1、生猪养殖业现状
我国作为全球生猪养殖与猪肉消费第一大国，猪肉年产量占全球总量50%以上。随着农业机械化推进，养殖模式已从传统家庭作坊式转向规模化、集约化科学养殖。传统人工监管依赖饲养员全程巡查，易因疲劳、注意力不集中导致疫病漏检，效率低下，难以满足万头级以上猪场精准管理需求。规模化养殖要提升效益，必须依托信息化与自动化技术：通过智能设备替代人工完成数据采集与分析，降低人力成本，并通过提前预警疫病、优化流程提高经济效益。生猪健康监测作为保障养殖效益、防控疫病的关键环节，其重要性日益凸显。
2、生猪体温监测
体温是反映猪只健康状况的重要生理指标，其异常波动常为早期疾病信号。传统测温多采用水银或电子体温计进行直肠测量，单头测定需3～5 min，操作繁琐且存在交叉感染风险，无法适应规模化场高效管理。
2.1红外热辐射监测体温
红外热成像技术基于非接触式测温原理，克服了传统局限，实现快速、无污染的体温动态追踪。该技术不仅能分辨体表冷热区域，评估设施合理性与动物福利，还可通过新生猪体温判断热应激程度，或探究环境对断奶仔猪眼部、耳部等部位表面温度的影响。在疫病预警中，借助猪只头部红外图像的差分ROI方法可早期识别体温升高；改进的主动模型、Otsu算法等技术则解决了耳部目标区域精准识别难题，为不同生长阶段猪只提供可行非接触测温方案。
2.2移动测温设备
为降低全域定点布设的高成本，移动测温设备成为关键发展方向。轨道式巡检机器人可沿预设轨道穿梭猪栏，通过红外AI识别捕捉耳根温度，并自动剔除猪只扎堆干扰，同步检测脱肛、咬尾等体表异常；天花板轨道巡检样机实现定时巡检与生猪盘点；自主移动巡检机器人在猪舍走廊行走，以5 s/张的频率配合测温模块完成批量监测；牧原智能巡检机器人整合红外热像仪与多类环境传感器，同步采集体温、湿度等20余项指标。这些设备均搭载移动底盘、红外热像仪及智能数据处理模块，按预设时段自动巡检，通过算法分析体温数据并推送预警，单套覆盖数十至数百头猪，显著降低人工投入与硬件成本。
3、基于视频的生猪活动状态识别技术
3.1监控目标提取与个体区分
在群养场景中，因猪只品种统一、毛色体型相近，个体区分困难。卷积神经网络通过标记单头猪只样本训练模型，实现整帧图像特征提取，同步完成检测、定位与分类，提升个体识别效率。猪只行为判断不仅依赖躯干整体状态，更需关注头部、尾部等关键部位动作。例如，饮水、采食需确认头部是否进入功能区域；排泄需定位尾部；爬跨等交互行为则需结合头尾相对姿态。专项训练头部、尾部检测子模型可为行为判断提供细粒度特征支撑，减少误判。
3.2猪只姿态与行为识别方法
猪只基础姿态分为躺、坐、站三类，分别对应休息、活动等简单行为。通过分析视频序列中姿态连续变化及时间维度动态统计，可将简单行为识别转化为姿态时间序列分类问题，准确率已达90%以上。复杂行为（如饮水、采食、爬跨）涉及空间区域交互、猪只间动态作用等多重因素，需综合三类特征：空间领域特征（是否进入食槽区、饮水区等）、时序变换特征（动作持续时间）以及猪只间关联特征（交互对象位置、距离、角度及其动态变化）。针对采食等区域相关行为，需结合头部低下姿态及停留时长双重验证；针对爬跨、咬尾等交互行为，则需从空间维度捕捉头尾位置关系，并从时间维度追踪参数变化。通过构建针对性关联模型，可提升复杂行为识别精度，降低误判率。
4、生猪健康监测方式的革新
生猪健康监测的革新主要体现在监测模式、数据采集、分析预警及应用价值四个核心层面，具体如下。
4.1监测模式的根本性转变
传统模式依赖人工现场观察与手动记录，在万头猪场需10～15名专职员，每日巡检200余栏、行走超5 km，单头抽检耗时3～5 min，有效工作时长仅8～10 h，监测覆盖率不足40%，且易遗漏早期症状。主观判断差异大，如“采食减少”界定阈值差异达20%，导致漏检、误检频发。行业数据显示，传统模式下疫病早期发现率不足30%，纸质记录难以支持系统化健康追踪。
