和左右兩側的溫度與環(huán)境溫度和濕度密切相關，可用于將來識別牛環(huán)境脅迫的不良狀態(tài)。SIEWERT等[86]通過紅外熱像儀測量了豬頭的溫度，并通過不同熱窗區(qū)域檢測了豬的早期發(fā)燒。該方法在試驗中的特異性約為85%，靈敏度為86%。IYASERE等[87]為了研究肉雞核心體溫（CBT）的測量方法與變化規(guī)律，同時使用植入的微芯片和紅外測溫儀的方法對肉雞各部分溫度進行測量，得出肉雞的翅下溫度與核心體溫關聯(lián)度最大（= 0.71，＜0.05）的結論。沈明霞等[88]基于紅外熱成像技術，通過深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡提取肉雞頭部、腿部區(qū)域，并計算其熱窗溫度值，再結合環(huán)境溫度、濕度、光照強度等參數(shù)，基于多元線性回歸提出了一種白羽肉雞的體溫自動檢測方法，體溫檢測模型平均相對誤差分別為0.29%—0.33%。

熱紅外用于動物體溫測量時，設備部署方便、非接觸測量不會引起動物應激反應與損傷，但是該方法受到環(huán)境溫度和測量距離影響比較嚴重，測溫精度不高，需要研究相關的線性校正算法。

穿戴式、植入式測溫傳感器與紅外熱像儀對動物體溫測量都有較多的研究與應用，技術對比如表3所示。

表3 疾病識別中動物體溫采集技術對比

4 畜禽其他診斷技術

除了動物外表、行為、聲音、體溫等重要參數(shù)之外，還有一部分研究通過動物的其他生理體征作為疾病信息化診斷的依據(jù)，如味道、心率、呼吸頻率等生物體征。ELLIS等[89]為了診斷牛分枝桿菌引起的牛結核病，研制了一種電子鼻設備。他收集了患病牛和健康牛的呼吸樣品，通過氣相色譜-質譜儀分析，通過主成分分析和線性判別算法分析色譜數(shù)據(jù)，為健康牛和疾病牛的分類提供了概念證明。類似地，SANDERINK等[90]通過電子鼻對奶牛進行呼吸采樣，檢測樣本中特異氣體成分的含量與濃度，進而對奶牛的異常狀態(tài)進行識別，經(jīng)過初步實驗證明，基于電子鼻的診斷方法可以達到甚至超過大多數(shù)基于視覺檢查和步行活動的現(xiàn)有方法。張宏等[91]基于心電傳感器BMD101及無線射頻模塊CC2430開發(fā)了一種穿戴式豬用心電監(jiān)測系統(tǒng)，對豬心率的連續(xù)無線監(jiān)測，并通過豬健康心率的閾值進行對比，實現(xiàn)豬健康狀態(tài)異常的自動識別與診斷。逯玉蘭等[92]基于豬只呼吸對無線網(wǎng)絡通信信道射頻信號的影響，通過對豬欄內(nèi)Wi-Fi信號的檢測，實現(xiàn)豬只呼吸頻率的監(jiān)測，與人工測定相比，誤差為1.398%。賈桂鋒等[93]通過經(jīng)驗模態(tài)分解方法，研究了一種能量窗變換法，用于校正豬用心率檢測器信號的非平穩(wěn)性，取得了較好的效果。AHMED等[94]使用視頻記錄了豬只的排泄行為特征，進而通過數(shù)學模型自動識別出了實驗中感染沙門氏菌的生豬個體。此外有部分研究使用穿戴式電容式傳感器[95]或加速度傳感器[96]監(jiān)測胸部壓力變化，從而得到呼吸頻率、血壓信息等，如穿戴式連續(xù)血壓監(jiān)測系統(tǒng)[97]、睡眠呼吸暫停監(jiān)測系統(tǒng)[98]、基于光電容積脈搏波的呼吸監(jiān)測系統(tǒng)[99]、基于脈搏波的連續(xù)血壓監(jiān)測方法[100]等，但這部分研究對于動物的應用尚屬于起步階段。

