CN104663484A - 实时寻找群养家畜、家禽生长速度拐点调整饲粮的方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了实时寻找群养家畜、家禽生长速度拐点调整饲粮的方法及系统，包括建立群养家畜、家禽档案，逐日获取每一家畜、家禽对应时间变化的生长数据形成生长曲线，由曲线适时找出家畜、家禽生长过程中的变化拐点，其中：调整饲粮是实时依据变化拐点分析对饲粮适时进行调整；本发明利用了一种动态、实时、非介入、智能测定技术，具有极高的可靠性与实用性；本发明准确的实时、实测信息，给生产、研发带来了全新的决策依据，是智能化生产性能实际测定的数据链处理与分析方法和系统。对养猪业降低成本提供了有力依据。
Description
技术领域
本发明涉及畜牧业领域，特别涉及一种实时寻找群养家畜、家禽生长速度拐点调整饲粮的方法及系统。
背景技术
到目前为止，全世界范围内针对从饲粮到动物体增重之间转化效率的动态、实时、非介入智能测定技术仍为空白。历史上曾经在净能体系方面做过许多探索，从净能的直接测定到间接测定方法都局限在对产品之外的废弃物测定，进而估计出所采食饲粮的沉积净能的数量。养猪生产领域中，快速测定单位饲粮消耗的准确回报是关系到养猪业直接经济效益的关键技术问题。
目前人们还不能做到快速、准确地得到单位饲粮消耗的准确回报的主要原因是：
1）饲养标准所采用的参数不是动态、实时参数，参数与畜产品脱钩；
2）饲粮标准所采用的参数不是动态、实时参数，参数与畜产品脱钩；
3）日粮配方过程不是动态、实时参数，所产生的结果与畜产品脱钩；
4）由于诸多原因与结果之间不能直接挂钩，从而导致：
a、添加剂滥用：原因是添加剂使用结果不明，长期盲目滥用，导致成本失控；
b、养猪企业生产效果无实时监控，是否盈利不能掌控，导致成本失控；
c、饲粮质量衡量标准失控，长期混乱。
最终，整个养猪业表现出来的特征是“黑箱”无法剖析，成本控制无标准，低效成为必然。
发明内容
本发明目的在于提供实时寻找群养家畜、家禽生长速度拐点调整饲粮的方法及系统，通过实时动态叠加式的采集家畜、家禽随时间的变化的重量数据，并依据家畜、家禽生长的曲线公式，对数据拟合出针对曲线中间的不同阶段线段，根据线段变化趋势判断家畜、家禽的实时生长加速动变化，根据对速度变化的分析实时调整饲粮。
为了实现上述目的，本发明的方案是：
实时寻找群养家畜、家禽生长速度拐点调整饲粮的方法，包括建立群养家畜、家禽档案，逐日获取每一家畜、家禽对应日期变化的生长数据形成生长曲线，由曲线适时找出每一家畜、家禽生长过程中的变化拐点，所述调整饲粮是实时依据变化拐点分析对饲粮适时进行调整；其中：
所述逐日获取每一家畜、家禽对应日期变化的生长数据的方式包括：通过一个引导单个家畜、家禽进入并称重的食槽装置，自动识别单个家畜、家禽的标识，对单个家畜、家禽采用计算机和传感器结合的方式获取对应日期变化的进食量、进水量和重量的数据；
所述形成生长曲线的方法包括：逐日动态累计获取的所述重量数据，逐日对所获取的重量数据应对日期变化采用拟合的方式形成生长曲线；
所述由曲线找出每一家畜、家禽生长过程中的变化拐点是：逐日连续找出生长曲线的强度趋势，强度由弱变强以及由强变弱的变化拐点便是家畜、家禽生长过程中的变化拐点。
方案进一步是：所述家畜、家禽是猪、羊、牛、鸡、鸭中的一种。
方案进一步是：所述逐日获取每一家畜、家禽对应日期变化的生长数据方式进一步包括：所述计算机将所述数据通过网络传递至数据处理中心，数据处理中心将处理后的数据发送至数据接收终端。
方案进一步是：所述采用拟合的方式是在累计获取重量数据的日期数、重量数据总量、每日重量数据采集量满足设定条件下进行的。
方案进一步是：所述设定条件是：日期数在5日以上、重量数据总量在50个或以上，每日重量数据采集量不小于5个。
