CN113973775B - 一种饲料自动分摊方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种饲料自动分摊方法，属于农业信息技术领域。本发明的方法如下：采集养殖场不同生产状态的猪只信息；根据实际生产经验，制定落地仔猪信息、妊娠母猪信息、哺乳母猪信息和猪只饲喂标准信息；再读取养殖场的批次猪信息、不同类型猪只饲喂标准信息，分别计算各类型猪只在生命周期各阶段的采食量和分摊到各猪只群体的实际投食量。同时，自动识别猪只群体中病猪，修正病猪的投食量并添加药剂，且通过智能识别食槽饲料剩余量，修正下一次饲料投食量。本发明可以对不同生产状态猪只群体的投食量不同于传统方式，有效提高了饲料分摊的科学性与合理性，充分地利用了生产资源，提高了生产效率。

Description

一种饲料自动分摊方法
技术领域
本发明属于农业信息技术领域，更具体地说，涉及一种饲料自动分摊方法。
背景技术
近年来，随着我国生猪养殖规模的不断扩大，合理地分摊饲料到一个养殖场的各个猪只群体上，在财务上，对精确化分摊饲料成本具有重要的意义，同时在实际生产环境中，对合理地分配定量的饲料到各个群体上，也具有显著的作用。在财务上，饲料是一种输入成本，饲料自动分摊方法将成本分摊到各个猪只群体上，辅助了财务核算各个猪只群体的成本。
随着生猪养殖的规模化及工业化的发展，我国大型生猪养殖企业基本都拥有了信息化和智能化***，在传统的养殖生产***中，针对猪只饲料耗用问题，生产人员也可以手动地分配一定量的饲料到各个猪只群体上，具体分配多少量到哪个猪只群体上，生产人员完全是根据自己的养殖经验，由于生猪在不同生产状态及阶段所耗饲料种类和采食量存在差别，导致所分配到各个猪只群体上的饲料量和饲料种类，具有不合理性，另一方面，生产人员是逐个猪只群体手动地分配，随着养殖规模的不断扩大，一个场的猪只群体量越来越多，会导致手动逐个录入的繁琐性增加，此外，在现有的技术中，对猪只数据的采集往往直接录入至***中，并没有对录入的数据进行检验，造成了因为操作人员的主观性错误，导致数据的不正确性。
经检索，中国专利申请号为：202010500674.3，申请日为2020年6月4日，发明创造名称为：一种养猪场饲料自动投喂分配***及其投喂分配方法。该申请案的***包括储料仓、下料管、中转仓、分料管和分配控制***，下料管一端与储料仓连通，另一端与中转仓连通，下料管内设置第一螺旋输送轴，中转仓通过多根分料管连接至食槽，分料管内设置第二螺旋输送轴，分配控制***包括第一电机、第二电机、重量感应器、反射式光电传感器、超声波距离传感器和单片机。该申请案的技术方案在一定程度能够提高饲料投喂的自动化程度，提高养猪场饲喂效率，节省人力成本。但是该申请案只是设计了一种对养殖场现场的猪只饲喂装置，没有实现猪只信息和饲料喂养规则的信息化管理，也没有实现猪只饲料投喂的智能分摊，还是凭借人工经验确定投食量，从而易造成饲料浪费。
又如，中国专利申请号为：202010959903.8，申请日为2020年6月4日，发明创造名称为：一种确定养猪场饲料投放量的方法及装置。该申请案公开的确定养猪场饲料投放量的方法包括：获取多头生猪所在目标区域的待检测图像，并基于预先训练的目标检测模型在待检测图像中确定各头生猪对应的旋转矩形的属性信息；确定中心点坐标与宽高信息任一不相同的多个旋转矩形的数量为第一数量，以及确定中心点坐标与宽高信息均相同，旋转角度不相同的多个旋转矩形的数量为第二数量，待检测图像中生猪的数量为第一数量与第二数量之和；根据所确定的生猪的数量以及生猪数量与饲料投放量之间的对应关系，确定出饲料的实际投放量。该申请案采用图像处理技术检测出目标区域内生猪的数量，进而较为准确的确定出饲料的投放量，避免造成饲料的浪费。但是，该申请案只能通过猪只数量来确定投食量，无法针对不同阶段成长的猪只定制合适的饲料量，而处于不同阶段的猪只以及病猪，对投食量的需求是不一样的，投食相同的饲料量依旧会造成饲料的浪费。