這些新興技術作為傳統(tǒng)圖像、聲音信息的補充，通過電子鼻、通訊射頻信號、三軸加速度傳感器、電容穿戴式傳感器等設備對畜禽疾病進行檢測。這些方法初步取得了一定的效果，然而此類方法檢測算法不穩(wěn)定、設備續(xù)航差、測量條件要求高，目前難以將其獨立作為畜禽疾病的診斷依據(jù)，但可以作為輔助手段為畜禽疾病診斷提供更多可能性，可以從更多維度獲取動物健康狀態(tài)的評價依據(jù)，使疾病自動識別準確率進一步提高。

5 討論

5.1 畜禽疾病診斷信息化自動診斷方法

畜禽疾病主要依據(jù)動物的形態(tài)特征、動作特征、位置特征（運動量、飲水量、采食量等）、聲音特征、呼吸特征、體溫特征等進行判斷，特征采集主要通過機器視覺方法、音頻處理技術、穿戴式傳感器等方法實現(xiàn)。以疾病診斷所需的主流特征為例，整理和匯總了特征采集與診斷技術發(fā)展現(xiàn)狀（表4）。

表4 疾病自動診療主流代表方法

相關算法已經(jīng)針對豬、牛、雞等畜禽展開了相關的應用，如通過RBF-SVM基于圖像提取的雞體表輪廓凹凸率、偏心率實現(xiàn)生病雞的識別[7]，通過Kinect采集的深度圖像實現(xiàn)母豬體況自動評分[20]，使用三軸加速度采集豬運動信息，通過分類樹實現(xiàn)豬姿態(tài)識別與健康判別[58]，通過Faster R-CNN模型實現(xiàn)豬進食動作的識別、牛反芻行為識別等[45-46]，通過UWB定位母豬運動軌跡[105]，YOLOv3模型識別動物飲水行為[49]，基于發(fā)聲圖譜實現(xiàn)蛋雞異常聲音與豬咳嗽聲的監(jiān)測[69，73]，通過Lucas-Kanade光流法、WIFI載波曲線、點云聚類方法監(jiān)測牛呼吸頻率[47,61,90]，通過PT100植入傳感器監(jiān)測奶牛體溫[78]，通過熱紅外圖像監(jiān)測豬頭部溫度[84]等。

5.2 當前畜禽養(yǎng)殖智能診斷存在問題

目前畜禽動物疫病檢測設備與方法通?；趧游锿庑团c形態(tài)特征、動物行為與動作特征、動物鳴叫與聲音特征、動物體溫特征、動物排泄物特征、心率特征等實現(xiàn)疾病的自動診療（表5）。

表5 疾病自動診療依據(jù)特征表

目前的自動診療手段可以基本實現(xiàn)針對動物疾病的初步識別與判斷，但仍然存在以下共性問題：（1）特征數(shù)據(jù)采集困難，大多數(shù)研究都是在實驗室環(huán)境下的標準結構中進行的，而在實地運用中，常因為復雜的現(xiàn)場環(huán)境、動物的運動和移動影響測量設備的運行、對數(shù)據(jù)結果有較大影響，導致落地應用與成果落地進程緩慢；（2）目前的研究分散，沒有統(tǒng)一標準，導致動物各類特征的結構化數(shù)據(jù)極其匱乏，數(shù)據(jù)復用性差，導致各類數(shù)據(jù)挖掘、深度分析模型無法發(fā)揮應用作用。目前的研究大多是通過預先設定的固有邏輯進行判斷，導致目前的疾病自動識別模式適應性差、魯棒性低、精確度差，進而導致技術推廣難、應用面窄、智能程度低；（3）大多數(shù)疾病診療模型均通過單一特征進行識別，而各方法之間集成度差、協(xié)議不統(tǒng)一、診斷標準特異，形成“技術孤島”，很少出現(xiàn)多種特征耦合診斷動物疾病的方法，制約了自動診療技術的發(fā)展，難以達到人工獸醫(yī)的診療水平。（4）信息化技術設備成本高昂，安裝維護不方便，部分設備會對動物產(chǎn)生應激影響，對設備與系統(tǒng)的部署與應用造成較大障礙。