方案进一步是：所述方法进一步包括：当连续2日重量数据采集量小于5个，发出一个报警信号。
方案进一步是：所述方法进一步包括：所述拟合设置有拟合误差精度，当拟合误差精度大于设定值时，拟合曲线有效，否则拟合曲线无效。
方案进一步是：进入食槽获取数据的过程是：首先由一个家畜、家禽进入食槽的信号触发一个数据获取流程启动，由家畜、家禽退出食槽的信号停止数据获取流程。
方案进一步是：所述数据获取流程的步骤是：
第一步：获取家畜、家禽标识信号确定家畜、家禽个体；
第二步：由进料记录仪记录饲粮的品种；
第三步：通过重力传感器记录家畜、家禽的重量和进食饲粮的重量，通过重量或流量传感器记录饮水量，通过温度传感器记录家畜、家禽的体温。
一种实现上述方法的系统：有一个家畜、家禽养殖场，养殖场中设置有多个进食装置，所述进食装置设置有饲粮槽和饮水管，引水管上带有触碰开关，其特征在于，在所述进食装置中设置有射频感应传感器，用于采集家畜、家禽的标识，以及家畜、家禽的进入与退出，标识信号的有效和无效代表了家畜、家禽的进入与退出信号；在所述装置底板和饲粮槽设置有重力传感器，分别用于采集家畜、家禽的重量和饲粮重量；在所述饮水管中设置有流量传感器，用于采集家畜、家禽的饮水量；在所述装置还设置有非接触的红外温度传感器，用于采集家畜、家禽的体温；装置设置的一个信号采集装置与所述传感器连接；信号采集装置通过网络与处理中心的数据处理服务器连接；数据处理服务器通过互联网或无线网与数据接收终端连接。
本发明的有益效果是：到目前为止，全世界范围内针对从饲料到动物体增重之间转化效率的动态、实时、非介入智能测定技术仍为空白。历史上曾经在净能体系方面做过许多探索，从净能的直接测定到间接测定方法都局限在对产品之外的废弃物测定，进而估计出所采食饲料的沉积净能的数量。这类方法与本发明之间的关键区别在于：a、本发明技术直接测定饲料沉积为畜产品的数量，传统方法则依赖于测定排泄物的数量来估计沉积量。b、本发明每台每次可测定50个个体沉积量记录，为群体直接测定体系。传统方法每次每台设备只能测定一个单元或一只动物的个体排泄物记录，单单从测定效率而言，本发明为传统方法的50倍，两者之间存在着本质的区别。c、本发明为动态、实时、非介入、智能测定技术，具有极高的可靠性与实用性。传统的方法则属于人工干预条件下的全人工测定，无法做到动态、实时、非介入与智能化的评估与分析计算。
本发明针对该饲料与日粮评价问题，运用现代大数据处理与数据链技术，成功地将在非介入条件下实时、动态采集的信息进行实时、动态、智能分析后实时反馈到用户和决策者手中。这些指标包括：平均日增重（ADG）；实时体重 (LBW)；料肉比（FCR）；群体体重变异系数（C.V %）；生长拐点体重（公斤）；日均饮水量（毫升）；每生产1公斤活猪的耗水量（毫升）；每生产1公斤活猪的排泄量（公斤）；环境湿度（％）；环境温度；日均体表温度 （度）；氨气浓度；动态饲料成本；动态利润；饲料蛋白质沉积效率（％）；饲料净能效率（％）；实时图文信息及远程影像信息传输。
这些准确的实时、实测信息，给生产、研发带来了全新的决策依据，是智能化生产性能实际测定的数据链处理与分析方法和系统。对养猪业降低成本提供了有力依据。
下面结合附图和实施例对本发明作一详细描述。
附图说明
图1一种猪生长的S形曲线；
图2是本发明系统示意图；
图3是本发明系统信号采集逻辑关系示意图。
具体实施方式
对于生长期的动物而言，人类主要利用他的体增重部分作为人类的食物加以利用。然而，大规模、集约化生产条件下，微小的日粮成分和原料组成的变化将会造成动物体增重量的极大差异，这种微小变化带来的巨大差异在当今技术条件下还没有任何方法进行实时、动态、非介入测定与差异智能分析与处理。
本发明针对这一问题，采用了前端数据和信息自动采集装置与智能数理统计处理技术，对家畜、家禽生长肥育生产性能测定装置所测定的若干指标进行连续的程序性智能分析运算，进而准确得出对行业具有决策价值的结论，实际应用可节省饲料成本3%-9%。
