网络首发|奶牛跛行自动识别技术研究现状与挑战
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奶牛跛行自动识别技术研究现状与挑战
韩书庆1，张 晶1，程国栋1，彭英琦2，张建华1，吴建寨1*
（1. 中国农业科学院 农业信息研究所/农业农村部 农业大数据重点实验室，北京 100081；2. 四川农业大学 机电学院，四川雅安 625014）
摘要：奶牛跛行是奶牛发生肢蹄病的外在表现。人工识别跛行奶牛存在效率低、成本高、主观性强等问题。奶业对奶牛跛行自动识别技术需求日益强烈。本文从机器视觉技术、压力分布测量技术、可穿戴技术、行为分析技术和跛行分类技术5个方面，分析了奶牛跛行自动识别技术的原理、功能、特点及研究现状。总结发现，当前奶牛跛行自动识别技术研究大多集中在传感器研发和算法开发，而性能验证和决策支持的研究较少，面临的主要挑战包括高质量跛行识别数据获取难度大，缺乏早期跛行识别技术手段，奶牛个体差异干扰模型识别精度，牧场非结构化环境对识别系统性能要求高，以及技术应用效果难评估等。因此，为促进奶牛跛行自动识别技术的发展，建议推动牧场跛行监测数据共享，研究奶牛个体跛行判别模型的构建方法，开发融合跛行检测、体况评分等多功能的一体化智能通道，并分析评价跛行自动识别技术应用在保障动物福利、环境生态、粮食安全等方面的重要意义。
关键词：跛行检测；行为分析；精准畜牧业；机器视觉；自动识别；压力分布；可穿戴技术
引文格式
韩书庆,张晶,程国栋,彭英琦,张建华,吴建寨.奶牛跛行自动识别技术研究现状与挑战[J/OL].智慧农业(中英文):1-16[2020-09-25].http://kns.cnki.net/kcms/detail/10.1681.S.20200923.1841.008.html.
文章图表
图1 奶牛跛行识别系统概念图
Fig.1 Structure of automatic lameness detection system
图2 基于机器视觉的奶牛跛行识别基本流程
Fig.2 Basic process of lameness detection based on machine vision
表 1 跛行自动识别分类依据
Table 1 Assessment criteria of automatic lameness detection system
表 2 基于机器视觉技术的跛行识别相关研究
Table 2 Researches on lameness detection based on machine vision
表 3 三维视觉技术的性能对比
Table 3 Performance comparision of 3D vision techniques
表 4 基于压力分布测量技术的跛行识别研究
Table 4 Researches on lameness detection based on pressure distribution measuring technology
表 5 基于可穿戴技术的跛行识别的研究
Table 5 Researches on wearable sensors based lameness detection
表 6 基于行为分析的跛行识别研究
Table 6 Behavior analysis for lameness detection
作者简介
韩书庆 副研究员