因此，针对不同成长阶段及健康阶段的猪只状况，想要合理地分摊猪只饲料，减少饲料浪费，亟需开发一种饲料自动分摊方法以解决上述问题。
发明内容
1.要解决的问题
本发明的目的在于克服现有传统的养殖场，在投喂饲料时凭借人工经验确定投食量，存在投喂效率低，饲料浪费的不足，提供了一种饲料自动分摊方法。采用本发明的技术方案能够有效解决上述问题，为不同成长阶段及健康状态的猪只定制适宜的投食量，有利于提高饲料分摊的科学性和合理性，提高投喂效率及猪只产率，节约成本。
2.技术方案
为了解决上述问题，本发明所采用的技术方案如下：
本发明的一种饲料自动分摊方法，包括如下步骤：
S1、生产***对养殖场的批次猪、落地仔猪、妊娠母猪、空怀母猪和哺乳母猪的基础信息，猪只饲喂标准信息进行数据采集录入，并保存；
S2、生产***会在后台计算出该养殖场批次猪、哺乳母猪、妊娠母猪和空怀母猪的采食量；
S3、***会在后台计算出该养殖场所有猪只所属群体的饲料投食量；
S4、对生病猪进行单独投食，并且采用摄像头视频抓取猪只吃食的状况，以此修正对猪只的投食量。
更进一步的，步骤S1中，数据采集的过程如下：
(1)基础信息数据采集，五种猪只的数据结构分别如下：
批次猪{批次猪数量，批次编号，出生日期，品种，批次状态，生产状态}；
落地仔猪{落地仔猪编号，猪只状态}；
妊娠母猪{妊娠天数，落地仔猪编号，母猪耳号，防疫号，供应商名称}；
哺乳母猪{哺乳天数，落地仔猪编号，母猪耳号，入场日期，窝号，胎次}；
空怀母猪{空怀天数，母猪耳号，生产状态，来源}；
(2)饲喂标准信息数据采集，猪只饲喂标准信息是生产人员根据生产经验，在猪只各生命周期阶段所耗饲料的类型、重量进行配置。由于猪只每天的采食量都是不同的，为了降低分摊饲料计算的复杂度，取各阶段内的均值进行模型化；先确定猪只类型在确定生命周期阶段区间内所采食的饲料类型，拟合得到在日龄区间[LeftDayAge，RightDayAge]内的采食量为一条上下波动的近似直线，计算确定采食量IntakeCalc为
IntakeCalc＝IntakeLeft+(IntakeRight-IntakeLeft)/2
其中，IntakeLeft为猪只在日龄区间最小饲喂标准值，IntakeRight为猪只在日龄区间最大饲喂标准值。
更进一步的，步骤S1中，采集录入数据时，为了防止出现保存数据时，***卡顿，重复操作导致数据重复录入，***将录入操作加上重复锁；为了防止保存的数据不符合生产流程，***会在后台给录入操作之前加上业务锁业务锁。
更进一步的，步骤S1中，当***出现卡顿时，会导致重复操作按钮，所以后台会在录入数据之前，重复锁机制会查询数据库中是否存在猪只信息指标一样的数据，如果存在，则对比两条数据的添加时间之差D1，如果|D1|＜T1，则认为两条数据是重复数据，不允许再次录入，T1为***平台设定时间，因为***卡顿造成的重复操作的时间差一般不大，所以T1的设定一般较小；
由于母猪的各环节流程前后限制，当生成母猪生产环节的某个流程时，业务锁机制会自动查询该母猪已有的流程轨迹[j1，j2，j3，......js]，并与母猪生产环节的标准轨迹[b1，b2，b3，......bn]进行比对，存在流程轨迹与标准轨迹不对应时，发出异常报警并禁止该流程录入。
更进一步的，步骤S2中，批次猪、哺乳母猪、妊娠母猪的采食量，具体过程分别如下：
(1)在批次猪信息中，循环读取批次猪饲料标准数据，计算饲料标准日期区间与批次猪的日龄区间的重叠区域天数Days、实际采食天数FeedDays＝Days，则当前批次猪的采食量
Figure BDA0003327386090000031
其中，Num表示批次数量，IntakeFeed表示每天采食量，n表示批次猪饲料标准数据记录个数；当循环完批次猪信息后，获取各批次猪的采食量。
