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我国是世界上公认的养猪大国,2010年猪存栏量4．7亿头,其中母猪存栏4765万头,出栏量6．67亿头,均居世界第一,约占全球的一半。2010年出栏率142％,平均每头母猪年提供出栏猪14头。目前我国养猪生产方式仍以农村散养、小型养猪场为主,生产水平低下,虽是养猪大国,但不是养猪强国或养猪发达国家。近几年我国规模化养猪发展迅速,目前基础母猪500头、年出栏万头以上的猪场约有2500个,约占总出栏的10％。随着我国经济及规模化养猪的快速发展,规模化养猪所占比例快速增加,传统的农村散养猪所占比例迅猛减少, 相似文献
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冬季气温低、空气潮湿，且昼夜温差大，因此冬季养猪应围绕御寒防潮来开展，主要掌握以下几个要领，从而提高养猪效益。 相似文献
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据中国农机学会机械化养猪工程分会秘书长张荣波介绍,目前广东省机械化养猪协会会员单位有500个,但养猪设备企业只有3家,分别是广东广兴畜牧机械有限公司、华南畜牧机械有限公司和广东南牧畜牧机械有限公司。除了这3家,省里也有一些做得不错的养猪设备企业,比如瀚林源牧业设备有限公司。但是相对来说,这些企业产品相对单一,规模也不算太大。张荣波说,目前这些养猪设备企业提供的种类基本是齐全的,包括送料设备、围栏设备、环控、 相似文献
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丹麦是一个面积4.3×10^4km^2、人口541万的小国，但它却是世界猪肉出口第一大国。从产供销一体化、科学饲养、合作组织到食品安全，养猪在丹麦早已成为该国经济的重要支柱产业，更被世界公认为“养猪王国”。 相似文献
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阳高县地处山西省东北部,晋、冀、蒙三省（区）交界处,有7.6万hm2耕地,24.7万农业人口,是山西省一个传统的畜牧业生产大县,尤其是养猪业,早在30年前曾闻名全省,1991年被省政府授予全省＂省批十个养猪基础地县＂之一,1995年,全省养猪工作现场会在阳高县召开以后,阳高县的规模养猪如雨后春笋般发展起来。同年,阳高县委、县政府将规模养猪业确立为全县的主导产业,到目前,全县规模养猪场和标准化养猪小区达到38个,2009年全县出栏生猪53.6万头。 相似文献
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作为国内"硕果仅存"的一家国有养猪设备生产企业,广东广兴牧业机械设备有限公司(以下简称广兴牧业)已有整整30年历史。自1985年创立以来,广兴牧业始终走在养猪设备研发与生产的前沿,不断引进、吸收欧美养猪场设计、设备与技术,并逐步发展成为专业规划设计工厂化养猪场、设计制造养猪设备的科技型企业,已先后为全国20多个省市区的1 000多家工厂化猪场提供猪场规划设计和成套养猪设备。 相似文献
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断奶仔猪成活率的高低直接关系到养猪的经济效益，是衡量其生产力的一项重要指标，所以提高断奶仔猪成活率是提高养猪效益的关键措施之一。据报道，断奶后7d腹泻率为0．6％，8-13d增至32％，14～17d增至41．4％。22～28d降到8．4％。断奶后死亡率为20％～30％。存活下来的仔猪大多生长发育不良，总增重下降约33％，给养猪业带来了巨大的经济损失。而农村养猪不论是零散户、专业户还是规模户， 相似文献
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大棚养猪是近年来兴起的新型养猪技术,它具有造价低、投资少、出栏早、资金回收快、工效高等优点,受到了农民的普遍欢迎。 一、正确建造大棚 目前常用的大棚结构分外棚和猪栏两部分。外棚跨度一般为5～6m,猪栏跨度为4m,长度15～ 相似文献
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目前，由于饲料价格上涨，作为高耗料的养猪行业，若不能做到科学饲养，赚钱就比较困难（特别是小规模农户）。养猪赚钱少的原因归纳起来主要有以下几个方面。 相似文献
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谈克强 《农业机械化与电气化》2011,(5):41-42
随着科技的进步,一些新技术逐步应用于养猪生产,为养猪产业的发展带来了新动力。介绍养猪产业发达国家采取的养猪新技术,包括美国在母猪选育、断奶猪管理和饲养方面采用的技术,日本的发酵养猪技术、韩国的发酵床懒汉养猪技术和我国的＂香猪＂养殖技术,为养猪业的快速发展和提高猪肉品质提供参考。 相似文献
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广东省农业机械标准化技术委员会秘书处 《现代农业装备》2017,(2)
<正>2017年4月13日,广东省农业机械标准化技术委员会在广东省质量技术监督局召开农业机械地方标准审定会,审定了《稻谷热泵干燥机》《养猪设备塞管式喂料机》《养猪设备自动干湿料喂料机》《养猪设备母猪群养精准喂料机》共4项广东省地方标准。广东省质量技术监督局标准化处黄怀主任、专家组、标准起草小组共20人参加此次会议。黄怀主任首先进行会前指导讲话,他肯定了标准编写小组在标准编制过程中付出的努力,同时对专家审 相似文献
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基于YOLOv4的猪只饮食行为检测方法 总被引：7，自引：0，他引：7
针对猪舍环境下猪只饮食行为自动化检测程度较低的问题,提出了一种基于YOLOv4的猪只饮食行为检测模型。基于多时间段、多视角和不同程度遮挡的猪只饮食图像,建立了猪只饮食行为图像数据库,利用YOLOv4深度学习网络的深层次特征提取、高精度检测分类特性,对猪只饮食行为进行检测。结果表明,基于YOLOv4的猪只饮食行为检测模型在不同视角、不同遮挡程度以及不同光照下均能准确预测猪只的饮食行为,在测试集中平均检测精度(m AP)达到95.5%,分别高于YOLOv3、Tiny-YOLOv4模型2.8、3.6个百分点,比Faster R-CNN模型高1.5个百分点,比Retina Net、SSD模型高5.9、5个百分点。本文方法可为智能养猪与科学管理提供技术支撑。 相似文献
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