智能行为识别系统在牲畜疾病早期预警中的应用

0 引言

随着养殖业的规模化发展，牲畜疾病防控问题日益凸显。传统疾病监测和诊断方式依赖人工检查，难以做到早期预警和及时干预。智能行为识别系统作为一种新兴的技术手段，通过高精度传感器与大数据分析，可实时监控牲畜行为并预测疾病，为养殖人员提供科学的决策支持。研究旨在分析该系统在牲畜疾病早期预警中的应用效果，为现代化养殖业提供技术参考。

1智能行为识别系统的基本原理与技术

1.1智能行为识别系统的工作原理

智能行为识别系统融合多种前沿技术，包括高精度传感器、计算机视觉识别及机器学习算法。该系统在牲畜身上安装传感器并借助监控探头，实时采集牲畜的生理及行为数据。常用的传感器有加速度计、温湿度传感器、GPS定位传感器等，这些传感器可监测牲畜的活动状态、体温、采食量、睡眠模式等信息，传感器所采集的数据通过无线网络即时快速传输到后台数据处理中心[1]。

1.2 关键技术

1.2.1运动行为分析模型（LSTM时间序列建模）

牲畜的运动模式通常表现出一定的时间连续性。例如，1头健康奶牛每天的活动步数为 8000～ 12000步，而病牛的活动量会减少 30% 以上。为了准确识别牲畜运动异常，系统采用长短时记忆网络（LSTM）建模牲畜的运动数据，见式（1）

式（1）中： 代表当前时间步的隐藏状态， 为细胞状态， 为输出门。

根据式（1），假设某养殖场100头牛的平均活动步数为9500步，若某头牛连续3d的步数降至5000以下，LSTM通过时间序列分析可自动判定其运动行为异常，并发出疾病预警，提高早期诊断的准确性。

1.2.2 进食行为异常检测（支持向量机SVM）

健康牲畜的日均采食量稳定在 ，而患病牲畜的进食量会下降 20% 以上。该系统利用支持向量机（SVM）进行分类监测，判断进食行为是否异常，相关计算公式见式（2）。

式（2）中： 代表核函数， 代表权重 代表分类标签（0：正常，1：异常）。

根据式（2），例如，在一个包含500头牛的数据集中，若某头牛的采食量连续2d低于 16kg，SVM 结合历史数据判定其为异常个体，并触发早期预警，减少疾病未被及时发现而导致的生产损失。

1.2.3 疾病风险预测（贝叶斯推理）

该系统利用贝叶斯定理结合历史数据计算牲畜疾病的风险概率。假设在1000头牛的数据集中，200头曾出现进食减少现象，且其中150头最终确诊为疾病个体，则疾病发生的条件概率计算公式见式（3）。

式（3）中：A代表牲畜生病的事件，B代表检测到进食异常的事件。

1.2.4运动能量计算（加速度计数据分析）

牲畜的运动消耗能量可由加速度计数据计算，其计算公式见式（4）。

式（4）中： E E 代表运动能量， 代表牲畜体质量， 代表加速度， 代表时间间隔。

1.3 人工智能在行为识别中的应用

深度学习算法在智能行为识别系统中充当关键角色。深度学习模型借助多层的神经架构，可自动萃取数据中的特征，实施模式甄别与异常核查。智能行为识别系统凭借剖析牲畜的运动、体温、食量等多维度数据，可以辨认潜在的病症迹象，并发出病症的早期预警信号。当牲畜的运动强度迅疾下降超过 30% 或采食量减少超 20% 时，深度学习模型可依靠模式筛选提前发出警报。此智能预测会在疾病发作的72h前就发出预警，极大提升了养殖管理的反应效率和干预效果。依靠持续升级的算法，智能行为识别系统能按照各个养殖场的实际情况变换预警设置，保证在各类环境下均可高效运转[2]。

1.4 系统集成与实时监控

智能行为识别系统分为传感器设备、实时监控系统、数据处理平台和预警系统四大核心模块。传感器设备实时采集牲畜的行为数据，并借助无线通信网络传输至后台数据处理平台。数据处理平台借助机器学习算法分析该批数据，进而判定出异常与正常行为模式。一旦系统探测出异常举动，如食欲明显减退、活动量减少或体温不正常等，实时监控系统会快速进行数据分析并启动预警。预警系统采用短信、邮件或者APP推送等形式通知养殖人员。当系统监测到某一牲畜的活动量低于正常水平 20% 以上时，系统会在 3min 内发送早期预警，并附上应对建议，帮助养殖人员迅速做出决策，及时采取应对措施。这种高度融合的架构极大提升了疾病管理效率及养殖场应急响应能力。