其中，批次猪日龄区间的重叠区域天数Days，其确定过程如下：用当前时间减去批次猪信息的出生日期，即为批次猪的日龄区间的左闭区间值BatchLeft；用当前时间减去批次猪信息的出生日期再加上采食天数，即为批次猪的日龄区间的右闭区间值BatchRight；批次猪饲料标准信息的最小日龄AgeMin和最大日龄AgeMax，即为批次猪饲料标准信息日龄的左右闭区间值；则重叠区域的左右闭区间值的计算公式为：
Figure BDA0003327386090000041
Figure BDA0003327386090000042
分别比较BatchLeft和AgeMin，BatchRight和AgeMax的大小，确定Daymin和Daymax的取值，则重叠区域天数Days的计算公式为：
Figure BDA0003327386090000043
(2)在哺乳母猪或妊娠母猪信息中，循环读取哺乳母猪后妊娠母猪饲料标准数据，取饲料标准日期区间与哺乳母猪或妊娠母猪的日龄区间的重叠区域天数Days，实际采食天数FeedDays＝Days，当前母猪采食量
Figure BDA0003327386090000044
其中，n表示哺乳母猪/妊娠母猪饲料标准数据记录个数，当循环完哺乳母猪或妊娠母猪信息后，获得各哺乳母猪或妊娠母猪的采食量；
(3)在空怀母猪信息中，循环读取空怀母猪饲料标准数据，取饲料标准日期区间与空怀母猪的日龄区间的重叠区域天数Days，实际采食天数FeedDays＝Days，空怀母猪的总吃食量
Figure BDA0003327386090000047
其中，z表示空怀母猪头数，n表示空怀母猪饲料标准数据记录个数，当循环完空怀母猪信息后，获得空怀母猪的采食量；
(4)在落地仔猪信息中，一个养殖场只有一个批次状态为正常的空怀批，所以在落地仔猪信息中取出该养殖场未关闭的空怀批次，空怀母猪的总采食量即为该空怀批次的采食量。
更进一步的，步骤S3中，确定猪只所属群体的饲料分摊量的过程如下：各猪只群体的实际采食量按照计算的采食量占总采食量的比例分摊；对n个猪只群体，前(n-1)个猪只群体分摊时去尾保留两位小数，第n个猪只群体处理最后的尾差。如，计算出某养殖场的6日A类型的猪只采食饲料量，总共有3条批次A、B、C，分摊量分别是Weight1公斤，weight2公斤，Weight3公斤，分摊饲料的总量是AllWeight公斤，则A批次的饲料分摊量为
Figure BDA0003327386090000045
B批次的饲料分摊量为
Figure BDA0003327386090000046
C批次的饲料分摊量为
ApporC＝AllWeight-ApporA-ApportB。
更进一步的，步骤S4中，生病猪只投喂量的确定方法如下：
步骤一、抓取生病猪只的图片集合，创建学习训练集，根据生病猪只的肤色建立生病的猪的肤色特征；
步骤二、摄像头实时拍摄，定时抓取图片，判断猪只是否生病；
步骤三、确定生病猪只，确定单独投喂量，投喂量FeedingRatenew＝P*FeedingRateold+q*FeedingRatemedicine；其中，FeedingRateold为原本的饲料投喂量，FeedingRatemedicine为医生开的药剂，p和q为***设定值。
更进一步的，步骤二中，采用特征颜色分析法识别生病猪只，具体识别方法如下：
步骤一、使用opencv调取摄像头拍摄100张病猪侧身图片，根据公式
Figure BDA0003327386090000051
进行计算，其中，背景区域所有像素点数为n0，其占图像总像素数的比例为p0，平均像素值为m0；前景区域所有像素点数为n1，其占图像总像素数的比例为p1，平均像素值为m1；对图像的所有像素点数n、平均像素值m进行阈值分割，将图片中的目标猪分割出来，然后使用掩膜将图像保留为目标猪；
步骤二、计算全部样本n张图片的平局积核分布，以此确定病猪中的亮色区域的阈值Vt，即为病猪目标的Vt值，其中，
Figure BDA0003327386090000052
R，G，B为数字图像的三原色值，w1、h1为在图中建立掩膜区域的宽高；
步骤三、根据公式
Figure BDA0003327386090000053
