一种基于大数据猪行为方式分析的育肥猪舍设计方法技术

本发明专利技术属于养殖领域，公开了一种基于大数据猪行为方式分析的育肥猪舍设计方法，首先通过多组实验获得猪行为的大数据流，然后通过分析数据流，获得出栏体重与总行走距离、总行走距离与圈养密度之间的关系，根据最佳的出栏体重找到对应的行走距离，然后找出该总行走距离对应的圈养密度，即最佳圈养密度。本发明专利技术利用摄像机与软件采集猪的总行走距离，通过最佳出栏体重得出对应猪的总行走距离，然后找到对应猪所在的猪舍对应的圈养密度，找到最佳的圈养密度；将猪行为纳入猪舍设计的考虑因素，为猪舍的合理设计提供指导，设计出更有利于育肥猪生活的猪舍，有利于猪的育肥。

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据猪行为方式分析的育肥猪舍设计方法
本专利技术涉及养殖
，特别涉及一种基于大数据猪行为方式分析的育肥猪舍设计方法。
技术介绍
影响猪育肥效果的因素有很多种。一、品种。不同品种的猪在育肥性能上的差异较大，如瘦肉型猪较脂用型猪育肥效果好。二、营养。营养水平的高低对猪育肥情况影响较大，其中能量物质和蛋白质是最重要的影响因素。三、饲养方式。猪的饲养方法通常采用自由采食和限制采食两种。自由采食的猪增重快、胴体较肥；限制采食的猪增重较慢，饲料利用率较高，胴体背膘较薄。四、环境。环境因素主要包括群居环境和圈养密度等。猪对群居环境具有一定的适应力，在适宜的环境下身体健壮、增重快、耗料少。圈养密度过大或过小都会影响猪的生长健康状态，因此，适宜的圈养密度可以保证育肥猪群的最佳育肥效果。事实上不同品种、生理阶段的猪，对其猪舍的要求是不尽相同。但是动物行为是动物机体直观的功能表现，动物行为能够有效反映动物当前健康状况。因此在设计猪舍时应该充分考虑猪的生物学特征，主要包括猪在不同生长发育阶段的特点以及猪行为学特点等。但是目前，猪舍设计通常主要考虑猪舍的建设地点、温度、湿度和通风量等环境参数，而很少涉及与猪本身相关的因素(如品种、年龄等生理行为特征)。缺少通过检测猪行为的方式，来指导设计适用于育肥阶段的猪舍的方法，致使生猪在育肥阶段由于猪舍设计不合理而无法获得最佳的育肥效果。
技术实现思路
(一)要解决的技术问题本专利技术要解决的技术问题是：现有的猪舍设计过程中，很少考虑猪行为对育肥效果的影响，因而无法设计出更加有利于猪育肥的猪舍，无法取得最佳的育肥效果的问题。(二)技术方案为了解决上述技术问题，本专利技术提供了一种基于大数据猪行为方式分析的育肥猪舍设计方法，其特征在于，该方法包括：第一步：获取猪行为的大数据流，具体步骤如下：A1：选取发育程度接近的猪仔若干只，为所有猪仔佩戴用于识别身份的RFID标签；A2：将若干只猪仔均分为X个大组，并将每个大组的猪仔分成M个小组；M个小组之间，每个小组的猪仔数量均不相同；每个大组内对应小组的猪仔数量均相同；A3：选取若干间相同规格的猪舍，均分为X个大组，然后将X个大组的猪舍各自均分为M个小组；A4：在每个所述猪舍内设置体重测量装置，每天测定每头猪的体重；A5：在每个所述猪舍内安装可以360度旋转的摄像机，用于获取猪在整个育肥期内的日行走距离；A6：将各小组的猪仔放入相应大组对应小组的猪舍内，以提供M个不同圈养密度的样本，以及(X-1)组对照样本；育肥期内，根据育肥猪的生长态势和采食情况，提供相应饲料，自由采食，自由饮水，所有猪舍的饲养方式均相同；A7：将采集到的猪的体重和日行走距离以数据流的方式存储，数据流格式为：采集时间+猪编号+日行走距离+体重；第二步：计算最佳育肥猪舍圈养密度，具体步骤如下：B1：按照数据流的定义，将数据流进行分片处理，获得如下键值对：<采集时间，体重>、<猪编号，体重>、<猪编号，日行走距离>；B2：针对育肥期最后一天采集的数据流，计算正常猪体重的最小值、平均值和最大值，分别设为Wmin，Wavg和Wmax；B3：将步骤B2得到的数据进行分组，分组依据为：G1＝{g1|g1∈[Wmin，Wavg)}，G2＝{g2|g2∈[Wavg，Wmax]}；B4：依据步骤B3的分组原则，将所有猪编号分到相应的组别中；即：(G1，[猪编号，猪编号，…])、(G2，[猪编号，猪编号，…])，G2组中的猪为目标猪；B5：按G2组中的目标猪编号，汇总目标猪的出栏体重和日行走距离，获得键值对<猪编号，出栏体重>、<猪编号，日行走距离>；育肥期最后一天采集的猪的体重即为出栏体重；B6：计算G2组中每一头猪的日行走距离总和，确定G2组中每一头猪的圈养密度，进而获得2组有序数对：<出栏体重，总行走距离>和<总行走距离，圈养密度>；B7：依据步骤B6获得的有序数对，建立WD模型和DD模型，分别表示出栏体重与总行走距离、总行走距离与圈养密度的关系；B8：通过对WD模型参数寻优，确定最佳出栏体重对应的总行走距离，继而由DD模型确定出最佳圈养密度。其中，步骤A4是通过在每个猪舍内安装围栏，并在围栏处设置体重感应器和RFID接收器，每天固定时间使猪按顺序通过围栏，以测定每头猪的体重。其中，步骤A5是利用计算机图像处理技术，对摄像机拍摄到的视频进行处理，建立图像坐标系，分别选取每头猪为焦点猪，利用软件计算出每个焦点猪的日行走距离。(三)有益效果上述技术方案具有如下优点：本专利技术公布了一种基于大数据猪行为方式分析的育肥猪舍设计方法，通过分组实验，采集不同圈养密度下猪的出栏体重和总行走距离，经过参数分析，获得出栏体重最佳的猪对应的总行走距离，然后通过总行走距离得出对应的圈养密度；将猪行为纳入影响猪舍设计的范围内，为猪舍的设计提供指导，从而获的最佳的育肥效果。附图说明图1是本专利技术所述基于大数据猪行为方式分析的育肥猪舍设计方法的数据分析流程图。具体实施方式下面结合附图和实施例，对本专利技术的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本专利技术，但不用来限制本专利技术的范围。本专利技术一种基于大数据猪行为方式分析的育肥猪舍设计方法包括两个大的步骤：第一步：获取猪行为的大数据流，具体步骤如下：A1：选取发育程度接近的猪仔若干只，为所有猪仔佩戴用于识别身份的RFID(英文名：RadioFrequencyIdentification，中文名：射频识别)标签；A2：将若干只猪仔均分为X个大组，并将每个大组的猪仔分成M个小组；M个小组之间，每个小组的猪仔数量均不相同；每个大组内对应小组的猪仔数量均相同；A3：选取若干间相同规格的猪舍，均分为X个大组，然后将X个大组的猪舍各自均分为M个小组；A4：在每个所述猪舍内设置体重测量装置，每天测定每头猪的体重；优选在每个猪舍的中部安装围栏，并在围栏处的地面上设置体重感应器，在围栏的边缘安装RFID接收器，每天固定时间使猪按顺序通过围栏，以测定每头猪的体重。A5：在每个所述猪舍内安装可以360度旋转的摄像机，用于获取猪在整个育肥期内的日行走距离；具体的，利用计算机图像处理技术，对摄像机拍摄到的视频进行处理，建立图像坐标系，分别选取每头猪为焦点猪，利用软件计算出每个焦点猪的日行走距离。A6：将各小组的猪仔放入相应大组对应小组的猪舍内，以提供M个不同圈养密度的样本，以及(X-1)组对照样本；育肥期内，根据育肥猪的生长态势和采食情况，提供相应饲料，自由采食，自由饮水，所有猪舍的饲养方式均相同；A7：将采集到的猪的体重和日行走距离以数据流的方式存储，数据流格式为：采集时间+猪编号+日行走距离+体重；第二步：计算最佳育肥猪舍圈养密度，具体步骤如下：B1：按照数据流的定义，将数据流进行分片处理，获得如下键值对：<采集时间，体重>、<猪编号，体重>、<猪编号，日行走距离>；B2：针对育肥期最后一天采集的数据流，计算正常猪体重的最小值、平均值和最大值，分别设为Wmin，Wavg和Wmax；B3：将步骤B2得到的数据进行分组，分组依据为：G1＝{g1|g1∈[Wmin，Wavg)}，G本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于大数据猪行为方式分析的育肥猪舍设计方法，其特征在于，该