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《中国农业大学》 2017年
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基于物联网和流式计算的蛋鸡设施养殖数字化初探

陈红茜  
【摘要】:本研究面向现代蛋鸡行业健康养殖的需求,探索如何将蛋鸡养殖从传统粗放管理转化成实际生产过程精细养殖,并对感知的蛋鸡生理、环境及生产过程数据进行实时处理,对照厂家提供的相关育种标准数据,对蛋鸡在禽舍的生存状态及生产经济效益予以实时监测,提高了蛋鸡养殖企业安全预警的水平及管理者的决策能力。针对上述目标,本研究研发了如下关键技术:基于物联网的蛋鸡养殖生产过程数据的实时获取与传输技术,基于分布式流式计算的蛋鸡养殖生产数据实时处理分析技术,基于机器学习的自动追踪蛋鸡行为算法,通过有效整合,研发了蛋鸡设施养殖数字化智能监测与远程管理系统,并在实际鸡场得到应用。该系统实现了对多个异地蛋鸡场的环境、生理及生产过程数据的实时监测、获取、处理和预警,提高了养殖场对蛋鸡养殖生产实时数据的存储、分析和管理的能力;实现了对蛋鸡行为视频的自动分析。该系统在蛋鸡场的应用实现了对养殖情况的精细感知,提升了我国蛋鸡养殖业的管理水平,降低人工劳动强度,对支撑我国蛋鸡行业的福利养殖、实时决策都有很大帮助。主要结论如下:(1)通过文献阅读和现场调研,本研究总结了蛋鸡养殖中的三类数据:环境、生理及生产过程数据。针对这三类数据的特点,使用物联网技术自动获取可精细感知的数据;对其它数据,改变原有纸质报表留存的方式,开发了基于WEB和APP的人工填报方式,实现了数字化,方便了现场工作人员的工作。应对蛋鸡养殖场一般地处偏僻,信息通讯难度大的特点,并基于节省流量和带宽的目标,本研究提出了异步传输机制,编写了监测数据更新的程序,最大程度的避免了传输过程中的数据丢失,并可显著降低通信运营成本。(2)为实现对蛋鸡养殖生产大数据的实时处理、计算和预警,自主研发了应用于蛋鸡设施养殖中的分布式流式计算框架Data-Canal。Data-Canal使用控制流集中、数据流分散的模型,以分布式文件系统为中间结果的存储,具有很强的可扩展性和可靠性。运行结果说明,使用Data-Canal计算框架可以解决蛋鸡养殖生产数据实时计算的问题,在部署8台机器的情况下,Data-Canal集群的处理能力峰值达到160 MB/s,延迟在分钟级别。(3)视频数据已经成为目前蛋鸡养殖生产大数据的主体。现有系统通过传感器设备收集了大量的现场视频图像数据,但往往缺乏应用分析手段,进而无法从中得到有价值的信息。基于此本研究提出了基于机器学习的自动追踪蛋鸡行为算法,实现了对蛋鸡行为视频数据的自动分析。该算法使用HOG特征描述方法提取鸡只样本特征,训练混合SVM模型计算鸡只最优位置,可自动识别小群体蛋鸡中任意鸡只的行为轨迹,计算其运动距离、速度等,量化鸡只的运动行为。结合设施内区域分布,自动统计鸡只对不同区域的使用情况,间接对采食/饮水行为进行量化。(4)本研究以规模化养殖蛋鸡为研究对象,在分布式架构下,使用物联网与流式计算技术,实现了对蛋鸡养殖生产过程实时数据的自动获取、异步传输和实时处理,并结合基于机器学习的自动追踪蛋鸡行为的算法,实现了对非结构化数据(视频图像)的自动处理,最后以数据分析服务的方式在实际蛋鸡场应用。数据分析成果主要有养殖经济效益分析、生产过程实时预警服务、环境数据分析、多维数据分析、生产信息管理服务等。
【关键词】:蛋鸡 物联网 分布式流式计算 蛋鸡行为 决策分析
【学位授予单位】:中国农业大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:TP391.44;TN929.5;S831
【目录】:
  • 摘要5-6
  • Abstract6-13
  • 第一章 绪论13-27
  • 1.1 研究背景与意义13-15
  • 1.2 国内外研究现状及存在问题15-22
  • 1.3 研究目标和内容22-25
  • 1.4 技术路线25-27
  • 第二章 蛋鸡养殖生产过程中的关键数据分析27-35
  • 2.1 环境参数27-29
  • 2.2 生理数据29-31
  • 2.3 生产过程数据31-32
  • 2.4 规模化蛋鸡养殖中上述数据的主要技术和工艺32
  • 2.5 数据现状分析32-33
  • 2.6 本章小结33-35
  • 第三章 基于物联网的蛋鸡养殖生产数据的获取与传输35-55
  • 3.1 蛋鸡养殖数字化系统的总体设计35-39
  • 3.2 蛋鸡养殖物联网的总体框架和拓扑结构39-40
  • 3.3 蛋鸡养殖现场生产数据的获取40-47
  • 3.4 养殖现场与远端的异步数据传输47-54
  • 3.5 本章小结54-55
  • 第四章 基于流式计算的蛋鸡养殖生产大数据实时处理55-69
  • 4.1 Data-Canal分布式计算模型的提出55-56
  • 4.2 Data-Canal的实现56-62
  • 4.3 通用Worker62-63
  • 4.4 Data-Canal在蛋鸡生产实时数据处理中的应用63-66
  • 4.5 蛋鸡养殖实时数据Processor的实现66-68
  • 4.6 本章小结68-69
  • 第五章 基于机器学习的自动追踪蛋鸡行为算法69-87
  • 5.1 基于机器学习的鸡只自动追踪算法概述69-71
  • 5.2 鸡只行为视频获取71-73
  • 5.3 鸡只正负样本的选取73-74
  • 5.4 鸡只样本的HOG特征74-77
  • 5.5 训练SVM模型77-80
  • 5.6 自动追踪鸡只算法模块80-81
  • 5.7 结果与讨论81-85
  • 5.8 本章小结85-87
  • 第六章 蛋鸡养殖生产数据典型应用分析87-109
  • 6.1 系统的应用服务87-88
  • 6.2 应用鸡场简介88-89
  • 6.3 蛋鸡养殖经济效益分析89-95
  • 6.4 蛋鸡生产过程实时预警服务95-100
  • 6.5 环境数据分析100-105
  • 6.6 多维数据相关性分析105-107
  • 6.7 数据可靠性分析107
  • 6.8 本章小结107-109
  • 第七章 总结与展望109-111
  • 7.1 结论109-110
  • 7.2 创新点110
  • 7.3 展望110-111
  • 参考文献111-123
  • 致谢123-125
  • 作者简介125

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