基于人工智能的牛的自动体重预测,用于群体健康监测
1Department of Computer Engineering, Faculty of Engineering and Architecture, Burdur Mehmet Akif Ersoy University, Burdur 15030, Turkey; Digital Technologies in Livestock Sector Joint Application and Research Center, Burdur Mehmet Akif Ersoy University, Burdur 15030, Turkey.
Preventive veterinary medicine
|November 30, 2025
概括
一个新的自动化步行权衡系统 (WoWS) 使用人工智能和信号处理进行准确的,非侵入性的牛体重估计. 这项技术增强了畜牧健康监测,并促进了可持续的农业实践.
科学领域:
- 农业工程 农业工程
- 数据科学数据科学数据科学
- 动物科学动物科学
背景情况:
- 传统的畜牧权衡是劳动密集型,对动物造成压力,也是大规模群体健康管理中的瓶.
- 准确的实时体重监测对于疾病预防,福利和高效的农场运营至关重要.
研究的目的:
- 开发和验证一种非侵入性,自动化的过路称重系统 (WoWS),用于实时估计牛的体重.
- 通过快速里埃转换 (FFT) 和机器学习 (ML) 增强WoWS,以提高准确性和数据分析.
主要方法:
- 收集了86只奶牛的动态体重信号,这些奶牛在常规奶期间使用了WoWS平台.
- 将FFT应用于预处理的力-时间信号,以提取用于重量估计的光谱特征.
- 评估了六个ML模型,包括支持向量回归 (SVR),用于预测性能.
主要成果:
- 该SVR模型在重量估计方面取得了高准确性 (MAE: 2.3公斤,R2: 0.999).
- 该系统在动态现场条件下表现出稳健性,并通过热图和时间调整的重量分布来验证.
- 与物联网框架的集成使实时数据收集和异常检测成为可能.
结论:
- 人工智能增强的WoWS提供了一个可扩展的工具,用于持续的牲畜健康监测和早期检测异常体重趋势.
- 该系统通过减少动物压力,改善福利和降低劳动力需求来支持One Health原则.
- 未来的工作包括多传感器集成和流行病学建模,用于全面的牲畜健康管理.


