CN110312421B - 用于自定义监测由呼吸窘迫引起的声音的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种用于自定义监测由特定的农场、马厩或马厩的一部分中的农场动物群中的呼吸窘迫引起的声音的方法、存储有被配置为使得处理器执行根据本发明的方法的可执行指令的非暂时性处理器可读介质、用于执行根据本发明的方法的计算设备以及用于执行本发明方法的每一个的包括这样的计算设备和至少一个麦克风的一套部件。

Description

用于自定义监测由呼吸窘迫引起的声音的方法
相关申请的交叉引用
本申请要求2016年11月15日提交的欧洲专利申请EP 16002422.0的优先权；该申请的全部内容在此引入作为参考。
技术领域
本发明涉及一种由处理器执行的、用于自定义监测由特定的农场、马厩或马厩的一部分中的农场动物群中的呼吸窘迫引起的声音的方法、存储有配置成使处理器执行根据本发明的方法的处理器可执行指令的非暂时性处理器可读介质、执行根据本发明的方法的计算设备以及包括这样的计算设备和至少一个麦克风的用于执行本发明方法的部件套件。
背景技术
近年来，多个因素对传统的畜牧业造成压力。首先，随着世界人口的持续增长，全球肉类需求增长极为迅速。此外，特别是在即将到来的市场(如金砖国家等)人均收入正在增加。这使得大量新的人群能够食用肉类。发达国家消费者特定的另一个趋势是对合乎道德的和环境友好型的肉类生产的日益关注。此外，明显需要减少在集约化畜牧生产中使用抗生素(Aarestrup，F.2012，Nature 486,465-466；Kimman，T.，Smits，M.，Kemp,B.，Wever，P.，和Verheijden， J.2010.Banning Antibiotics,Reducing Resistance,Preventingand Fighting Infections:White Paper on Research Enabling an Antibiotic-free’Animal Husbandry.Wageningen Academic UR(禁止抗生素、减少抵抗力、预防和抗击感染：关于研究实现无抗生素的畜牧业的研究白皮书)Wageningen Academic UR)。
畜牧业可被视为一种过程控制技术，在此背景下经常使用精确畜牧养殖(Precision Livestock Farming，PLF)这一术语(Berckmans，D.2006，in LivestockProduction and Society，R.Geers，和F.Madec，eds.Wageningen学术出版社， 51-54)。PLF基于三个指导原则。首先，PLF并不是要取代农民，而是旨在成为决策支持工具。其次，动物被认为是生物生产过程中最关键的部分。最后，有利的监测和控制有三个重要条件：动物变量需要进行监测，动物变量的预测 (预期)在环境变化方面应该是可靠的以及需要将预测和在线测量结合到分析算法中。
在实际设置中采用不同种类的传感器来促进PLF，例如相机(CCTV、红外线、3D、热......)、加速度计、流量计等。一种特别令人关注的PLF技术使用麦克风来捕获声音。声音包含有关动物及其环境的许多有用信息(交流、健康、安宁......)。
最近，在不同物种中出现了许多基于声音的PLF技术的例子。Moura等人展示了如何基于声音分析监测肉鸡的热(不)舒适度(Moura,D.J de,
Figure BDA0002059363210000021
I.de A.,Alves,E.C.deS.,Carvalho,T.M.R.de,do Vale,M.M.,和Lima,K.A.O.de 2008, Sci.Agric.65,438-443)，而Aydin等通过啄食声音监测肉鸡采食量(Aydin,A., Bahr,C.,Viazzi,S.,Exadaktylos,V.,Buyse,J.,和Berckmans,D. 2014.Comput.Electron.Agric.101,17-23)。希尔曼等人使用猪的声学监测来检测热(不)舒适度(Hillmann,E.,Mayer,C.,
Figure BDA0002059363210000022
P.-C.,Puppe,B.,和Schrader,L. 2004,Appl.Anim.Behav.Sci.89,195-206)。
Van Hirtum等首先开发了用于区分病理性与非病理性猪咳的算法(Van Hirtum,A.2002.The couuming of coughing(咳嗽的声音).PhD Thesis.KU Leuven.Leuven,Belgium)。Ferrari等人使用时间和频率导出的参数对猪咳声进行了表征(Ferrari等，2008)。
自动测量的咳嗽与猪的呼吸健康之间的联系已在多项现场试验中得到广泛验证(Finger,G.,Hemeryck,M.,Gomez-Duran,O.,and Genzow,M.2014,in Proceedings of the23rd IPVS Congress,Cancun,Mexico.207–208；Genzow,M., Gomez-Duran,O.,Hemeryck,M.,and Finger,G.2014a,in Proceedings of the 23rd IPVS Congress,Cancun,Mexico.212-213；Genzow,M.,Gomez-Duran,O., Strutzberg-Minder,K.,Finger,G.,andHemeryck,M.2014b,in Proceedings of the 23rd IPVS Congress,Cancun,Mexico.205-206；Berckmans,D.,Hemeryck,M., Berckmans,D.,Vranken,E.,van Waterschoot,T.,2015in Int.Symp.on Animal Environ.&Welfare,Oct.23–26,2015,Chongqing,China).