5.3 未來發(fā)展趨勢與展望

基于上述問題，基于表征信息的畜禽疫病與異常狀態(tài)智能自動診斷技術發(fā)展趨勢可以概括為：（1）提高診斷方法的實用性，通過更改設備部署、數(shù)據(jù)采集方案，算法層面降低對數(shù)據(jù)特異性的要求，以適應目前的實際生產(chǎn)需求，為大量動物特征數(shù)據(jù)的獲取提供基礎；（2）建立動物特征數(shù)據(jù)的統(tǒng)一結構化標準，加大數(shù)據(jù)采集量，收集多地域、多種類型、多種環(huán)境下大量動物特征數(shù)據(jù)，基于大數(shù)據(jù)對疾病診療模型做出優(yōu)化、調(diào)整，將“算法驅動”改為“數(shù)據(jù)驅動”，以實現(xiàn)模擬獸醫(yī)真實診療經(jīng)驗、提高方法準確度與魯棒性；（3）打破各疾病診斷方法之間的“孤島”，探索綜合通過多種動物特征進行疾病診斷的專家系統(tǒng)。

長遠來看，針對各種動物的全自動畜禽疾病診斷專家系統(tǒng)是降低人工勞動、提高養(yǎng)殖效率與安全性的最優(yōu)解決方案[102]。目前動物疾病診斷專家系統(tǒng)，如豬病輔助診斷模型[103]、雞病防治診斷專家系統(tǒng)[104]、養(yǎng)病防治專家系統(tǒng)[105]等，這些系統(tǒng)多是通過用戶對系統(tǒng)以文字或語音的方式輸入癥狀，系統(tǒng)通過查找?guī)斓男问椒答佋\斷結果，不具備自動分析決策與自動數(shù)據(jù)采集能力。未來有望實現(xiàn)集成多種設備，實現(xiàn)動物各類表型特征的不間斷采集，通過一套智能量化專家系統(tǒng)對采集的結構化數(shù)據(jù)進行融合分析，最終實現(xiàn)畜禽養(yǎng)殖中動物疾病的全自動監(jiān)控。

6 結論與建議

本文首先闡述了畜禽疫病智能診療技術的重要意義和必要性，隨后對畜禽疫病與異常狀態(tài)智能自動診斷技術的研究現(xiàn)狀、相關成果、發(fā)展趨勢進行深入總結、歸納與分析，并系統(tǒng)地闡述了畜禽疫病自動診斷技術的難點和發(fā)展趨勢。

目前基于動物形態(tài)、行為、聲音、體溫、心率、排泄物、呼吸等各類特征對畜禽疫病自動診療的理論方法和技術已經(jīng)比較成熟，可以基本實現(xiàn)通過數(shù)學模型實現(xiàn)對特征數(shù)據(jù)的分析、決策與判斷，極大地提升畜禽養(yǎng)殖疫病監(jiān)測的數(shù)字化水平。然而，大多數(shù)相關研究停留在試制、試研層面，個別研究有小范圍內(nèi)試用與測試，但大多未考慮到實際養(yǎng)殖環(huán)境中應用的實際需求，未能全面考慮到各類干擾對自動判斷模型的干擾，相關的研究也沒有具體開展，因此亟需整合現(xiàn)有的技術資源與養(yǎng)殖經(jīng)驗，著力通過數(shù)字化和智能化技術和方法為畜禽養(yǎng)殖提供助力。

未來畜禽養(yǎng)殖疾病診斷智能傳感技術的研究建議主要包括，一是優(yōu)化各類傳感器的數(shù)字采集能力，克服養(yǎng)殖環(huán)境多塵、高溫、高濕的惡劣環(huán)境，并在使用中保持良好的數(shù)據(jù)采集穩(wěn)定性，克服因動物位置移動、姿態(tài)變化、應激反應造成的測量誤差；二是提高數(shù)學模型的魯棒性與適用性，擴大試驗數(shù)據(jù)的來源，考慮不同養(yǎng)殖條件下對動物疫病診療準確率的控制，不能局限于單一、少量數(shù)據(jù)得出的結論；三是智能化畜禽疾病診療多傳感器特征融合的研究，可綜合考慮動物形態(tài)、行為、聲音、體溫、心率、排泄物、呼吸等生理特征中的幾個和多個特征對自動診斷結果的影響，并在各特征耦合的情況下，打通各診療模型之間的數(shù)據(jù)孤島，形成全面、高效、智能、精準的畜禽動物疫病綜合診斷方法。