实施例1：
实时寻找群养家畜、家禽生长速度拐点调整饲粮的方法，包括建立群养家畜、家禽档案，逐日获取每一家畜、家禽对应日期变化的生长数据形成生长曲线，由曲线适时找出每一家畜、家禽生长过程中的变化拐点，所述调整饲粮是实时依据变化拐点分析对饲粮适时进行调整；其中：
所述逐日获取每一家畜、家禽对应日期变化的生长数据的方式包括：通过一个引导单个家畜、家禽进入并称重的食槽装置，自动识别单个家畜、家禽的标识，对单个家畜、家禽采用计算机和传感器结合的方式获取对应日期变化的重量的数据；
所述形成生长曲线的方法包括：逐日动态累计获取的所述重量数据，逐日对所获取的重量数据应对日期变化采用拟合的方式形成生长曲线；
所述由曲线找出每一家畜、家禽生长过程中的变化拐点是：找出所述生长曲线的强度曲线趋势，曲线斜率由小变大说明生长趋势强，反之说明弱，其变化拐点便是家畜、家禽生长过程中的变化拐点，即强度由弱变强以及由强变弱的变化拐点便是家畜、家禽生长过程中的变化拐点，实时依据变化拐点分析对饲粮适时进行调整。
其分析内容包括：平均日增重（ADG）；实时体重 (LBW)；料肉比（FCR）；群体体重变异系数（C.V %）；生长拐点体重（公斤）；日均饮水量（毫升）；每生产1公斤活体的耗水量（毫升）；每生产1公斤活体的排泄量（公斤）；环境湿度（％）；环境温度；日均体表温度 （度）；氨气浓度；动态饲料成本；动态利润；饲料蛋白质沉积效率（％）；饲料净能效率（％）。
实施例中：所述家畜、家禽是猪、羊、牛、鸡、鸭中的一种。
实施例中：所述逐日获取每一家畜、家禽对应日期变化的生长数据方式进一步包括：所述计算机将所述数据通过网络传递至数据处理中心，数据处理中心将处理后的数据发送至数据接收终端。
实施例中：所述采用拟合的方式是在累计获取重量数据的日期数、重量数据总量、每日重量数据采集量满足设定条件下进行的。
实施例中：所述设定条件是：日期数在5日以上、重量数据总量在50个或以上，每日重量数据采集量不小于5个，这里的5个重量数据是指不同时间5次进出食槽所测得的5个重量数据。
实施例中：所述方法进一步包括：当连续2日重量数据采集量小于5个，发出一个报警信号。
实施例中：所述方法进一步包括：所述拟合设置有拟合误差精度，当拟合误差精度大于设定值时，拟合曲线有效，否则拟合曲线无效；拟合误差精度根据需要设置，通常设置在90%以上，对于猪的曲线拟合通常设置在98%。
实施例中：进入食槽获取数据的过程是：首先由一个家畜、家禽进入食槽的信号触发一个数据获取流程启动，由家畜、家禽退出食槽的信号停止数据获取流程；具体的所述数据获取流程的步骤是：
第一步：获取家畜、家禽标识信号确定家畜、家禽个体；
第二步：由进料记录仪记录饲粮的品种；
第三步：通过重力传感器记录家畜、家禽的重量和进食饲粮的重量，通过重量或流量传感器记录饮水量，通过温度传感器记录家畜、家禽的体温。
以下以猪预肥作为一个具体实施例来进一步描述采用拟合的方式形成生长曲线的方法：这里引用了一种FANS生长拐点用词，是指猪达到某个体重点的时候，开始由瘦肉型生长转换到肥肉型生长，其中瘦肉型是指猪以瘦肉沉积为主的生长阶段，肥肉型是指以脂肪沉积为主的生长阶段；此拐点同时表现为猪的体重由加速生长开始转变为减速生长。
猪的生长过程中，体重的变化曲线附和如下方程：
，（公式一）
其中Y指猪体重，X指猪的生长日龄，a、b、k是系数。其形成的是一种公知的S曲线如图1所示。上述方法是对完整曲线逐段拟合形成的过程。
对公式一求二阶导数，即得到FANS生长强度。
为了得到生长曲线，我们需要利用计算机采样得到大量的体重数据进行拟合，上述方法中所述的采用计算机和传感器结合的方式获取对应时间变化的进食量、进水量和重量的数据，为大量的体重数据采集提供了保证。拟合的具体方式是对公式一两边取对数，即把公式变成直线方程，直线拟合方式如下：