国际专利申请WO 2008/154662教导了一种用于将呼吸状态(例如咳嗽的量和类型)与具有该呼吸状态的生物体定位实时地结合的方法和/或系统。
国际专利申请WO2014/118788提出了一种借助于配置为用于评估行为变化的处理器和一个或多个光学传感器监测牲畜群的方法和/或系统。
然而，到目前为止所描述的方法没有考虑到个体农场、马厩或其部分的环境彼此不同并且环境可能随时间而变化。因此，对于个体环境中由呼吸窘迫引起的声音的自定义测量存在很高的需求，这是特定于时间和位置的。本发明的根本问题是提供一种基于在特定时刻、特定环境中由呼吸窘迫引起的声音的自定义预警方法。
该问题已通过以下方法解决：其中在一段时间内测量、监测和存储RDI (RDI是指在预定义时间内由呼吸窘迫引起的声音的数量)，并计算特定的农场、马厩或其部分的特定个体的RDI相关阈值；其中，通过统计过程控制来执行RDI的实际相关阈值的计算。呼吸窘迫指数(RDI)可以可选择地与麦克风附近的农场动物的数量成比例。
发明内容
因此，本发明涉及一种用于自定义监测由特定的农场、马厩或马厩的一部分中的农场动物群的呼吸窘迫引起的声音的方法，包括以下步骤：
a)记录在一段时间内在农场动物群中产生的噪音；
b)将模拟记录转换为数字数据；
c)执行滤波操作，滤除呼吸窘迫引起的声音中的背景噪声；
d)计算记录时间期间由呼吸窘迫引起的声音的数量；
e)计算呼吸窘迫指数(RDI)，RDI是在预定义的一段时间段内由呼吸窘迫引起的声音的数量，可选地针对每个麦克风可到达的范围内的农场动物数量校正RDI；
f)在一段时间内监测和存储RDI，并计算特定的农场、马厩或马厩的一部分的RDI的特定时间的个体相关阈值；
g)与步骤f)中计算出的阈值相比，报告生成的RDI数据，其中步骤c) 至g)由处理器执行，并且步骤f)中的RDI的实际相关阈值的计算通过统计过程控制(SPC)来执行的。
本发明还涉及一种非暂时性处理器可读介质，其上存储有处理器可执行指令，该处理器可执行指令被配置为使一个或多个处理器执行本发明方法的步骤 c)至h)中的每一个。
此外，本发明涉及一种自定义监测由特定的农场、马厩或马厩的一部分中的农场动物群中的呼吸窘迫引起的声音的计算设备，其中所述计算设备包括执行根据本发明的方法的步骤b)至h)的装置。
此外，本发明涉及用于实施根据本发明的每个方法步骤的一套部件，其基本上包括：
(A)本发明的计算设备；
(B)可与所述计算设备(A)连接的至少一个麦克风；以及
(C)可选地，提供用于安装和使用(A)和(B)的指令的信息手册。
附图说明
附图示出了本发明的实施例，并且与说明书(包括上面的大致描述和下面的详细描述)一起用于解释本发明的特征。
图1是说明根据本发明的方法的实施例的过程流程图；
图2是说明另一个实施例的详细过程流程图；
图3示出了根据本发明监测特定马厩的RDI值的结果输出数据：
图3A每个记录期计算的呼吸窘迫声音，
图3B聚合时间段内的呼吸窘迫指数，
图3C相对于在较长时间范围内RDI聚合的标准偏差，新聚合的RDI 与先前聚合的RDI聚合之间的因子，
图3DRDI在聚合期间的演变以及可接受的上限和下限(特定时间、个体)；
图4示出了农场马厩中的声音监测系统的不同示例性布置。
具体实施方式
上文或下文中使用的术语“自定义监测”意味着监测特定于实际农场、马厩或马厩的一部分。每个农场、马厩或马厩的一部分都有其典型的声音和噪音，其取决于场地、环境、动物、通风、使用的机器或农民，这也随着时间而变化。根据本发明的方法利用统计过程控制(SPC)，以使监测随时间适应特定的农场、马厩或马厩的一部分。
如上文或下文所使用的术语“呼吸窘迫的声音”包括由于呼吸紊乱或疾病 (包括但不限于咳嗽、打喷嚏、咳嗽和喘息)而使农场动物发出的所有种类的声音。
如上文或下文中使用的术语“农场动物”包括饲养在农场中用于生产动物产品或用于休闲的各种动物，例如马、狗、驴、鸵鸟和水貂，特别是猪、牛和家禽，包括火鸡、鸡、鹅和鸭。