2智能行为识别系统在牲畜疾病预警中的作用

2.1 提高疾病诊断的准确性与及时性

智能行为识别系统通过持续、实时地监测牲畜行为，极大提高了疾病诊断的精准性与及时性。传统疾病诊断主要依赖兽医的经验，通常只能按照显见的症状去判别，缺乏早期预警，病症一般都在晚期才被察觉，耽误了治疗时机。而智能行为识别系统可以利用传感器采集的实时数据，结合机器学习算法对大批历史数据进行分析与比对，进而识别出潜在的疾病信号。当系统监测到牲畜活动量下降30% 以上，或者干物质采食量下降 20% 以上时，系统便发出疾病预警，帮助养殖人员及时采取行动。与传统做法相比，这种提前预警可将诊断准确性提高约 25% ，及时性提高 40% ，显著提高了诊断结果的科学性与时效性[3]。

2.2减少疾病造成的经济损失

智能行为识别系统在减少疾病传播造成的经济损失方面效果显著。在大规模养殖场，该系统一旦监测到牲畜表现出反常举动，就会立刻发出预警信号，可帮助养殖人员及时隔离患病的牲畜，减少交叉感染。在引入智能行为识别系统的畜牧养殖场里，疾病早期筛查发现率达 80% ，而未采用该系统的养殖场，疾病早期筛查发现率仅 30% 。凭借早期管控，病情蔓延的速度和治疗费用都极大降低。某中型养殖场采用智能行为识别系统后，其在疾病控制方面的投入成本降低约 35% ，治疗费用减少了近 40% 。在大型家畜养殖场，若采用智能系统则能减少 的经济损失，并大幅减轻管理人员的工作负担，降低疾病防控的难度，节约养殖成本。减少疾病造成的经济损失情况见表1。

2.3提升养殖场的管理水平与科技含量

智能行为识别系统的应用不仅升级了疾病预警模式，还极大提升了养殖场的管理水平与科技含量。借助数据挖掘与行为识别，养殖场得以实现更科学的健康监测与管理，系统对每头牲畜的行为数据进行周密记录，构建了个体化的健康档案，这为长期跟踪提供了关键支撑。数据分析功能可指导养殖场优化养殖策略。比如调节饲料搭配规格，以及设定恰当的运动量和休息时段，从而全面提升牲畜的健康水平。借助该技术，养殖场可实现从“经验管理"到“数据驱动”的转变，增强了管理的科学性与精细化程度。采用智能行为识别系统的养殖场，生产效率提高了约 15% ，疾病预防效果提高了近 20% ，管理成本降低了约 10% 。这一改进不仅符合现代农业科技化、信息化的发展要求，还为养殖场带来了更大的经济效益[4]

3智能行为识别系统在牲畜疾病早期预警中的应用

3.1行为异常识别与疾病预警

智能行为识别系统可实时分析牲畜行为数据，当系统识别某些异常时，会发出疾病预警。预警系统可提前2＼～5d发出警报，帮助养殖工作人员及时采取行动，切实减少疾病扩散。采用智能行为识别系统后，牲畜疾病早期预警率提高 50% ，见表2。尤其是存栏量较大的养殖场，智能系统能有效降低疾病的扩散速度。

3.2疾病预测模型的构建

智能行为识别系统收集牲畜原有的健康数据与行为数据，可建立疾病预测模型。这些模型根据深度学习算法不断探究行为数据与疾病症状的关联性。经过训练的疾病预测模型可以辨识多种疾病的早期症状，并为养殖人员提示疾病类型，甚至给出具体建议。采用此系统后，疾病预测分析的正确率可达 85% ，切实提高了防控工作的效率。该系统能凭借历史数据对预警阈值加以校准，减少错报与漏报，进而提升疾病防控水平。疾病预测模型的构建，不仅依赖于历史健康数据和行为数据的分析，还结合了深度学习算法的训练，通过不断优化模型，系统可以不断提高预测的准确性和敏感性[5]。

3.3早期干预与预防

智能行为识别系统的早期预警可以帮助养殖人员及时采取干预措施。当系统发出预警信号，养殖人员会迅速采用隔离病畜、调整饮食、加强消毒等手段，阻止疾病迅速扩散。当系统提示某牲畜表现出食欲减退或灵活性降低的异常情况时，养殖人员会及时隔离疑似病畜，阻止疾病扩散。在发病前2＼～5d采取防治手段，能有效抑制疾病传播，可降低近 40% 的治疗费用及 30% 的牲畜死亡率，有利于提高养殖场的健康管理层级。借助该系统，养殖场可更灵活、科学地把控管理方案，减少大规模病害暴发造成的经济损失，如表3所示。