计算图中样本目标的Ht值；
步骤四、根据步骤二和步骤三中计算一张图片中病猪的H和V值，当H≥Ht和V≥Vt时即为病猪，否则为正常猪。
更进一步的，采用摄像头视频抓取猪只吃食的状况，采集剩余饲料量的方法如下：
猪的进食槽的长、宽和高分别为L、W和H，将摄像机固定在槽的右上方60度角位置，拍摄到槽的底部，使用opencv中的FindCounter算法计算出空槽的高度h1和含有剩余食物的槽的高度h2；设Ratio为真实槽深度与图片中槽深度的比例值，即
Figure BDA0003327386090000054
图片中剩余饲料的真实高度
Figure BDA0003327386090000055
则槽中剩余饲料量V＝W*L*Htrue。当V＞0则减少此猪只群体的投食量，减少的量为V。当V值接近0，如视频判断有多头猪只在食槽附近停留时间大于Tstop，则增加分摊饲料量的百分之I；否则没有猪只在食槽附近长时间停留，则判断投食量合适。其中，Tstop和I的值由***设定。
3.有益效果
相比于现有技术，本发明的有益效果为：
(1)本发明的一种饲料自动分摊方法，通过对饲料分摊方法进行优化设计，摆脱了生产人员的主观依赖性，从而能够根据猪的不同生长阶段，为其提供适宜的饲料品种，有利于保证了猪的进食量，提高饲料投放的科学性与合理性。同时，饲料的投放标准是根据生产人员长期的生产经验制定的，科学地规定了猪只在不同的生产阶段所耗用饲料的类型重量。此外，本发明的方法后期还可以根据实际生产情况和效果进行及时修正和调整，有助于帮助生产人员合理地利用饲料，提高饲料转化率，发挥饲料效益，降低生产成本，提高了猪只的产出。
(2)本发明的一种饲料自动分摊方法，***在录入猪只信息数据时，通过对录入数据上重复锁和业务锁，能够自动对录入***的数据进行及时检验，发现错误及时报错预警，从而避免了因人为操作而造成的错误，能够有效保证录入数据信息的准确性，进而提高了后续饲料自动分摊结果的准确性。
(3)本发明的一种饲料自动分摊方法，根据不同类型猪只在不同成长阶段设置相应的饲料分摊方法，通过长期的生产经验确定猪只的采食量，从而能够较为准备的为不同类型猪只匹配合适的饲料量，减少饲料浪费，降低生产成本，提高猪只饲养效率。同时，针对生病猪只，同样设计了识别方法及合适的饲料投喂量，有利于进一步提高饲料转化率，节约成本。
(4)本发明的一种饲料自动分摊方法，通过对生病猪只的识别方法进行优化设计，从而能够快速分析识别出猪群中的生病猪只，并在生病猪只的饲料中添加药剂，单独进行投喂，有利于提高生病猪只的饲养效率。同时，通过视频采集猪只吃食情况，并采集猪的进食槽中剩余饲料量，根据剩余饲料量来修正下一次生病猪只的饲料投入量，从而进一步提高饲料利用率，避免饲料浪费的情况发生。
附图说明
图1为本发明的方法流程示意图；
图2为本发明的计算批次猪采食量流程示意图；
图3为本发明的计算哺乳母猪和妊娠母猪采食量流程示意图；
图4为本发明的计算空怀母猪采食量流程示意图；
图5为本发明的批次猪实际采食量图；
图6为本发明的批次猪的模型化采食量图；
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明进一步进行描述。
实施例1
本实施例的一种饲料自动分摊方法，主流程如图1所示，此方法是以养殖场中的所有猪只群体为分摊对象，因此需要知道养殖场的ID，还包括物料编码、物料数量、采食天数。输入的养殖场ID为8d14e4f7-2a2c-4ba0，物料编码是818，物料数量是120Kg，采食天数为3。
***读取制定的饲料标准信息，并以猪类型将其分为批次猪、哺乳母猪、妊娠母猪、空怀母猪四组饲料标准信息，得到批次猪饲料标准信息为：
日龄在[23，50]的批次猪采食818饲料，采食量为2Kg/天。
哺乳母猪饲料标准信息是哺乳天数在[2，8]的哺乳母猪采食818饲料，采食量为3Kg/天。
妊娠母猪饲料标准信息是妊娠天数在[3，12]的妊娠母猪采食818饲料，采食量为4Kg/天。
