一种仔猪被压死淘率和存活率的统计方法技术

本发明专利技术公开了一种仔猪被压死淘率和存活率的统计方法，涉及养殖技术领域，技术方案为，在猪产房栏位内设置麦克风阵列，麦克风阵列设置在栏位壁的中部，所述麦克风阵列包括偶数个麦克风，麦克风对称分布朝向两个栏位；通过麦克风采集两个栏位的声源；根据采集到的声音，结合仔猪被压发生建模，判断声音来向，从而确定仔猪被压的栏位，从而统计出仔猪因被压导致的死淘率和存活率具体情况。本发明专利技术的有益效果是：本方法结合实际的生产性能指标，可以分析检测的被压事件是否被有效处理，并评估其应用可行性，即对成熟的商业产品和方案应用前的评估，提高数智化生产管理水平。提高数智化生产管理水平。提高数智化生产管理水平。

【技术实现步骤摘要】
一种仔猪被压死淘率和存活率的统计方法


[0001]本专利技术涉及养殖
，特别涉及一种仔猪被压死淘率和存活率的统计方法。

技术介绍

[0002]据统计，在母猪产仔过程中会发生每10头小猪就有1头被母猪压死的现象。近一半的死亡情况发生在小猪出生后的前3天。如果在母猪压在小猪3分钟之内站起来，小猪就有存活的希望。发生此类事件时，传统的方法是当饲养员发现小猪被压后冲到母猪身边，通过拍打它的方式让它站起来拿走小猪，久而久之，母猪适应了这种拍打后不再站立起来，所以这种依靠人为主观意志和行为来解救仔猪的方式费时耗力，且并不能有效解决该痛点问题。
[0003]此外，畜牧养殖环境的复杂性也对一些自动化养殖设备运行稳定性提出巨大挑战，例如：高温、高湿、高粉尘的养殖环境，会对一些自动化测量传感器产生较大影响，有研究借助图像或声音技术解决该问题，希望通过实时地、非接触式地采集母猪躺卧的产床附近的声音，利用模式识别技术识别仔猪是否发出呼救信号，提供及时反馈信息给执行机构(例如：机械臂，电刺激装置等)和专业饲养管理员，在第一时间解救仔猪，但是市面上尚未有成熟的商业产品和方案来实现，而且基于图像/声音检测技术的仔猪被压识别准确性在某些方面低于人耳/人眼检测，无法百分百识别准确，本专利技术专利针对该问题，结合实际的生产性能指标，提出一种评估仔猪被压检测手段有效性的统计方法，该方法可以分析检测的被压事件是否被有效处理，使同类技术具有广阔的研究提升空间，并评估其应用可行性。

