31、农业与畜牧业中的先进技术应用

最新推荐文章于 2025-11-25 11:59:30 发布

python9snake

最新推荐文章于 2025-11-25 11:59:30 发布

阅读量46

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏： AI+物联网重塑智慧农业文章标签：物联网智能机器视觉深度学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/python9snake/article/details/152263595

AI+物联网重塑智慧农业专栏收录该内容

33 篇文章 ¥499.90

订阅专栏¥69.90

会员秒杀 ¥9.9 重磅福利

超级会员免费看

农业与畜牧业中的先进技术应用

在当今科技飞速发展的时代，农业和畜牧业领域也迎来了诸多创新技术的应用。这些技术不仅提高了生产效率，还解决了一些传统生产方式中存在的难题。本文将详细介绍基于网络的物联网监测与服务系统在农业中的应用，以及智能机器视觉在水产养殖和畜牧业中的应用，同时探讨深度学习算法在鹌鹑蛋新鲜度评估和保质期重新验证方面的新方法。

网络物联网监测与服务系统在农业中的应用

网页应用性能评估
- 不同网络连接下的性能测试 ：对两个网页应用（NIU Web App和K10 Web App）在马来西亚和台湾网络连接下的Google Lighthouse和PageSpeed Insights性能得分进行了T检验。结果显示，F检验表明两个应用的性能得分方差无显著差异，应进行两样本等方差T检验。
- 不同时间的性能评估 ：通过单因素方差分析（ANOVA）对NIU Web App在不同时间（9 am、12 pm、3 pm、6 pm、9 pm、12 am）的Google Lighthouse和PageSpeed Insights性能得分进行评估。结果表明，在0.05的显著性水平下，不同时间的性能无显著差异，即网页应用的性能不受网络连接和时间的影响，可通过移除不必要的文件来减少加载时间。
- 相关数据如下表所示：
  |应用|网络连接|指标|得分|
  | ---- | ---- | ---- | ---- |
  |NIU Web App|马来西亚 vs 台湾|Google Lighthouse|0.0115|
  |NIU Web App|马来西亚 vs 台湾|PageSpeed Insights|0.2158|
  |K10 Web App|马来西亚 vs 台湾|Google Lighthouse|0.8656|
  |K10 Web App|马来西亚 vs 台湾|PageSpeed Insights|0.0751|
- 单因素ANOVA结果（NIU Web App的Google Lighthouse性能得分）：
  |时间|Count|Sum|Average|Variance|S. deviation|
  | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
  |9 am|3|183|61.00|0|0|
  |12 pm|3|184|61.33|2.33|1.53|
  |3 pm|3|185|61.67|20.33|4.51|
  |6 pm|3|176|58.67|1.33|1.15|
  |9 pm|3|173|57.67|4.33|2.08|
  |12 am|3|181|60.33|30.33|5.51|
- 单因素ANOVA结果（NIU Web App的PageSpeed Insights性能得分 - 马来西亚网络连接）：
  |时间|Count|Sum|Average|Variance|S. deviation|
  | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
  |9 am|3|184|61.33|57.33|7.57|
  |12 pm|3|174|58.00|3.00|1.73|
  |3 pm|3|174|58.00|3.00|1.73|
  |6 pm|3|184|61.33|14.33|3.79|
  |9 pm|3|190|63.33|12.33|3.51|
  |12 am|3|192|64.00|28.00|5.29|
- F比率（不同网络连接和时间）：
  |应用|网络连接|指标|F比率|
  | ---- | ---- | ---- | ---- |
  |NIU Web App|马来西亚|Google Lighthouse|0.7864|
  |NIU Web App|马来西亚|PageSpeed Insights|0.9966|
  |NIU Web App|台湾|Google Lighthouse|1.8944|
  |NIU Web App|台湾|PageSpeed Insights|2.0421|
  |K10 Web App|马来西亚|Google Lighthouse|1.2746|
  |K10 Web App|马来西亚|PageSpeed Insights|1.7694|
  |K10 Web App|台湾|Google Lighthouse|0.4421|
  |K10 Web App|台湾|PageSpeed Insights|0.2182|
系统对社会、安全和健康的影响
- 可视化方法的优势 ：该系统提供的可视化方法通过交互式图表，使农场管理者能够深入了解作物的生长状况，做出更明智的决策。每个交互式元素都能处理大量数据，方便管理者提取信息。
- 传感器的作用 ：物联网系统配备了多个传感器，可实时监测土壤湿度、降雨量和风速等参数，帮助农场管理者优化灌溉实践，提高用水效率，避免过度灌溉对作物产量和水质的影响。
- 例如，通过监测实时土壤湿度，管理者可以准确评估作物的需水量，避免因过度灌溉导致的土壤侵蚀、化学物质运输和地下水位下降等问题，从而减少对公共供水的污染风险。