智能化监测以“设备自主感知+数据自动传输”为核心，部署耳标传感器、高清摄像头等构建全天候感知网络。耳标每5 min上传活动量与体表温度，摄像头每30 s捕捉行为，智能料槽记录采食个体及采食量，红外热像仪每2 min生成体温热力图，全程无人干预。该模式实现三大突破：监测范围从“抽检”升级为“全检”；时间维度从“间歇式”变为“连续式”，24 h不间断采集；操作逻辑从“被动应对”转为“主动监测”，设备实时响应异常（如猪只连续1 h未移动时自动标记推送）。这既解决人工效率瓶颈，又消除主观偏差，为健康管理提供标准化、可追溯数据支撑。
4.2数据采集精度提升
传统采集依靠人工经验估算与手写记录，数据缺乏统一标准且不连续：直肠测温易致猪只应激，重复使用器械增加交叉感染风险；采食量肉眼估算误差达±20%；行为记录仅能简单标注基础状态，每日2～3次，无法形成时间序列。
智能化采集通过感知设备与算法构建多维度高精度体系：耳标传感器以1次/min频率实时采集心率与活动量（步频、移动距离等）；红外热像仪非接触扫描耳部、背部等体表区域，测温精度±0.5℃；高清摄像头配合行为识别算法精准识别采食、饮水、爬跨等10余种行为，并捕捉皮肤发绀、外伤等体表异常；智能料槽通过称重传感器与RFID统计单头采食量与时长；智能饮水器记录饮水量及频次；粪便传感器通过图像识别与化学分析获取pH、氨氮含量等消化指标。这些数据通过物联网网关关联同期舍内温湿度、氨气浓度等环境参数，形成“个体‑时间‑环境”三维数据链，为健康评估提供行为-生理-环境完整依据，改变传统数据孤立局限。
4.3智能前瞻预警模式升级
传统预警依赖人工经验与延迟应对，通常待中晚期症状（如持续咳嗽、体温＞40℃）出现才干预，此时疫病已传播。例如猪瘟病毒从侵入到典型症状需3～5 d，期间病毒易扩散。传统模式下预警传递依赖人工上报与兽医现场诊断，平均耗时4～6 h，35%案例出现超20%群体感染。
智能化预警依托“多源数据融合算法+实时响应机制”构建“采集-分析-预警-处置”闭环：系统对体温、活动量、采食量等进行时间序列关联与交叉验证。例如，当某猪红外测温显示“连续2 h体温40.1℃”，耳标记录“活动量下降40%”，且料槽数据“采食量为日常1/3”时，算法自动排除环境干扰（如通过舍温确认无高温应激），判定健康异常。预警引入“个体基准线+群体平均值”双重标准：为每头猪建立30 d健康档案，生成个性化指标（如正常体温范围38.5～39.2℃）；持续计算同栏群体健康参数。预警触发需个体数据偏离自身基准线15%以上且显著低于群体均值（如采食量低25%），避免误报。响应实现“秒级识别+定向推送”：异常触发后10 s内复核，通过APP向饲养员推送猪只编号、栏位、异常指标、视频片段及初步风险评估（如“疑似呼吸道感染，建议隔离”），并自动调度兽医资源，将预警至现场时间缩至30 min内，提速80%以上。实际应用显示，万头猪场引入后早期干预率从28%升至92%，群体感染率降至5%以下，单次疫病经济损失减少超60%。
4.4监测应用价值重构
传统监测价值局限于基础异常发现，智能化监测则拓展至“主动增效”，覆盖成本优化、风险控制与管理升级。成本方面：万头猪场仅需2～3名运维人员，人力成本降70%，年省超40万元；早期预警使兽药用量减40%，避免无的放矢群体投药。风险控制：系统提前6～8 h发现异常，结合早期干预与精准隔离，群体感染率从20%以上压至5%以下，病死猪数量减80%；个体健康档案为出栏生猪提供数据证明，提升市场认可度，产品溢价5%～8%。管理决策：长期数据驱动精准调控，如通过“采食量‑环境温度‑增重速率”关联制定季节性饲喂方案，饲料转化率提8%～10%；基于母猪“活动量‑妊娠天数‑产仔率”历史数据设定妊娠后期活动标准，产仔成活率提12%。数据更反向赋能产业链：上游反馈“品种‑健康”关联优化育种；下游提供健康溯源满足透明化需求，实现从“养殖辅助工具”到“产业链协同枢纽”的价值跃升。
5、小结
生猪健康监测技术已在视频识别、红外测温与多因子模型等核心环节取得突破：视频技术实现躺卧、行走等简单行为自动化监测；红外热成像将测温误差控制在±0.5℃内，减少应激；多因子模型整合行为、体温等数据，预警精度提升40%以上。然技术落地仍面临挑战：咬尾、爬跨等复杂行为因交互特征多变，识别准确率仅60%～70%，且易受光线、遮挡干扰；红外设备单台均价超万元，中小场难以承担；群养环境中约30%数据因遮挡断裂，影响连续性。