k的求值采用逐次逼近的方式来获得，k值即是拐点体重，以统计学方式我们先假设一个k值以确定公式1，这就可以计算出公式1的拟合相关系数R，如果我们假定k值得精度为1％（其他精度以此类推），增大k值或者减小k值1％，再次确定公式一，并得出新的拟合相关系数R，并比较每一次的R值大小，通过计算机若干次的计算比较，得到最大的R值，其对应的k值，就是FANS生长拐点。其中数据的来源是通过计算机采集得到的大量数据，得出R值必须通过统计学R表格查表，以确定R是否极其显著或者显著，来确定k值是否可用，如果没有计算机的大量数据并进行计算，得出R值到达到显著是非常困难的。
采用拟合方式可以提高数据分析的准确性，因为在实际测量过程中，猪的体重是很难测量准确的，原因在于两个方面：
一．设备原因：1）测量设备本身的测量精度的问题，因为猪体重要达到200公斤以上，所以称重传感器需要200公斤以上的大量程传感器，传感器量程越大，精度越差；用3000分称重传感器，测量精度也只能达到67克。2）在测量过程中，猪在设备上不停的活动，不可能保持静止，所以会影响测量精度，测量值很难准确，波动范围可以达到4-5公斤。
二．猪的生理状态造成：比如以第一次测量，猪还没有排便（体内有大小便未排出），第二次测量时，猪经过排便排尿之后，称重数据会得到另一组数据，存在比较大的差异，范围可能达到1-3公斤左右。 另外猪随时会进食和饮水，同样造成数据前后测量的差异。
统计学的应用：为了得到体重的真实的值，必须用到统计学的数学方法，通过曲线拟合的模式，来估算出住的体重，在数据量足够的条件下，得到的数据应该是猪在半采食半饮水以及半排便排尿状态下的一个体重估值，所有的体重数据又以此为准，做后续的相关计算。
在数据拟合的过程中，估值数据是否准确，用到了统计学t检验的方式，来评估拟合的相关系数r或者曲线拟合度R，而参与拟合数据的数量必须要达到一定的标准，这个数值的计算与拟合的精度是有关系的；例如要求估算的猪体重的误差在1公斤范围之内，而设备问题造成的测量标准差S是5公斤，那么参与运算的采样数据量=4*S/d=4*5/1=100,S是测量标准差，d是估算误差，这样需要的数据量是非常大的，必须通过大量自动化的数据采集才能实现。 在这个数量的基础上，做了数据的拟合，估算出体重，同时也得到了相关系数r,体重估算数据是否可靠，要通过r与R的显著性数值表，根据数据采样的数量，和所要求的可靠性（比如误差小于5%，或者误差小于1%）来得到表（统计学中的r与R的显著数值表）中要求的最低r值，当计算得到的r值大于查表得到的r值时，数据可靠可用，否则数据作废。
例如:
条件1:有9次采样数据,自由度为9-1=8;
条件2:要求可靠性为99%,概率为100%-99%=0.01
获得结果：根据自由度为8，概率为0.01；变量数为2（只有x和y）得0.765
如果计算的 r 大于等于0.765 则拟合结果99%可靠。
如果计算的 r 小于0.765 则拟合结果不可靠。
实施例2：
本实施例是实现实施例1所述方法的系统：如图2和图3所示，所述系统首先是要有至少一个家畜、家禽养殖场1，养殖场中设置有多个进食装置2，所述进食装置设置有饲粮槽和饮水管，引水管上带有触碰开关，在所述进食装置中设置有射频感应传感器3，用于采集家畜、家禽的标识，以及家畜、家禽的进入与退出，标识信号的有效和无效代表了家畜、家禽的进入与退出信号；在所述装置底板和饲粮槽分别设置有重力传感器4、5，分别用于采集家畜、家禽的重量和饲粮重量；在所述饮水管中设置有流量传感器6，用于采集家畜、家禽的饮水量；在所述装置还设置有非接触的红外温度传感器7，用于采集家畜、家禽的体温；装置设置的一个信号采集装置8与所述传感器连接；信号采集装置通过网络与处理中心的数据处理服务器9连接；数据处理服务器通过互联网或无线网与数据接收终端10连接，当然在进食装置上还设置有图像采集装置，例如摄像头，图像采集装置动态实时的将图像信号采集发送至处理中心的数据处理服务器，数据处理服务器将分析数据以及图像同步的发送至数据接收终端，当系统包括有多个养殖场后，利用本系统就非常方便的动态的对其养殖进行全面分析控制。