智能机器视觉在水产养殖和畜牧业中的应用

背景与需求
- 蛋白质需求增长 ：随着全球人口预计到2050年将达到97亿，对蛋白质的需求不断增加。水产养殖和畜牧业产品约占全球平均蛋白质摄入量的40%，但这两个领域劳动密集，由于回报不成比例，愿意从事的人员减少，因此需要自动化解决方案来满足蛋白质生产需求。
- 传统监测方式的不足 ：尽管已经开发了一些自动化设备，但仍需要人工巡逻来监测养殖动物的状况，这种方式耗时且主观，缺乏连续性。
智能机器视觉的优势
- 自动监测能力 ：智能机器视觉结合深度学习等先进技术，能够自动识别和分析动物的行为模式、姿势、身体状况和生理特征，减少对人工观察的依赖。
- 实时性和高效性 ：可以24/7实时工作，及时采取必要的行动，减少经济动物的生产损失，使养殖户和水产养殖专业人员受益。
具体应用案例
- 鸡的行为监测 ：在养鸡业中，一些本地鸡品种因其肉质适合特定烹饪方式而受欢迎，但养殖成本较高。传统的人工观察鸡的健康状况耗时且主观，近年来，机器视觉开始应用于鸡的行为监测。例如，Chang等人使用YOLOv4 - tiny监测鸡在热应激下的活动水平，Chen等人使用YOLOv7 - tiny和移动平均模型自动跟踪和量化鸡的运动和分散等关键行为指标。
- 母猪和仔猪行为监测 ：在养猪业中，降低断奶前仔猪的死亡率是一个重要问题。了解母猪和仔猪的哺乳相关行为是关键，但传统的肉眼观察主观且不连续。近年来，机器视觉开始应用于该领域。例如，Zheng等人使用Faster R - CNN和深度图像识别母猪的五种姿势、日常活动水平和姿势变化频率，Gan等人使用定制方法同时检测和跟踪仔猪，Ho等人识别母猪的哺乳频率，跟踪单个仔猪并量化其运动。
- 虾的食欲评估 ：在水产养殖中，虾的养殖成本中饲料约占40%，准确估计虾的食欲是优化生长和成本的关键。传统的手动观察方法主观且可能伤害虾，近年来，机器视觉方法被提出用于直接在水中观察虾。例如，Lee和Kuo使用UNet模型和水下成像系统通过剩余饲料变化分析虾的食欲，Lai等人使用YOLOv4 - tiny和图像处理技术结合水下成像系统测量虾的长度。

深度学习算法在鹌鹑蛋新鲜度评估和保质期重新验证中的应用

研究背景
- 蛋品新鲜度评估的挑战 ：蛋的保质期受多种因素影响，包括新鲜度。现有的评估蛋白降解和气室增大的技术要么具有破坏性，要么不适合高通量应用。
- 新技术的需求 ：需要一种快速、非侵入性和非破坏性的方法来评估鹌鹑蛋的新鲜度。
新方法的提出
- 技术组合 ：使用热微相机和深度学习目标检测算法，提出了一种新的评估鹌鹑蛋气室的方法。
- 模型构建 ：构建了基于计算机视觉的模型，包括YOLOv5、YOLOv7和EfficientDet。
实验与验证
- 数据集测试 ：在一个由60个鸡蛋组成的新数据集中测试这些模型，这些鸡蛋在标签过期日期后保存了15天。
- 验证方法 ：通过测量热图像中气室在像素级的面积，并比较鸡蛋在储存第一天和加速老化10天后的重量差异进行验证。统计结果显示，气室面积和重量两个变量呈负相关（R² = 0.676）。
- 模型性能 ：深度学习模型在预测新鲜度方面表现良好，YOLO（v5、v7）和EfficientDet模型的F1分数分别为0.86、0.90和0.86。最佳模型对测试数据集的38.33%进行了重新分类，这意味着这些过期鸡蛋的保质期可以从原标签日期延长两周。

综上所述，这些先进技术在农业和畜牧业中的应用为提高生产效率、保障产品质量和满足全球蛋白质需求提供了有力支持。未来，随着技术的不断发展和完善，这些应用有望进一步拓展和深化，为农业和畜牧业带来更大的变革。

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;

    A(农业与畜牧业):::process --> B(网络物联网监测与服务系统):::process
    A --> C(智能机器视觉):::process
    A --> D(深度学习算法评估鹌鹑蛋新鲜度):::process

    B --> B1(网页应用性能评估):::process
    B --> B2(系统对社会、安全和健康的影响):::process

    C --> C1(背景与需求):::process
    C --> C2(智能机器视觉的优势):::process
    C --> C3(具体应用案例):::process

    D --> D1(研究背景):::process
    D --> D2(新方法的提出):::process
    D --> D3(实验与验证):::process

以上内容展示了农业和畜牧业中多种先进技术的应用，这些技术相互补充，共同推动了行业的发展。随着科技的不断进步，我们有理由相信这些技术将在未来发挥更大的作用，为农业和畜牧业带来更加美好的前景。

