1.1研究背景及意義

隨著我國經濟社會的發(fā)展，人們對高品質肉類消費需求快速增長，因此我國的生豬養(yǎng)殖業(yè)迎來了產業(yè)升級，規(guī)?；?、集約化、工廠化的養(yǎng)殖模式成為當下主流。大型養(yǎng)殖場擁有自動化環(huán)境控制設備，但大部分中小養(yǎng)殖場由于缺乏升級改造的資金和技術，仍采用傳統(tǒng)養(yǎng)殖模式，豬舍環(huán)境和豬只狀態(tài)的監(jiān)測與控制相對落后，制約了我國農業(yè)現(xiàn)代化的進程。

本文結合物聯(lián)網、人工智能技術，設計了一套集成度高、功能完善、方便易用的豬舍監(jiān)測系統(tǒng)，研究內容包括以下方面：

首先結合系統(tǒng)需求，設計了服務器、微處理器、物聯(lián)網云平臺以及手機APP四者結合的方案，設計了系統(tǒng)功能，搭建了系統(tǒng)硬件終端。然后進行終端程序設計，該終端能夠監(jiān)測豬舍內光照強度、溫濕度、氨氣濃度、火焰、雨滴以及人體感應數據；通過LCD顯示屏對各數據進行顯示；設計了自動和手動兩種控制模式，控制電氣化設備運轉，維持豬舍環(huán)境穩(wěn)定。

其次結合ESP8266WIFI模塊以及機智云Aiot開發(fā)平臺實現(xiàn)數據通信；結合極光推送平臺，通過短信、郵箱對監(jiān)測到火焰以及行人時進行推送報警。再次基于機智云SDK設計了手機APP，飼養(yǎng)員通過該APP，能夠了解豬舍環(huán)境以及豬只信息；切換工作模式；遠程控制豬舍內設備運轉。

最后研究了基于計算機視覺的豬只檢測算法，利用YOLOv4算法實現(xiàn)了對舍內豬只的檢測，結合卡爾曼濾波和匈牙利匹配方法實現(xiàn)了對豬只軌跡的準確跟蹤，進一步結合分割算法實現(xiàn)了豬只的個體分割。最終輸出豬只數量、運動軌跡、分割掩碼，部分文本結果通過云平臺實現(xiàn)數據傳輸，為對豬只進一步健康分析奠定了技術基礎。

針對豬只健康生長以及降低飼養(yǎng)員勞動強度的需求進行分析梳理，結合物聯(lián)網技術以及計算機視覺技術，本文提出并設計了一種基于云平臺的豬舍監(jiān)測系統(tǒng)。本系統(tǒng)利用WIFI技術實現(xiàn)通信，不僅滿足用戶需求，而且具有開發(fā)流程簡單、周期短、集成度高的優(yōu)點。不但可以用于生豬養(yǎng)殖，還能夠遷移到各種“智慧”養(yǎng)殖場所，其意義有如下幾點：

(1)保障豬舍環(huán)境穩(wěn)定。本系統(tǒng)可以實時監(jiān)測豬舍內環(huán)境參數，根據監(jiān)測的環(huán)境數據自動控制電氣化設備動作。穩(wěn)定的豬舍環(huán)境可以降低環(huán)境因素對豬只帶來的不利影響，促進豬只健康生長。

(2)獲取豬只數據。本系統(tǒng)通過計算機視覺技術對豬只進行監(jiān)測，獲取豬舍內豬只數量，跟蹤豬只運動軌跡，得到豬只像素點比重，為畜牧業(yè)物聯(lián)網提供數據支持，在生豬養(yǎng)殖的應用場景非常廣闊。

(3)降低飼養(yǎng)員工作強度。本系統(tǒng)通過手機APP可以讓飼養(yǎng)員實時了解豬舍環(huán)境數據以及豬只信息，遠程控制電氣化設備。這不僅能讓飼養(yǎng)員及時對豬舍情況進行處理，還能極大降低飼養(yǎng)員工作強度。

因此豬舍監(jiān)測是實現(xiàn)生豬養(yǎng)殖規(guī)模化、信息化發(fā)展的重要步驟，研究基于物聯(lián)網云平臺的豬舍監(jiān)測系統(tǒng)非常有意義。

1.2.1 基于物聯(lián)網的豬舍環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)

在國內，主要以單片機或者PLC為核心，利用傳感器技術對豬舍環(huán)境信息進行采集，通過單片機處理數據，由單片機自動控制執(zhí)行模塊動作；或者通過CAN總線傳輸至上位機，在上位機設計監(jiān)控界面，實現(xiàn)數據可視化以及手動控制；或者通過無線傳輸至云服務器，將Web端或者手機APP端作為用戶端來實現(xiàn)數據顯示以及手動控制。以上設計都考慮在聯(lián)網狀態(tài)下的完全自動控制或者完全手動控制，功能較為單一。

