奶牛乳房炎自动检测技术研究进展

S818%S811.2%S24; 奶牛乳房炎是影响奶牛健康的主要疾病之一,发病率高、发病范围广、经济损失严重.目前奶牛乳房炎的检测大多是采集奶牛乳汁进行理化性质检测,该方法对检测环境有着较高要求,且检测周期长.随着信息技术的迅速发展,奶牛乳房炎的自动检测技术取得了较好的研究成果.该研究根据数据的传感器类型,从视觉传感器、自动挤奶系统与其他传感器 3个方面阐述了奶牛乳房炎自动检测的研究进展.基于视觉传感器的奶牛乳房炎自动检测方法包括基于乳房热红外图像和基于乳汁图像的检测方法,该方法较大程度上保障了动物福利,但检测精度有待提升;基于自动挤奶系统(automatic milking systems,...

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Published in农业工程学报 Vol. 39; no. 11; pp. 1 - 12
Main Authors 初梦苑, 刘晓文, 曾雪婷, 王彦超, 刘刚
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 中国农业大学智慧农业系统集成研究教育部重点实验室,北京100083%中国农业大学农业农村部农业信息获取技术重点实验室,北京100083 01.06.2023
Subjects
乳房炎
机器视觉
dairy cow
mastitis
智慧养殖
sensor
smart farming
传感器
奶牛
machine vision
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ISSN1002-6819
DOI10.11975/j.issn.1002-6819.202303143

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Summary:S818%S811.2%S24; 奶牛乳房炎是影响奶牛健康的主要疾病之一,发病率高、发病范围广、经济损失严重.目前奶牛乳房炎的检测大多是采集奶牛乳汁进行理化性质检测,该方法对检测环境有着较高要求,且检测周期长.随着信息技术的迅速发展,奶牛乳房炎的自动检测技术取得了较好的研究成果.该研究根据数据的传感器类型,从视觉传感器、自动挤奶系统与其他传感器 3个方面阐述了奶牛乳房炎自动检测的研究进展.基于视觉传感器的奶牛乳房炎自动检测方法包括基于乳房热红外图像和基于乳汁图像的检测方法,该方法较大程度上保障了动物福利,但检测精度有待提升;基于自动挤奶系统(automatic milking systems,AMS)的奶牛乳房炎自动检测方法利用AMS获取乳汁信息,然后构建乳房炎检测模型,该方法检测误差较小,但成本较高;基于其他传感器的奶牛乳房炎检测方法采用独立研发的传感器获取乳汁数据,预测乳房炎发病情况,该方法操作简便,但使用不同传感器构建的检测模型精度差异较大.该文还探讨了目前奶牛乳房炎自动检测领域存在的精度低、实时性差、自动化不足等问题,并展望了该领域未来的发展趋势,以期为开展奶牛乳房炎自动检测技术与方法研究提供参考.
ISSN:1002-6819
DOI:10.11975/j.issn.1002-6819.202303143