空怀母猪饲料标准信息是空怀天数在[3，18]的空怀母猪采食818饲料，采食量为9Kg/天。
再读取该场的批次信息、空怀母猪信息、妊娠母猪信息、哺乳母猪信息、落地仔猪的批次信息，由于哺乳仔猪是不需要分摊饲料的，所以其中的批次信息是不包括状态为哺乳仔猪批次的。得到的批次信息为：
批次号平江自有断奶20201121，出生日期为2021-9-20，数量为2；
妊娠母猪信息为耳号202，妊娠日期为2021-10-16，落地仔猪批次号为杨街自有断奶20211018；
哺乳母猪信息为哺乳母猪耳号206，哺乳日期为2021-10-15，落地仔猪批次号为那角自有落地20211017；
空怀母猪信息为空怀母猪耳号459，空怀日期为2021-10-17。
该方法再根据上述取出来的数据信息，分四个模块统计饲料的分摊量，分别是：批次猪模块、哺乳母猪模块、妊娠母猪模块、空怀母猪模块。四个模块分别得到该场批次猪采食量字典为<平江自有断奶20201121，12>、哺乳母猪采食量字典<那角自有落地20211017，9>，妊娠母猪采食量字典<杨街自有断奶20211018，8>。空怀母猪采食量字典为<平江自有断奶20211018，9>。此方法再将四个模块的采食量和为38Kg，根据每个批次所耗的量占所有批次所耗的总量的百分比和入参物料数量，算出每个批次实际的分摊饲料量，每个批次计算时去尾保留二位小数，最后一个批次处理最后的尾差，则
平江自有断奶20201121的分摊饲料量为
Figure BDA0003327386090000071
那角自有落地20211017的饲料分摊量为
Figure BDA0003327386090000072
杨街自有断奶20211018的饲料分摊量为
Figure BDA0003327386090000073
平江自有断奶20211018的饲料分摊量为120-37.89-28.42-25.26＝28.43Kg。
根据以下两个公式：
Figure BDA0003327386090000074
Figure BDA0003327386090000075
计算出批次号平江自有断奶20201121中，Ht＝6.5，Vt＝3.2，批次猪的图片猪只的图像的色调H为7.3，亮度V为9.3，即H和V值均分别大于Ht和Vt，所以平江自有断奶20201121判定为病猪批次，根据公式FeedingRatenew＝P*FeedingRateold+q*FeedingRatemedicine得到重新分配的饲料量为34.1Kg。根据公式
Figure BDA0003327386090000081
计算得到那角自有落地20211017的真实槽深度与图片中槽深度的比例值92，根据公式
Figure BDA0003327386090000082
计算得到那角自有落地20211017的剩余饲料的真实高度为8cm，计算出槽中剩余草料的量为1.3m3，所以修正后的那角自有落地20211017的投食量为26.32Kg。
实施例2
本实施例中计算批次猪采食量流程如图2所示，批次猪在不同日龄区间内，每天所耗的饲料量是不同的。通过在批次猪模块里面循环取到的批次猪信息，用当前时间减去批次猪信息的出生日期，即为批次猪的日龄区间的左区间，用当前时间减去批次猪信息的出生日期再加上采食天数，即为批次猪的日龄区间的右区间，所以批次猪的日龄区间为[28,31]。
再在批次猪信息中，循环批次猪饲料标准信息，批次猪饲料标准信息的最小日龄23和最大日龄50，即为批次猪饲料标准信息日龄的左右区间。取出两个区间中左区间的最大值，为28，取出两个区间的右区间的最小值，为31。31和28之差为3，即为该批次在这条批次猪饲料标准信息下的实际采食天数，从而算出该批次在这条批次猪饲料标准信息下的采食量为批次数量2*每天采食量2*实际采食天数3，即12Kg，当循环完批次猪饲料标准信息时，即算出该批次的采食量和，循环完批次猪信息，即算出该场的所有批次的采食量。将上述结果封装一个字典，称之为批次猪字典，批次猪的key是批次猪的批次号，value是这条批次所对应的采食量。得到的批次猪字典为<平江自有断奶20201121，12>。