农业与畜牧业中的先进技术应用（续）

网络物联网监测与服务系统在农业应用中的拓展与挑战

系统应用拓展方向
- 个性化定制 ：Dash Plotly应用程序的灵活性和定制选项使农场管理者能够创建个性化的仪表盘。未来可以根据不同农场的特定需求，进一步定制可视化图表和分析功能，例如针对不同作物的生长周期和需求，提供专门的参数监测和分析。
- 多平台兼容与移动化 ：目前的网页应用虽然可以在本地和公共网络上访问，但对于移动用户的支持还不够完善。未来应增强网站的美观性，并针对移动屏幕进行优化，提供响应式的移动仪表盘，方便农场管理者随时随地获取信息。
- 增加可视化与分析维度 ：除了现有的环境模式、最大值、平均值和最小值等信息，还可以纳入更多的参数和深入分析，如未来趋势预测、病虫害预警等，为农场管理者提供更全面的决策支持。
面临的挑战与解决方案
- 性能优化挑战 ：目前的网页应用在Google Lighthouse和PageSpeed Insights中得分一般，主要原因是未使用的plotly.js包体积过大，导致页面加载时间较长。解决方案是等待官方Dash plotly发布相关文档，以减少未使用的JavaScript代码，降低网络活动消耗的字节数，从而加快页面加载速度。
- 数据一致性问题 ：使用更一致的数据源可以为农场管理者提供更密集的信息，但在实际应用中，数据的收集和整合可能存在困难。需要建立统一的数据标准和接口，确保不同传感器和设备收集的数据能够准确、高效地整合到系统中。

智能机器视觉在水产养殖和畜牧业应用的发展趋势

技术融合趋势
- 与物联网的深度融合 ：智能机器视觉可以与物联网技术进一步结合，实现更全面的动物监测和管理。例如，将机器视觉与传感器网络相连，实时获取动物的生理参数和环境信息，从而更准确地判断动物的健康状况和需求。
- 与人工智能其他技术的协同 ：除了深度学习，智能机器视觉还可以与自然语言处理、机器学习等技术协同工作。例如，通过自然语言处理技术，将机器视觉分析的结果转化为易于理解的语言描述，为养殖户提供更直观的决策建议。
应用场景拓展
- 疾病诊断与预防 ：智能机器视觉可以用于动物疾病的早期诊断和预防。通过分析动物的行为、外观和生理特征，及时发现疾病的迹象，并采取相应的措施，减少疾病的传播和损失。
- 养殖环境优化 ：除了监测动物本身，智能机器视觉还可以用于监测养殖环境，如水质、空气质量等。通过实时分析环境数据，调整养殖环境参数，为动物提供更适宜的生长环境。

深度学习算法在鹌鹑蛋新鲜度评估应用的前景与局限

应用前景
- 提高食品安全性 ：准确评估鹌鹑蛋的新鲜度和保质期可以减少过期蛋的销售和食用，提高食品的安全性，保障消费者的健康。
- 优化供应链管理 ：在食品供应链中，通过实时监测鹌鹑蛋的新鲜度，可以合理安排库存和运输，减少浪费，提高供应链的效率。
存在的局限与改进方向
- 环境适应性问题 ：目前的方法可能受到环境因素的影响，如光照、温度和湿度等。未来需要进一步优化算法，提高其在不同环境条件下的稳定性和准确性。
- 数据集的局限性 ：实验数据集相对较小，可能无法涵盖所有类型的鹌鹑蛋和各种实际情况。需要扩大数据集，增加样本的多样性，以提高模型的泛化能力。

综合对比与展望

技术领域	优势	挑战	未来发展方向
网络物联网监测与服务系统	提供可视化决策支持，优化灌溉实践	网页性能问题，数据一致性问题	个性化定制，移动化，增加分析维度
智能机器视觉	自动监测动物状况，提高生产效率	技术融合和应用场景拓展需要进一步探索	与物联网和人工智能其他技术深度融合，拓展疾病诊断和环境监测应用
深度学习算法评估鹌鹑蛋新鲜度	快速、非侵入性评估新鲜度，延长保质期	环境适应性和数据集局限性	优化算法，扩大数据集

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;

    E(未来发展):::process --> E1(网络物联网监测与服务系统拓展):::process
    E --> E2(智能机器视觉技术融合与拓展):::process
    E --> E3(深度学习算法优化与应用推广):::process

    E1 --> E11(个性化定制):::process
    E1 --> E12(移动化优化):::process
    E1 --> E13(增加分析维度):::process

    E2 --> E21(与物联网深度融合):::process
    E2 --> E22(与人工智能其他技术协同):::process
    E2 --> E23(拓展应用场景):::process

    E3 --> E31(优化算法):::process
    E3 --> E32(扩大数据集):::process
    E3 --> E33(推广应用范围):::process

综上所述，网络物联网监测与服务系统、智能机器视觉和深度学习算法在农业和畜牧业中的应用各有优势和挑战。未来，这些技术将不断发展和完善，相互融合，为农业和畜牧业的可持续发展提供更强大的支持。通过持续的创新和改进，我们有望实现更高效、更智能的农业和畜牧业生产模式，满足全球不断增长的蛋白质需求。