技术实现思路

[0004]针对上述技术问题，本专利技术提供一种仔猪被压死淘率和存活率的统计方法。
[0005]其技术方案为，S1、在猪产房栏位内设置麦克风阵列，所述麦克风阵列设置在两个猪产房栏位相邻的栏位壁上，麦克风阵列设置在栏位壁的中部，所述麦克风阵列包括偶数个麦克风，麦克风对称分布朝向两个栏位；
[0006]S2、通过麦克风采集两个栏位的声源；
[0007]S3、根据S2采集到的声音，结合仔猪被压发生建模，判断声音来向，从而确定仔猪被压的栏位；
[0008]S4、对S3判断的仔猪被压情况进行采集，从而统计出仔猪因被压导致的死淘率和存活率具体情况。
[0009]优选为，所述S3中，将麦克风采集到的声音转换为频谱能量，频谱能量特征计算如下，
[0010][0011]式中，n＝1,2,3,...,L，表示频率子带特征向量的索引；X(n)是第n个索引子带能
量；各子带频谱能量作为输入特征之前，对各子带频谱能量进行归一化处理。
[0012]优选为，所述S3中，将麦克风采集到的声音转换为时域能量，时域能量是通过度量声音信号时域上幅度值变化来区分有声段和无声段，对于声音信号，第i次采样的声音时域能量E(i)定义如下：
[0013]E(i)＝y2(i)Δt
[0014]其中，y(i)为声音信号在第i次采样的幅值，单位为V，Δt为一次采样的时长，单位为s。
[0015]优选为，所述S3中，判断声音来向，对于声源的定位方法为，
[0016]每个所述麦克风阵列包括4个麦克风，基于任意3个麦克风都可以定位到二维平面内的声源信号；
[0017]从上图中可知，设声源位置为P(x,y)，其中3个麦克风位置分别位于点S1(
‑
a,0)、S2(0,0)、S3(b,0)，点P(x,y)由θ和PS2表示，θ为线段S2S3和线段PS2之间的夹角，PO即r2，通过几何关系计算获得这些参数：
[0018][0019][0020][0021]式中，r1为声源点P到各个麦克风点S
i
(i＝1,2,3)之间的距离；a为麦克风S1和S2之间的距离；b为麦克风S2和S3之间的距离，r1,a,b的单位均为m；
[0022]假设声速c＝340m/s，t
12
表示声源信号到达麦克风S1和S2之间的时间差，t
23
表示声源信号到达麦克风S2和S3之间的时间差，t
12
和t
23
的单位为s；时延估计可以通过三角余弦定理获得：
[0023][0024][0025]r1‑
r2＝ct
12
[0026]r2‑
r3＝ct
23
[0027]从而通过下式获取r2和cosθ的值：
[0028][0029][0030]优选为，借助支持向量机(SVM)进行仔猪被压发声的建模，本专利技术专利选择支持向量机(SVM)作为主要分类器，它是基于统计学习理论发展起来的，由于其泛化能力强，因而得到了广泛的应用。SVM分类器非常适用于非线性可分的分类任务，借助非线性变换函数将低维度特征转换到高维度特征空间中，再进行高维度空间中线性分类。SVM在动物发声识别方面具有出色的效果，它能很好地解决小样本分类问题。SVM算法利用不同的核函数构造多种学习机，本案例选取径向基高斯函数作为核函数，
[0031]径向基高斯核函数(Radial basis function with Gaussian kernel)：
[0032]K(x,y)＝exp(
‑
gamma
·
|x
‑
y|2)
[0033]为了避免数据过拟合，试验采用K
‑
折交叉验证方法，评价分类预测模型的性能的指标主要包括灵敏度(召回率)和精确度参数。
[0034]优选为，所述S4中，死淘率、仔猪存活率统计分析的方法为，以产房为单位统计每个时间周期的仔猪死淘率和仔猪存活率，所述时间周期为每日或每周，通过下式进行计算，
[0035][0036][0037]其中，ε为仔猪死淘率，β为仔猪存活率。
[0038]优选为，所述麦克风阵列与边缘计算板卡连接形成数据通路，所述边缘计算板卡通过网络与服务器端连接，形成数据通路；
[0039]所述边缘计算板卡形成分布式计算节点，进行前端数据分析，即仔猪被压事件的判别；
[0040]服务器端存储边缘计算板卡的判别结果，用于追溯历史仔猪被压发声的频次和数量。
[0041]本专利技术实施例提供的技术方案带来的有益效果是：本方法结合实际的生产性能指标，可以分析检测的被压事件是否被有效处理，并评估其应用可行性，即对成熟的商业产品和方案应用前的评估，提高数智化生产管理水平。另外，该方法存在的重要价值为从生产率角度来评估，解救更多的仔猪，是否有助于降低死淘率，提高仔猪存活率，而存活的仔猪是否可以转化为生长育肥猪，为创造更多的经济效益。
附图说明
[0042]图1为本专利技术实施例的方法流程图。
[0043]图2为本专利技术实施例的麦克风阵列设置图。
[0044]图3为本专利技术实施例的声源定位坐标示意图。
[0045]图4为本专利技术实施例的分布式声音计算节点示意图。
[0046]其中，附图标记为：1、麦克风阵列。
具体实施方式
[0047]为了使本发本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种仔猪被压死淘率和存活率的统计方法，其特征在于，包括，S1、在猪产房栏位内设置麦克风阵列(1)，所述麦克风阵列(1)设置在两个猪产房栏位相邻的栏位壁上，麦克风阵列(1)设置在栏位壁的中部，所述麦克风阵列包括偶数个麦克风，麦克风对称分布朝向两个栏位；S2、通过麦克风采集两个栏位的声源；S3、根据S2采集到的声音，结合仔猪被压发生建模，判断声音来向，从而确定仔猪被压的栏位；S4、对S3判断的仔猪被压情况进行采集，从而统计出仔猪因被压导致的死淘率和存活率具体情况。2.根据权利要求1所述的仔猪被压死淘率和存活率的统计方法，其特征在于，所述S3中，将麦克风采集到的声音转换为频谱能量，频谱能量特征计算如下，式中，n＝1,2,3,...,L，表示频率子带特征向量的索引；X(n)是第n个索引子带能量；各子带频谱能量作为输入特征之前，对各子带频谱能量进行归一化处理。3.根据权利要求1所述的仔猪被压死淘率和存活率的统计方法，其特征在于，所述S3中，将麦克风采集到的声音转换为时域能量，对于声音信号，第i次采样的声音时域能量E(i)定义如下：E(i)＝y2(i)Δt其中，y(i)为声音信号在第i次采样的幅值，Δt为一次采样的时长。4.根据权利要求3所述的仔猪被压死淘率和存活率的统计方法，其特征在于，所述S3中，判断声音来向，对于声源的定位方法为，每个所述麦克风阵列包括4个麦克风，基于任意3个麦克风都可以定位到二维平面内的声源信号；设声源位置为P(x,y)，其中3个麦克风位置分别位于点S1(
‑
a,0)、S2(0,0)、S3...

【专利技术属性】
技术研发人员：杜晓冬，樊士冉，张瑞雪，张志勇，陈麒麟，闫雪冬，赵铖，
申请(专利权)人：山东新希望六和农牧科技有限公司山东新希望六和集团有限公司夏津新希望六和农牧有限公司新希望六和股份有限公司北京新六农牧科技有限公司四川新希望六和猪育种科技有限公司新希望集团有限公司，
类型：发明
国别省市：