Claims (10)
1.实时寻找群养家畜、家禽生长速度拐点调整饲粮的方法，包括建立群养家畜、家禽档案，逐日获取每一家畜、家禽对应日期变化的生长数据形成生长曲线，由曲线适时找出每一家畜、家禽生长过程中的变化拐点，其特征在于：调整饲粮是实时依据变化拐点分析对饲粮适时进行调整；其中：
所述逐日获取每一家畜、家禽对应日期变化的生长数据的方式包括：通过一个引导单个家畜、家禽进入并称重的食槽装置，自动识别单个家畜、家禽的标识，对单个家畜、家禽采用计算机和传感器结合的方式获取对应日期变化的重量数据；
所述形成生长曲线的方法包括：逐日动态累计获取的所述重量数据，逐日对所获取的重量数据应对日期变化采用拟合的方式形成生长曲线；
所述由曲线找出每一家畜、家禽生长过程中的变化拐点是：逐日连续找出生长曲线的强度趋势，强度由弱变强以及由强变弱的变化拐点便是家畜、家禽生长过程中的变化拐点。
2.根据权利要求1所述的调整饲粮的方法，其特征在于，所述家畜、家禽是猪、羊、牛、鸡、鸭中的一种。
3.根据权利要求1所述的调整饲粮的方法，其特征在于，所述逐日获取每一家畜、家禽对应日期变化的生长数据方式进一步包括：所述计算机将所述数据通过网络传递至数据处理中心，数据处理中心将处理后的数据发送至数据接收终端。
4.根据权利要求1所述的调整饲粮的方法，其特征在于，所述采用拟合的方式是在累计获取重量数据的日期数、重量数据总量、每日重量数据采集量满足设定条件下进行的。
5.根据权利要求4所述的调整饲粮的方法，其特征在于，所述设定条件是：日期数在5日以上、重量数据总量在50个或以上，每日重量数据采集量不小于5个。
6.根据权利要求5所述的调整饲粮的方法，其特征在于，所述方法进一步包括：当连续2日重量数据采集量小于5个，发出一个报警信号。
7.根据权利要求5所述的调整饲粮的方法，其特征在于，所述方法进一步包括：所述拟合设置有拟合误差精度，当拟合误差精度大于设定值时，拟合曲线有效，否则拟合曲线无效。
8.根据前任一权利要求所述的调整饲粮的方法，其特征在于，进入食槽获取数据的过程是：首先由一个家畜、家禽进入食槽的信号触发启动数据获取流程，由家畜、家禽退出食槽的信号停止数据获取流程。
9.根据权利要求8所述的调整饲粮的方法，其特征在于，所述数据获取流程的步骤是：
第一步：获取家畜、家禽标识信号确定家畜、家禽个体；
第二步：由进料记录仪记录饲粮的品种；
第三步：通过重力传感器记录家畜、家禽的重量和进食饲粮的重量，通过重量或流量传感器记录饮水量，通过温度传感器记录家畜、家禽的体温。
10.一种实现上述权利要求之一所述方法的系统：有一个家畜、家禽养殖场，养殖场中设置有多个进食装置，所述进食装置设置有饲粮槽和饮水管，引水管上带有触碰开关，其特征在于，在所述进食装置中设置有射频感应传感器，用于采集家畜、家禽的标识，以及家畜、家禽的进入与退出，标识信号的有效和无效代表了家畜、家禽的进入与退出信号；在所述装置底板和饲粮槽设置有重力传感器，分别用于采集家畜、家禽的重量和饲粮重量；在所述饮水管中设置有流量传感器，用于采集家畜、家禽的饮水量；在所述装置还设置有非接触的红外温度传感器，用于采集家畜、家禽的体温；装置设置的一个信号采集装置与所述传感器连接；信号采集装置通过网络与处理中心的数据处理服务器连接；数据处理服务器通过互联网或无线网与数据接收终端连接。
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