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Research Progress of Intelligent Sensing Technology for Diagnosis of Livestock and Poultry Diseases

LI QiFeng, LI JiaWei, MA WeiHong, GAO RongHua, YU LiGen, DING LuYu, YU QinYang

Beijing Research Center for Information Technology in Agriculture, Beijing 100097

Animal husbandry is an important part of agriculture. At present, animal husbandry is developing towards large-scale and intensive development, which also increases the difficulty of diagnosis of livestock and poultry diseases. In recent years, in order to improve the level of animal welfare in livestock and poultry breeding, and to reduce the economic losses and public health safety risks caused by animal diseases and health abnormalities in livestock breeding, a number of automated methods for the diagnosis and treatment of livestock and poultry diseases through digital and intelligent means have emerged, such as machine vision analysis, animal audio analysis, infrared temperature perception, deep learning classification, etc. These methods could effectively improve the diagnosis efficiency of diseased or abnormal livestock and poultry, shorten the diagnosis cycle, and reduce the labor force of manual inspection in animal husbandry. The automatic diagnosis and treatment method of livestock and poultry diseases is different from the conventional diagnosis methods based on pathological knowledge, which mainly uses various sensors to automatically obtain various characteristics information of livestock and poultry during the breeding process, such as images, sounds, body temperature, heart rate, and excrement. The collected information is comprehensively analyzed and processed through mathematical models, such as Mel cepstrum coefficient, Logistics regression analysis and intelligent algorithms such as support vector machines and deep learning, and then the animal’s health status is evaluated and predicted. The current research progress of animal disease intelligent diagnosis technology and some basic method principles was summarized from several aspects, such as livestock and poultry morphological diagnosis technology, behavior diagnosis technology, sound diagnosis technology, body temperature diagnosis technology, and other physiological parameter diagnosis technology. Those methods were based on the digital characteristics of animal appearance and body size, behavior and movement, call and sound, body temperature, excrement, respiration and heart rate, the characteristics collected by the sensor, which were analyzed and classified in real time through mathematical models, and the analysis was basically achieved. The current research results on automatic diagnosis and treatment of livestock and poultry diseases were abundant, but most of the related diagnosis methods were carried out in an ideal environment. However, the interference factors in the actual production and breeding environment were very large, and the most of the current diagnostic methods could not eliminate the interference well and accurately extract the required characteristic information. Besides, the current digital livestock disease diagnosis methods were mostly based on the analysis and diagnosis of one kind of livestock feature information, which affected the diagnosis accuracy of the diagnosis system and the diagnosis results were not convincing. At the same time, the most of the current digital diagnosis methods for poultry and livestock diseases still had some problems such as poor diagnosis generalization ability and poor anti-interference ability, which restricted their promotion and application. The focus of future research on automatic diagnosis of livestock and poultry diseases is to improve the accuracy of its sensing algorithms and the applicability and robustness of mathematical models, and to develop an intelligent diagnosis and treatment expert system for livestock and poultry diseases based on multiple feature coupling and data fusion, realize real-time, efficient, intelligent and accurate livestock and poultry health diagnosis.

disease intelligent diagnosis for livestock and poultry; behavioral diagnosis; physiological diagnosis; sensor monitoring for livestock and poultry

10.3864/j.issn.0578-1752.2021.11.016

2020-06-17；

2020-12-22

國家重點研發(fā)計劃項目（2018YFE0108500）、北京市農(nóng)林科學院國際合作基金（2019HP002）、省部級-平谷農(nóng)業(yè)科創(chuàng)區(qū)農(nóng)業(yè)人工智能創(chuàng)新服務平臺建設及示范應用（Z191100004019007）

李奇峰，E-mail：liqf@nercita.org.cn。李嘉位，E-mail：ljw86@qq.com，李奇峰與李嘉位為同等貢獻作者。通信作者馬為紅，E-mail：mawh@nercita.org.cn

（責任編輯 林鑒非）