如上文或下文中使用的术语“处理器”表示诸如工业计算机、个人计算机 (PC)、笔记本电脑或平板电脑之类的计算设备，其可以位于农场、马厩或马厩的一部分内，或者是通过数据传输装置与位于农场、马厩的或马厩的一部分内的麦克风连接。
如上文或下文中关于麦克风和计算设备的关系使用的术语“连接”或“可连接”旨在包括通过合适的电缆或电线的任何直接连接，还包括任何无线连接，例如红外、蓝牙或WLAN。
如上文和下文中使用的术语“计算设备”不仅表示连接到麦克风的外壳中的处理器，还包括包括以下装置的系统：该装置首先从麦克风接收未加工的或已处理的声学数据，然后将这些数据存储在处理器可读介质，随后将其发送到处理器。
如上文或下文中使用的术语“处理器可读介质”包括可用于存储数字数据的任何介质，包括但不限于内部或外部硬盘驱动器、SSD驱动器、SDI卡、存储云、CD、DVD、USB棒、软盘和磁带。
以下方法是本发明的优选实施例：
一种方法，其中
(i)该方法用作预警系统；
(ii)针对每个麦克风可触及范围内的农场动物的数量校正步骤e)中的RDI；
(iii)农场动物是从牛、猪、马和家禽(特别是育肥猪)组成的群体中选择出来的；
(iv)呼吸窘迫引起的声音是打喷嚏和/或咳嗽；
(v)在至少两周的时间段记录该组农场动物产生的噪声；
(vi)在步骤a)中，使用1至4个麦克风记录1至1000只农场动物产生的噪声(具体取决于所监测的农场动物的大小，优选地，是5至200头猪、10至 1000只鸡或1至50头奶牛)。
(vii)在步骤e)中，RDI是每个单个农场动物在1至48小时内(优选地，在12至36小时，特别是在24小时内，在另一个优选实施例中，在如夜晚的农场中的低活动时间)由呼吸窘迫引起的声音的数量，。
(viii)在步骤f)中，基于同一特定的农场、马厩或马厩的一部分的历史RDI 数据，由处理器使用SPC自动计算在某个时刻的特定的农场、马厩或马厩的一部分的RDI的个体相关阈值。
偏差与预期偏差之间的因子形成了特定的农场RDI的个体相关阈值的基础。作为非限制性示例，可以用于确定该因子的公式由下式给出：
Figure BDA0002059363210000061
其中，F_x+N+2是时间依赖性和个体因子，
RDI_AGG_x+N+1是倒数第二个聚合RDI值，
RDI_AGG_x+N+2是最后一个聚合RDI值，
σ(RDI_AGG_X+N+1)是最后一个聚合RDI值之前的一系列聚合RDI值的标准偏差。
(ix)在步骤h)中，处理器结合相关阈值RDI值生成(优选地在计算设备的屏幕上或以打印的形式)指示一个或多个RDI值(可能以聚合形式)的报告，和/或将此报告发送给用户，优选地是负责农场动物群的畜牧业者或兽医保健专业人员。
各种实施例将与参考附图一起被详细描述。在可能的情况下，在所有附图中将使用相同的附图标记来表示相同或相似的部分。对特定示例和实现的参考是出于说明性的目的，并且不旨在限制权利要求的范围。
图1的过程流程图示出了一个或多个麦克风(1)如何首先获得在农场、马厩或马厩的一部分中发生的声音。然后通过模拟-数字转换器将声音从模拟信号转换为数字信号(2)。在数字化之后，应用不同的滤波技术将呼吸窘迫声音与麦克风捕获的所有其他声音分离(3)。其他声音包括固定的背景声音，例如风扇噪声或馈线噪声，以及与呼吸窘迫无关的瞬态声音事件，例如敲门声或尖叫。然后将呼吸窘迫指数(RDI)(6)计算为在预定义的时间段内由呼吸窘迫引起的声音的量(4)，可选地，与被捕获的农场动物的数量(5)成比例，即在如图4A所示的麦克风(1)附近的那些动物。RDI值存储一段时间，并且一系列历史RDI值(7)用作计算特定的农场、马厩或马厩的一部分的RDI的特定时间的个体相关阈值的输入。通过对一系列聚合的历史RDI值(7)应用统计过程控制(SPC)技术(8)来计算特定时间的个体相关阈值(10)。然后将实际计算出的聚合RDI(6)值与聚合 RDI的时间和位置特定阈值(10)进行比较。该比较(9)用作方法(11)的输出，从而报告与相关阈值比较所得到的RDI数据。
