排序方式： 共有10条查询结果，搜索用时 390 毫秒
1
1.
奶牛养殖的高成本和低效率阻碍着国内奶业发展,图像信息技术可以帮助生产管理者更加客观、有效地评价奶牛健康状况和生产需要,减少动物应激,提高牧场智能化管理水平。本文综述了可见光相机、热成像相机和深度相机的成像原理,评价了奶牛生产中图像信息技术的应用方法和效果,整理了图像可视系统在体重测定、体况评分、动物体温监测、步态评分、采食量测定、卧床行为监测等项目中的研究进展,探讨可视系统在准确率、灵敏度、误差等方面的表现。该技术可以应用于牧场管理者对畜群的日常观察,为日后牧场全自动化建设做准备。 相似文献
2.
【目的】评估建立奶牛疾病预测模型的6种机器学习（machine learning,ML）算法的性能及预测变量的重要性。【方法】选取2020年12月至2021年11月,共计944头泌乳牛的生产信息、行为信息作为预测因子,疾病信息作为输出变量,训练并验证模型。将日产奶量、反刍量、活动量、胎次和泌乳天数作为输入变量,利用ML算法建立奶牛疾病的预测模型,评估决策树（Decision Tree,DT） C5.0、CHAID算法、人工神经网络（Artificial Neural Network,ANN）、随机森林（Random Forests,RF）、贝叶斯网络（Bayesian Networks,BN）和逻辑回归（Logistic Regression,LR）6种ML算法的性能,评估预测变量的重要性,以及将胎次和泌乳天数纳入预测变量后模型性能的改善情况。采用敏感性和特异性评估模型性能,按照权重排序评估输入变量对模型预测的重要性。【结果】DT C5.0算法敏感性>85%,特异性>90%,为性能最佳的模型;RF总敏感性为56.8%,对各类牛预测的性能较稳定;ANN、BN、DT CHAID则对样本量较多的疾病预测性能较好,可达74.4%;LR对病牛正确识别率不足40.0%,大多识别为健康牛。产奶量为RF、ANN、LR最重要的预测变量,泌乳天数为DT C5.0、CHAID和BN最重要的预测变量;纳入胎次和泌乳天数后,模型预测的敏感性平均提高9.8%。【结论】ML算法在对奶牛疾病的预测方面表现出很大潜力,其中,DT C5.0更适合用于预测奶牛疾病。产奶量和泌乳天数为疾病预测模型中相对重要的变量,此外,将胎次和泌乳天数纳入预测变量,可提高模型的预测精度。 相似文献
3.
为了解个体识别在奶牛生产中记录产奶量、监控采食活动、监测卧床行为、追踪活动轨迹以及其他生产项目中的研究现状,以"奶牛"、"个体识别"、"识别方法"和"生产应用"为关键词,对2008—2018年的文献进行检索,并根据识别过程的不同特点对三类识别方法,即人工机械识别、接触式电子识别和图像生物识别进行归纳和总结并对识别方法、现代化生产应用以及国内进展等3个方面进行归纳和总结。结果表明:1)生物识别技术相较于传统方法对奶牛个体的伤害较小,可以在很多方面克服环境的干扰。2)目前智能识别技术与奶牛行为活动监测相关联,可以全面掌握个体健康状况和生产性能。3)国内在计算机视觉方面取得了长足的进步,为个体的智能化识别打下了坚实基础。今后个体识别技术研究应该着重于提高对环境的适应性和系统的兼容性,为建立完整的自动化奶牛监测体系提供依据。 相似文献
4.
剩余采食量在反刍动物生产中的研究进展 总被引：1，自引：0，他引：1
剩余采食量(RFI)是一种评价饲料利用效率的有效指标,与料重比和增重饲料比这2种评价饲料利用效率的指标相比,可以避免不同体形和不同生长时期动物之间饲料利用效率的固有差异,可以使饲料利用效率的评价更加科学。随着科学技术发展,压力传感器系统、图像信息系统能够更加快捷有效地帮助收集采食量的相关数据。研究发现,低RFI的反刍动物对粗饲料的消化能力更强,同时不同RFI的反刍动物瘤胃细菌组成也存在差异,而且在瘤胃中挥发性脂肪酸运输的关键基因与RFI具有相关性。虽然不同RFI的家畜屠宰性能和胴体性状的差异在不同种家畜的研究中还没得到一致的结果,但是在繁殖育种中选育低RFI的家畜可以提高生产效率,节约饲料成本。因此,RFI在规模化养殖中的应用可以为提高牧场生产管理水平、增加经济效益提供帮助。 相似文献
5.