实施例3
本实施例中计算哺乳母猪和妊娠母猪采食量流程如图3所示，哺乳母猪或妊娠母猪在不同哺乳或妊娠天数区间内，每天所耗饲料量是不同的。通过在哺乳母猪或妊娠母猪模块里面循环取到的哺乳母猪或妊娠母猪信息，用当前时间减去哺乳母猪或妊娠母猪信息的状态日期，即为哺乳母猪或妊娠母猪的哺乳或妊娠天数区间的左区间，用当前时间减去哺乳母猪或妊娠母猪信息的状态日期再加上采食天数，即为哺乳母猪或妊娠母猪的哺乳或妊娠天数区间的右区间，得到哺乳母猪的哺乳天数区间为[3，6]，妊娠母猪的妊娠天数区间为[2，5]。
再在哺乳母猪或妊娠母猪信息中，循环哺乳母猪或妊娠母猪饲料标准信息，哺乳母猪或妊娠母猪饲料标准信息的最小天数和最大天数，即为哺乳母猪或妊娠母猪饲料标准信息哺乳或妊娠天数区间的左右闭区间值，哺乳母猪饲料标准信息哺乳天数区间为[2，8]，妊娠母猪饲料标准信息妊娠天数区间为[3，12]，[3，6]和[2，8]的重叠区域天数是3，[2，5]和[3，12]的重叠区域天数是2，该哺乳母猪在此条哺乳母猪饲料标准信息下的实际采食天数为3，该妊娠母猪在此条妊娠母猪饲料标准信息下的实际采食天数为2，得出当前哺乳母猪当前饲喂标准下采食量为9Kg，当前妊娠母猪当前饲喂标准下采食量为8Kg。
当循环完哺乳母猪或妊娠母猪饲料标准信息时，即算出该母猪的采食量和，将上述结果分别封装在哺乳母猪或妊娠母猪字典，哺乳/妊娠母猪字典的key是哺乳/妊娠母猪信息里的落地仔猪批次号，value是这只哺乳/妊娠母猪所对应的采食量，相同落地仔猪批次ID的采食量相加，循环完哺乳/妊娠母猪信息，即算出该场的所有哺乳/妊娠母猪的采食量，得到哺乳母猪字典<那角自有落地20211017，9>，妊娠母猪字典<杨街自有断奶20211018，8>。
实施例4
本实施例中计算空怀母猪采食量流程如图4所示，在落地仔猪管理中，落地仔猪的状态有二种，分别是妊娠批和空怀批，状态为已配种的母猪会落在状态为妊娠批的落地仔猪批次上，状态为非已配种和非哺乳母猪的母猪会落在状态为空怀批的落地仔猪批次上，并且一个场只有一个批次状态为正常的空怀批。空怀母猪即母猪档案里生产状态除去是已配种和哺乳母猪的所有母猪。
通过在空怀母猪模块里面循环取到的空怀母猪信息，用当前时间减去空怀母猪信息的状态日期，即为空怀母猪的空怀天数区间的左区间，用当前时间减去空怀母猪信息的状态日期再加上采食天数，即为空怀母猪的空怀天数区间的右区间，空怀母猪的空怀天数区间[1，4]。
再在空怀母猪信息中，循环空怀母猪饲料标准信息，空怀母猪饲料标准信息的最小天数和最大天数，即为空怀母猪饲料标准信息空怀天数的左右区间，空怀母猪饲料标准信息空怀天数区间[3，18]，算出二个区间的重叠区域天数1，该空怀母猪在此条空怀母猪饲料标准信息下的实际采食天数1，得出当前空怀母猪当前饲喂标准下采食量为9Kg，当循环完空怀母猪饲料标准信息和空怀母猪信息时，即算出该场所有空怀母猪的总分摊饲料量。
由于一个场只有一个批次状态为正常的空怀批，在落地仔猪信息中筛选出该场的空怀批为平江自有断奶20211018，将其封装在空怀母猪字典，空怀母猪字典的key，是该场在落地仔猪里的空怀批次号，value是求出的该场分摊的空怀母猪饲料总量。空怀母猪采食量字典为<平江自有断奶20211018，9>。
以上示意性地对本发明创造及其实施方式进行了描述。但是，应当理解，可在不脱离由所附权利要求限定的本发明的范围的情况下进行各种修改和变型。详细的描述和附图应仅被认为是说明性的，而不是限制性的，如果存在任何这样的修改和变型，那么它们都将落入在此描述的本发明的范围内。此外，背景技术旨在为了说明本技术的研发现状和意义，并不旨在限制本发明或本申请和本发明的应用领域。

Claims (8)

1.一种饲料自动分摊方法，其特征在于：包括如下步骤：
S1、生产***对养殖场的批次猪、落地仔猪、妊娠母猪、空怀母猪和哺乳母猪的基础信息，猪只饲喂标准信息进行数据采集录入，并保存；