图2的过程流程图更详细地示出了对历史(聚合的)RDI值(8.1)应用统计过程控制(SPC)技术(8)以计算特定时间的个体相关阈值的过程。首先，每短时间间隔(例如，5到60分钟，参见下面图3A的示例)计算瞬时RDI值(t_x 处的RDI到t_x+N+2处的RDI)(11,12,13,14,15,16)。在下一步骤中，RDI 值在较长的时间间隔上聚合(8.2)(例如，每1至150小时，也参见图3B) (17,18,19,20,21,22)以获得更多的可预测的行为的曲线，即具有RDI_AGG值的曲线。然后使用一系列历史RDI_AGG值(例如，1至500天的系列)来应用统计过程控制。在下一步中，一系列历史RDI_AGG值(10.1)的变化是通过t_x+N+1处的历史RDI_AGG数据系列的标准偏差(23)和t_x+N+2处的历史RDI_AGG数据系列的标准偏差(24)来计算的。接下来，相对于历史 RDI_AGG系列中的预期变化表示最后的RDI_AGG值与实际RDI_AGG值之间的偏差(10.2)。基于一系列历史RDI_AGG值中的标准偏差确定预期变化。通过最后的RDI_AGG值和先前的RDI_AGG值之间的差除以一系列历史 RDI_AGG数据的标准偏差来计算与时间相关的个体因子F_x+N+1(25)。偏差和预期偏差之间的因子如图3C所示。基于该因子，定义了如图3D所示的预警(26)。
图3示出了所提出的方法的示例。图3A首先示出了呼吸窘迫声音的数量作为纵坐标(27)，每短时间间隔(此处为5分钟)作为X轴(28)。图3B示出了如何根据这些RDI值，通过在较长时间间隔上聚合数据来计算时间的函数 (30)中的聚合RDI-AGG值(29)。在这个例子中，很明显2015年3月16日左右RDI-AGG值增加(31)，2015年4月初第二次(较小)增加(32)。图3B 中的一系列RDI-AGG值的标准偏差然后被用于确定数据中的预期变化。然后，图3C示出了相对于先前的一系列RDI-AGG值的标准偏差的时间函数的结果因子(33)，即最后的RDI_AGG和先前的RDI_AGG之间的差。然后使用该因子随时间的演变来定义预警，在该示例中，如图3所示，当因子高于3时存在暗警告条(34)且当因子在2和3之间时存在亮警告条(35)。
图4示出了农场马厩中的声音监测系统的不同的示例性布置。
图4A示出了猪舍的示意性横截面，其中麦克风安装在高度约为2米处的猪舍的天花板上。所有动物在地面半径约7至9米范围内发出的声音都在麦克风的可触及范围内。
图4B示出了六个长度为约6米且宽度为约5米的猪舍的俯视图。猪总数为225。一个麦克风记录了大约75％的动物发出的声音。
图4C示出了八个长度为约6米且宽度为约5米的猪舍的俯视图。猪总数为320。两个麦克风记录所有动物的声音。
图4D示出了二十四个长度为约6米且宽度为约5米的猪舍的俯视图。猪总数为1000。四个麦克风记录了约75％的动物发出的声音。
提供前面对所公开的实施例的描述是为了使本领域技术人员能够制造或使用本发明。对于本领域技术人员来说，这些实施例的各种修改是显而易见的，并且在不脱离本发明的精神或范围的情况下，可以将这里定义的一般原理应用于其他实施例。因此，本发明不限于这里所示的实施例，而是与符合所附权利要求和本文公开的原理和特征的最宽范围相一致。

Claims (19)

1.一种用于自定义监测声音的方法，所述声音为由特定的农场、马厩或马厩的一部分中的农场动物群呼吸窘迫引起的声音，所述方法包括以下步骤：
a)记录在一段时间内在农场动物群中产生的噪音；
b)将模拟记录转换为数字数据；
c)执行过滤操作，所述过滤操作滤除由呼吸窘迫引起的声音中的背景噪声；