本试验旨在研究丁酸梭菌(Clostridium butyricum)对断奶期犊牛生长性能、血清生化指标、抗氧化能力和免疫功能的影响。选取12头体重相近、健康状况良好的50日龄荷斯坦公犊牛,随机分为2组,每组6个重复,每个重复1头。对照组饲喂基础饲粮,丁酸梭菌组在基础饲粮基础上添加2.0×108CFU/kg丁酸梭菌。试验期共20 d(断奶前10 d和断奶后10 d),分别在试验第10天和第20天采集血样。结果表明:1)从整个试验期来看,丁酸梭菌组犊牛的平均日增重(ADG)显著高于对照组(P0.05);丁酸梭菌组的饲料效率(FE)较对照组有增高的趋势(P=0.09),且犊牛腹泻率比对照组降低了3.62百分点。2)试验第20天时,丁酸梭菌组犊牛血清胆固醇(CHOL)、高密度脂蛋白(HDL)含量均较对照组显著降低(P0.05),且血清低密度脂蛋白(LDL)含量较对照组有降低趋势(P=0.07)。3)试验第10天时,丁酸梭菌组犊牛血清还原型谷胱甘肽(GSH)含量较对照组有升高的趋势(P=0.06);试验第20天时,丁酸梭菌组犊牛血清丙二醛(MDA)含量较对照组极显著降低(P0.01)。4)试验第20天时,丁酸梭菌组犊牛血清免疫球蛋白A(IgA)、免疫球蛋白M (IgM)、免疫球蛋白G(IgG)含量较对照组极显著增加(P0.01)。由此可见,饲粮中添加2.0×108CFU/kg丁酸梭菌能够提高犊牛断奶期的生长性能,降低腹泻率,降低血清MDA的含量,增强犊牛的免疫功能,有效缓解犊牛的断奶应激。因此,丁酸梭菌可以作为一种新型的益生菌制剂应用于犊牛培育中。 相似文献
6.
为了解秋季刈割对紫花苜蓿根贮有机物质在越冬期间变化情况及对翌年越冬率、头茬产量的影响,本文以‘公农1号’紫花苜蓿为试验材料,测定第二次刈割后900GDD,1000GDD,1100GDD,1200GDD刈割的紫花苜蓿在2013年秋末至2014年初春越冬期间主根中非结构性碳水化合物和含氮化合物的含量。结果表明:种植翌年,第二次刈割后1000GDD刈割的紫花苜蓿越冬率及头茬产量显著高于其他刈割处理(P < 0.05),与未刈割处理间差异不显著;整个越冬期间,紫花苜蓿根贮藏性有机物质含量呈先上升后下降的趋势。综上所述,吉林省中东部地区秋季刈割具有可行性,且在第二次刈割后1000GDD时刈割不会影响牧草翌年产量。 相似文献
7.
添加苹果渣对苜蓿青贮品质的影响 总被引：2，自引：0，他引：2
试验设置对照组(CK)、添加5％苹果渣(5％AP)、添加10％苹果渣(10％AP)、添加15％苹果渣(15％AP)以及添加20％苹果渣(20％AP)共5个处理,分别在贮藏后的第1、3、5、10、30和45d后开封,测定青贮品质的相关指标.结果表明,添加苹果渣对苜蓿青贮产生较多乳酸,pH逐渐降低,乙酸和丙酸含量呈显著下降的趋势,在整个青贮过程中丁酸产生较少或未产生;青贮料干物质、中性洗涤纤维和酸性洗涤纤维含量均低于原料,且随苹果渣添加量的增加呈明显降低趋势,蛋白质含量在青贮前后变化较小,添加苹果渣显著改善了青贮饲料的发酵品质. 相似文献
8.
为了提高奶牛养殖水平,综述了奶牛养殖管理的要点,主要为犊牛饲养中应在断奶前增加粗饲料比例,以改善瘤胃环境和增强瘤胃肌肉发育;注重热应激对奶牛生产的影响,重要建议之一是在回牛通道设立单独的淋浴通道,或者建设单独的淋浴房,以保证奶牛的舒适度。此外,牧场信息化的应用已经非常普遍,汇集多类型数据将有助于发现奶牛的异常状况。 相似文献
9.
奶牛体况评分(BCS)是反映奶牛能量蓄积程度、营养状况和营养管理水平的实用工具。目前,国内外奶牛生产现场以触摸和目测的人工方法测量BCS,这些方法主观性强,虽然最新的研究利用折叠量角器可以有效测量BCS,但总体上,仍然具有稳定性和准确性差的缺点。现在,最新研究由超声波成像技术和图像信息系统替代人工方法。超声波测定显示,BCS每增加1分,奶牛尻部厚度就会增加10 mm;而图像信息系统在奶牛BCS方面有较好的应用,不同相机类型可以满足多种生产需求,可见光相机以分析动物轮廓为主要依据,热成像相机通过接收和测量物体表面的红外辐射作为BCS的判断依据,而深度相机可以提取奶牛背部更多细节信息从而提高准确率。在奶牛生产中,应该更加关注奶牛泌乳后期及干奶期的BCS,该时期的BCS过高会增加疾病和繁殖障碍的风险,BCS过低则会使奶牛泌乳初期处于能量负平衡状态。因此,合理的方法加上科学的管理,可以使BCS成为奶牛生产中不可缺少的实用工具。 相似文献
10.
为研究硝酸盐对肉牛甲烷排放,瘤胃发酵和生长性能的影响,采用体内和体外试验。体外试验用单因素设计,分为对照组,1%硝酸盐组和2%硝酸盐组,试验重复进行3次;在体内试验中,选用8头草原红牛,采用单因素随机分组设计,分为对照组(体重(229.5±50.1)kg)和硝酸盐组((体重232.3±37.7)kg),每组4头。试验共56d,包括14d预饲期,39d生长期以及3d呼吸测热期。结果表明:在体外试验中,在1%和2%硝酸盐下甲烷量分别下降15.2%和46.2%,在体内试验中1%的硝酸盐可以抑制28.5%的甲烷产量,且饲喂后4h内抑制效果显著(P0.05),甲烷产量与干物质采食量之比以及甲烷能与总能比表示时分别下降31.8%,且对总挥发性脂肪酸产量有显著抑制效果(P0.05),但日增重、饲料转化率和营养消化率并未增加。硝酸盐可以持续有效地抑制甲烷,但未对生产性能产生促进作用。 相似文献
1