数据采集的过程如下：
(1)基础信息数据采集，五种猪只的数据结构分别为：
批次猪：批次猪数量，批次编号，出生日期，品种，批次状态，生产状态；
落地仔猪：落地仔猪编号，猪只状态；
妊娠母猪：妊娠天数，落地仔猪编号，母猪耳号，防疫号，供应商名称；
哺乳母猪：哺乳天数，落地仔猪编号，母猪耳号，入场日期，窝号，胎次；
空怀母猪：空怀天数，母猪耳号，生产状态，来源；
在落地仔猪管理中，落地仔猪的状态有二种，分别是妊娠批和空怀批，状态为已配种的母猪会落在状态为妊娠批的落地仔猪批次上，状态为非已配种和非哺乳母猪的母猪会落在状态为空怀批的落地仔猪批次上；
(2)饲喂标准信息数据采集，根据猪只在各生命周期阶段所耗饲料的类型、重量进行配置，取各阶段内的均值进行模型化；先确定猪只类型在确定生命周期阶段区间内所采食的饲料类型，拟合得到在日龄区间[LeftDayAge,RightDayAge]内的采食量为一条上下波动的近似直线，计算确定采食量IntakeCalc为
IntakeCalc＝IntakeLeft+(IntakeRight-IntakeLeft)/2
其中，IntakeLeft为猪只在日龄区间最小饲喂标准值，IntakeRight为猪只在日龄区间最大饲喂标准值；
S2、生产***计算出该养殖场批次猪、哺乳母猪、妊娠母猪和空怀母猪的采食量；具体过程分别如下：
(1)在批次猪信息中，循环读取批次猪饲料标准数据，计算饲料标准日期区间与批次猪的日龄区间的重叠区域天数Days、实际采食天数FeedDays＝Days，则当前批次猪的采食量
Figure FDA0003948886550000011
其中，Num表示批次数量，IntakeFeed表示每天采食量，n表示批次猪饲料标准数据记录个数；当循环完批次猪信息后，获取各批次猪的采食量；
(2)在哺乳母猪或妊娠母猪信息中，循环读取哺乳母猪或妊娠母猪饲料标准数据，取饲料标准日期区间与哺乳母猪或妊娠母猪的日龄区间的重叠区域天数Days，实际采食天数FeedDays＝Days，当前母猪采食量
Figure FDA0003948886550000012
其中，n表示哺乳母猪/妊娠母猪饲料标准数据记录个数，当循环完哺乳母猪或妊娠母猪信息后，获得各哺乳母猪或妊娠母猪的采食量；
(3)在空怀母猪信息中，循环读取空怀母猪饲料标准数据，取饲料标准日期区间与空怀母猪的日龄区间的重叠区域天数Days，实际采食天数FeedDays＝Days，空怀母猪的总吃食量
Figure FDA0003948886550000021
其中，z表示空怀母猪头数，n表示空怀母猪饲料标准数据记录个数，当循环完空怀母猪信息后，获得空怀母猪的采食量；
S3、***计算出该养殖场所有猪只所属群体的饲料投食量；
S4、对生病猪进行单独投食，并且采用摄像头视频抓取猪只吃食的状况，以此修正对猪只的投食量。
2.根据权利要求1所述的一种饲料自动分摊方法，其特征在于，步骤S1中，采集录入数据时，***将录入操作加上重复锁和业务锁。
3.根据权利要求2所述的一种饲料自动分摊方法，其特征在于，步骤S1中，在录入数据之前，重复锁机制会查询数据库中是否存在猪只信息指标一样的数据，如果存在，则对比两条数据的添加时间之差D1，如果|D1|<T1，则认为两条数据是重复数据，不允许再次录入，T1为***平台设定时间；
由于母猪的各环节流程前后限制，当生成母猪生产环节的某个流程时，业务锁机制会自动查询该母猪已有的流程轨迹[j1,j2,j3,……js]，并与母猪生产环节的标准轨迹[b1,b2,b3,……bn]进行比对，存在流程轨迹与标准轨迹不对应时，发出异常报警并禁止该流程录入。
4.根据权利要求1-3中任一项所述的一种饲料自动分摊方法，其特征在于，批次猪日龄区间的重叠区域天数Days，其确定过程如下：用当前时间减去批次猪信息的出生日期，即为批次猪的日龄区间的左闭区间值BatchLeft；用当前时间减去批次猪信息的出生日期再加上采食天数，即为批次猪的日龄区间的右闭区间值BatchRight；批次猪饲料标准信息的最小日龄AgeMin和最大日龄AgeMax，即为批次猪饲料标准信息日龄的左右闭区间值；则重叠区域的左右闭区间值的计算公式为：