方法包括：第一步：获取猪行为的大数据流，具体步骤如下：A1：选取发育程度接近的猪仔若干只，为所有猪仔佩戴用于识别身份的RFID标签；A2：将若干只猪仔均分为X个大组，并将每个大组的猪仔分成M个小组；M个小组之间，每个小组的猪仔数量均不相同；每个大组内对应小组的猪仔数量均相同；A3：选取若干间相同规格的猪舍，均分为X个大组，然后将X个大组的猪舍各自均分为M个小组；A4：在每个所述猪舍内设置体重测量装置，每天测定每头猪的体重；A5：在每个所述猪舍内安装可以360度旋转的摄像机，用于获取猪在整个育肥期内的日行走距离；A6：将各小组的猪仔放入相应大组对应小组的猪舍内，以提供M个不同圈养密度的样本，以及(X‑1)组对照样本；育肥期内，根据育肥猪的生长态势和采食情况，提供相应饲料，自由采食，自由饮水，所有猪舍的饲养方式均相同；A7：将采集到的猪的体重和日行走距离以数据流的方式存储，数据流格式为：采集时间+猪编号+日行走距离+体重；第二步：计算最佳育肥猪舍圈养密度，具体步骤如下：B1：按照数据流的定义，将数据流进行分片处理，获得如下键值对：<采集时间，体重>、<猪编号，体重>、<猪编号，日行走距离>；B2：针对育肥期最后一天采集的数据流，计算正常猪体重的最小值、平均值和最大值，分别设为Wmin，Wavg和Wmax；B3：将步骤B2得到的数据进行分组，分组依据为：G1＝{g1|g1∈[Wmin，Wavg)}，G2＝{g2|g2∈[Wavg，Wmax]}；B4：依据步骤B3的分组原则，将所有猪编号分到相应的组别中；即：(G1，[猪编号，猪编号，…])、(G2，[猪编号，猪编号，…])，G2组中的猪为目标猪；B5：按G2组中的目标猪编号，汇总目标猪的出栏体重和日行走距离，获得键值对<猪编号，出栏体重>、<猪编号，日行走距离>；育肥期最后一天采集的猪的体重即为出栏体重；B6：计算G2组中每一头猪的日行走距离总和，确定G2组中每一头猪的圈养密度，进而获得2组有序数对：<出栏体重，总行走距离>和<总行走距离，圈养密度>；B7：依据步骤B6获得的有序数对，建立WD模型和DD模型，分别表示出栏体重与总行走距离、总行走距离与圈养密度的关系；B8：通过对WD模型参数寻优，确定最佳出栏体重对应的总行走距离，继而由DD模型确定出最佳圈养密度。...

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据猪行为方式分析的育肥猪舍设计方法，其特征在于，该方法包括：第一步：获取猪行为的大数据流，具体步骤如下：A1：选取发育程度接近的猪仔若干只，为所有猪仔佩戴用于识别身份的RFID标签；A2：将若干只猪仔均分为X个大组，并将每个大组的猪仔分成M个小组；M个小组之间，每个小组的猪仔数量均不相同；每个大组内对应小组的猪仔数量均相同；A3：选取若干间相同规格的猪舍，均分为X个大组，然后将X个大组的猪舍各自均分为M个小组；A4：在每个所述猪舍内设置体重测量装置，每天测定每头猪的体重；A5：在每个所述猪舍内安装可以360度旋转的摄像机，用于获取猪在整个育肥期内的日行走距离；A6：将各小组的猪仔放入相应大组对应小组的猪舍内，以提供M个不同圈养密度的样本，以及(X-1)组对照样本；育肥期内，根据育肥猪的生长态势和采食情况，提供相应饲料，自由采食，自由饮水，所有猪舍的饲养方式均相同；A7：将采集到的猪的体重和日行走距离以数据流的方式存储，数据流格式为：采集时间+猪编号+日行走距离+体重；第二步：计算最佳育肥猪舍圈养密度，具体步骤如下：B1：按照数据流的定义，将数据流进行分片处理，获得如下键值对：<采集时间，体重>、<猪编号，体重>、<猪编号，日行走距离>；B2：针对育肥期最后一天采集的数据流，计算正常猪体重的最小值、平均值和最大值，分别设为Wmin，Wavg和Wmax；B3：将步骤B2得到的数据进行分组，分...

【专利技术属性】
技术研发人员：冀荣华，李鑫，郑立华，高万林，刘云玲，张港红，
申请(专利权)人：中国农业大学，
类型：发明
国别省市：北京;11