d)计算在记录时间期间由呼吸窘迫引起的声音的数量；
e)计算呼吸窘迫指数RDI，RDI是指在预定义的一段时间内由呼吸窘迫引起的声音的数量，可选地针对每个麦克风可到达的范围内的农场动物数量校正RDI；
f)在一段时间内监测和存储RDI，并计算特定农场、马厩或马厩的一部分的RDI的特定时间的个体相关阈值；
g)与步骤f)中计算出的阈值相比，报告生成的RDI数据，
其中步骤c)至g)由处理器执行，其特征在于，步骤f)中的RDI的实际相关阈值的计算是通过统计过程控制(SPC)来执行的。
2.根据权利要求1所述的方法，其形成基于特定时刻在特定环境中由呼吸窘迫引起的声音的自定义预警方法。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述农场动物选自牛、猪、马和家禽。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述农场动物是育肥猪。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，呼吸窘迫引起的声音是打喷嚏或咳嗽。
6.根据权利要求1所述的方法，其中，在至少两周的时间段，记录农场动物群中产生的噪声。
7.根据权利要求1所述的方法，其中，在步骤a)中，使用1至4个麦克风记录由1至1000只农场动物产生的噪声。
8.根据权利要求1所述的方法，其中，在步骤e)中，所述RDI是在24小时内单个农场动物的呼吸窘迫引起的声音的数量。
9.根据权利要求1所述的方法，其中，在步骤a)中，在活动减少的时间期间，记录由呼吸窘迫引起的声音的数量。
10.根据权利要求9所述的方法，其中，在步骤a)中，所述呼吸窘迫引起的声音的数量是在一夜之间记录的。
11.根据权利要求1所述的方法，其中，在步骤f)中，基于特定农场、马厩或马厩的一部分的先前的RDI数据，由处理器使用SPC自动计算相同的特定农场、马厩或马厩的一部分的RDI的个体相关阈值。
12.根据权利要求11所述的方法，其中，在步骤f)中，偏差与预期偏差之间的因子形成所述特定农场的RDI的个体相关阈值的基础。
13.根据权利要求11或12所述的方法，其中，在步骤f)中，偏差与预期偏差之间的因子形成由以下公式确定：
Figure FDA0003360845640000021
其中，
F_x+N+2是与时间相关的个体因子，
RDI_AGG_x+N+1是倒数第二个聚合RDI值，
RDI_AGG_x+N+2是最后一个聚合RDI值,
σ(RDI_AGG_X+N+1)是最后一个聚合RDI值之前的一系列聚合RDI值的标准偏差。
14.根据权利要求1所述的方法，其中，在步骤h)中，所述处理器结合相关的阈值RDI值优选地在计算设备的屏幕上或以打印的形式，生成指示一个或多个RDI值的报告，和/或将该报告发送给用户。
15.根据权利要求14所述的方法，其中，在步骤h)中，所述处理器将所述报告发送给负责农场动物群的兽医保健专业人员或畜牧业者。
16.一种非暂时性处理器可读介质，其上存储有处理器可执行指令，所述处理器可执行指令被配置为使处理器执行权利要求1至15中任一项所述的方法步骤c)至h)中的每一个。
17.一种自定义监测声音的处理器设备，所述声音为由特定农场、马厩或马厩的一部分中的农场动物群呼吸窘迫引起的声音，其中所述处理器设备包括执行权利要求1至15的任一项所述的方法步骤b)至h)的装置。
18.一种用于实施权利要求1-15中任一项所述的方法步骤的部件套件，本质上包括：
如权利要求17所述的处理器设备(A)；
可与所述处理器设备(A)连接的至少一个麦克风(B)。
19.根据权利要求18所述的部件套件，还包括：
提供用于安装和使用所述处理器设备(A)和所述至少一个麦克风(B)的指令的信息手册(C)。
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