Figure FDA0003948886550000022
Figure FDA0003948886550000023
分别比较BatchLeft和AgeMin，BatchRight和AgeMax的大小，确定Daymin和Daymax的取值，则重叠区域天数Days的计算公式为：
Figure FDA0003948886550000024
5.根据权利要求1-3中任一项所述的一种饲料自动分摊方法，其特征在于，步骤S3中，确定猪只所属群体的饲料分摊量的过程如下：各猪只群体的实际采食量按照计算的采食量占总采食量的比例分摊；对n个猪只群体，前(n-1)个猪只群体分摊时去尾保留两位小数，第n个猪只群体处理最后的尾差。
6.根据权利要求1-3中任一项所述的一种饲料自动分摊方法，其特征在于，步骤S4中，生病猪只投喂量的确定方法如下：
步骤一、抓取生病猪只的图片集合，根据生病猪只的肤色建立生病的猪的肤色特征；
步骤二、摄像头实时拍摄，定时抓取图片，判断猪只是否生病；
步骤三、确定生病猪只，确定单独投喂量，投喂量FeedingRatenew＝P*FeedingRateold+q*FeedingRatemedicine；其中，FeedingRateold为原本的饲料投喂量，FeedingRatemedicine为医生开的药剂，p和q为***设定值。
7.根据权利要求6所述的一种饲料自动分摊方法，其特征在于，步骤二中，采用特征颜色分析法识别生病猪只，具体识别方法如下：
步骤一、使用opencv调取摄像头拍摄100张病猪侧身图片，根据公式
Figure FDA0003948886550000031
进行计算，其中，背景区域所有像素点数为n0，其占图像总像素数的比例为p0，平均像素值为m0；前景区域所有像素点数为n1，其占图像总像素数的比例为p1，平均像素值为m1；对图像的所有像素点数n、平均像素值m进行阈值分割，将图片中的目标猪分割出来，然后使用掩膜将图像保留为目标猪；
步骤二、计算全部样本n张图片的平局积核分布，以此确定病猪中的亮色区域的阈值Vt，即为病猪目标的Vt值，其中，
Figure FDA0003948886550000032
R,G,B为数字图像的三原色值，w1、h1为在图中建立掩膜区域的宽高；
步骤三、根据公式
Figure FDA0003948886550000033
计算图中样本目标的Ht值；
步骤四、根据步骤二和步骤三中计算一张图片中病猪的H和V值，当H≥Ht和V≥Vt时即为病猪，否则为正常猪。
8.根据权利要求7所述的一种饲料自动分摊方法，其特征在于，采用摄像头视频抓取猪只吃食的状况，采集剩余饲料量的方法如下：
猪的进食槽的长、宽和高分别为L、W和H，将摄像机固定在槽的右上方60度角位置，拍摄到槽的底部，使用opencv中的FindCounter算法计算出空槽的高度h1和含有剩余食物的槽的高度h2；设Ratio为真实槽深度与图片中槽深度的比例值，即
Figure FDA0003948886550000034
图片中剩余饲料的真实高度
Figure FDA0003948886550000041
则槽中剩余饲料量V＝W*L*Htrue。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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怀孕和哺乳母猪的营养需要及饲料配制要点;余佳胜等;《广东饲料》;20080428(第04期);全文 *
规模猪场新美系猪饲喂定额管理技术要点;吴荣杰;《***业》;20130925(第09期);前言和表1 *

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