本文采用自動模式結合手動模式的方式，在聯(lián)網狀態(tài)下，單片機系統(tǒng)可以切換工作模式，實現(xiàn)完全自主控制，也可以通過手機APP實現(xiàn)手動控制；在不聯(lián)網狀態(tài)下，單片機系統(tǒng)切換為自動模式，也是一個獨立工作的系統(tǒng)。

1.2.2 基于計算機視覺的豬只檢測算法

P.Ahrendt等采用攝像頭俯拍豬舍的方法對豬舍進行實時監(jiān)控[18]，將采集的原圖制作為豬只個體的對應圖，建立原圖與對應圖相關聯(lián)的高斯模型，再將背景以及前景區(qū)域區(qū)分，從而實現(xiàn)豬只的識別與定位。Mkashiha等提出一種自動識別標記豬只的算法[19]，將各豬只背部用帶顏色的顏料標記，對豬舍上方俯拍圖進行二值化處理。通過橢圓擬合的辦法對二值圖中的豬只定位，同時利用傅里葉描述子間的歐式距離法將豬只背部的標記圖案與樣本圖案實現(xiàn)相似度匹配，從而實現(xiàn)豬只個體識別。

JLee等使用深度相機對各豬只不同行為模式進行視頻采集，然后對不同行為進行特征提取，采用支持向量機的方法判斷是否存在攻擊行為，并進行分類[20]。PrawitBuayai等針對豬只邊界提出了一種基于積分圖像自適應閾值分割的豬只邊界檢測方法[21]，在復雜的豬舍環(huán)境下對豬只進行檢測。ParkHyeon等基于深度學習，提供了一種可以快速監(jiān)測豬舍內多個設備異常情況的機制[22]。

通過分析學習RNN特征，推導了最優(yōu)遞歸神經網絡環(huán)境，提高預測模型的準確性。在國內的豬只檢測與跟蹤領域，肖德琴等為了快速準確的檢測豬只的各種運動信息，在基于顏色和輪廓特征相結合的多豬只目標分割基礎上加入了基于最小化代價函數的橢圓擬合和最短距離匹配的目標跟蹤，加入了運動位移、速度、加速度、角速度四個運動信息[23]。該算法對多種顏色的豬只都有良好識別效果，并且能夠分割粘連豬只。

1.3.1 研究內容

對基于云平臺的豬舍監(jiān)測系統(tǒng)研究，該系統(tǒng)的主要功能是通過傳感器技術對豬舍內各環(huán)境因子進行監(jiān)測；通過計算機視覺技術對豬只個體進行檢測；通過自動控制或者遠程手動控制的方式控制豬舍內各電氣化設備運行，從而使豬舍環(huán)境保持穩(wěn)定。該系統(tǒng)有利于豬只的生長發(fā)育，能夠有效降低豬只的患病概率，減輕飼養(yǎng)員的體力勞動。

主要研究內容如下所示：

(1) 下位機監(jiān)測系統(tǒng)硬件設計。系統(tǒng)硬件部分主要由微處理器、電源模塊、傳感器檢測模塊、控制模塊、數據傳輸模塊、顯示模塊以及報警模塊組成。系統(tǒng)終端以微處理器為核心，統(tǒng)籌各模塊工作運行。

(2) 下位機監(jiān)測系統(tǒng)軟件設計。系統(tǒng)軟件基于C語言和STM32運行環(huán)境下編程，設計了自動模式以及手動模式兩種工作模式。自動模式可以將環(huán)境數據與設置的閾值進行比較，從而自動控制電氣化設備的運轉；手動模式接收Android客戶端的控制指令，進行相應控制。

(3) 云平臺設計。基于機智云物聯(lián)網平臺，通過API（應用程序編程接口）實現(xiàn)與云端的數據通信；結合極光推送，設置監(jiān)測到火焰時短信推送、監(jiān)測到行人時郵箱推送。

(4) 手機APP設計?；跈C智云的SDK設計出一款結合實際應用場景并且滿足系統(tǒng)要求的手機APP。該APP可以切換系統(tǒng)工作模式，在自動模式下，顯示監(jiān)測數據以及電氣化設備狀態(tài)；在手動模式下，可以手動控制電氣化設備的開啟、關閉。

(5) 豬只檢測算法設計。利用計算機視覺技術對豬只個體實現(xiàn)檢測，輸出豬只檢測

信息，并將結果通過串口發(fā)送至單片機，最終在手機APP上顯示。

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