未来需从技术适配性突破：通过注意力机制优化算法，增强复杂行为特征捕捉；研发国产化低成本红外模块，将设备成本降至3 000元内；构建“行为‑环境‑生理”多维度模型，融合温湿度、采食量等数据缩短预警响应时间。随着算法迭代与硬件成本下降，监测将从“异常识别”升级为“风险预判”—基于30 d活动量、采食量趋势数据提前3～5 d预测健康风险，为规模化猪场提供从被动应对到主动防控的技术支撑，推动养猪业从经验养殖向数据养殖转型。
我国作为全球生猪养殖与猪肉消费第一大国，猪肉年产量占全球总量50%以上。随着农业机械化推进，养殖模式已从传统家庭作坊式转向规模化、集约化科学养殖。传统人工监管依赖饲养员全程巡查，易因疲劳、注意力不集中导致疫病漏检，效率低下，难以满足万头级以上猪场精准管理需求。规模化养殖要提升效益，必须依托信息化与自动化技术：通过智能设备替代人工完成数据采集与分析，降低人力成本，并通过提前预警疫病、优化流程提高经济效益。生猪健康监测作为保障养殖效益、防控疫病的关键环节，其重要性日益凸显。
2、生猪体温监测
体温是反映猪只健康状况的重要生理指标，其异常波动常为早期疾病信号。传统测温多采用水银或电子体温计进行直肠测量，单头测定需3～5 min，操作繁琐且存在交叉感染风险，无法适应规模化场高效管理。
2.1红外热辐射监测体温
红外热成像技术基于非接触式测温原理，克服了传统局限，实现快速、无污染的体温动态追踪。该技术不仅能分辨体表冷热区域，评估设施合理性与动物福利，还可通过新生猪体温判断热应激程度，或探究环境对断奶仔猪眼部、耳部等部位表面温度的影响。在疫病预警中，借助猪只头部红外图像的差分ROI方法可早期识别体温升高；改进的主动模型、Otsu算法等技术则解决了耳部目标区域精准识别难题，为不同生长阶段猪只提供可行非接触测温方案。
2.2移动测温设备
为降低全域定点布设的高成本，移动测温设备成为关键发展方向。轨道式巡检机器人可沿预设轨道穿梭猪栏，通过红外AI识别捕捉耳根温度，并自动剔除猪只扎堆干扰，同步检测脱肛、咬尾等体表异常；天花板轨道巡检样机实现定时巡检与生猪盘点；自主移动巡检机器人在猪舍走廊行走，以5 s/张的频率配合测温模块完成批量监测；牧原智能巡检机器人整合红外热像仪与多类环境传感器，同步采集体温、湿度等20余项指标。这些设备均搭载移动底盘、红外热像仪及智能数据处理模块，按预设时段自动巡检，通过算法分析体温数据并推送预警，单套覆盖数十至数百头猪，显著降低人工投入与硬件成本。
3、基于视频的生猪活动状态识别技术
3.1监控目标提取与个体区分
在群养场景中，因猪只品种统一、毛色体型相近，个体区分困难。卷积神经网络通过标记单头猪只样本训练模型，实现整帧图像特征提取，同步完成检测、定位与分类，提升个体识别效率。猪只行为判断不仅依赖躯干整体状态，更需关注头部、尾部等关键部位动作。例如，饮水、采食需确认头部是否进入功能区域；排泄需定位尾部；爬跨等交互行为则需结合头尾相对姿态。专项训练头部、尾部检测子模型可为行为判断提供细粒度特征支撑，减少误判。
3.2猪只姿态与行为识别方法
猪只基础姿态分为躺、坐、站三类，分别对应休息、活动等简单行为。通过分析视频序列中姿态连续变化及时间维度动态统计，可将简单行为识别转化为姿态时间序列分类问题，准确率已达90%以上。复杂行为（如饮水、采食、爬跨）涉及空间区域交互、猪只间动态作用等多重因素，需综合三类特征：空间领域特征（是否进入食槽区、饮水区等）、时序变换特征（动作持续时间）以及猪只间关联特征（交互对象位置、距离、角度及其动态变化）。针对采食等区域相关行为，需结合头部低下姿态及停留时长双重验证；针对爬跨、咬尾等交互行为，则需从空间维度捕捉头尾位置关系，并从时间维度追踪参数变化。通过构建针对性关联模型，可提升复杂行为识别精度，降低误判率。
4、生猪健康监测方式的革新
生猪健康监测的革新主要体现在监测模式、数据采集、分析预警及应用价值四个核心层面，具体如下。
4.1监测模式的根本性转变
传统模式依赖人工现场观察与手动记录，在万头猪场需10～15名专职员，每日巡检200余栏、行走超5 km，单头抽检耗时3～5 min，有效工作时长仅8～10 h，监测覆盖率不足40%，且易遗漏早期症状。主观判断差异大，如“采食减少”界定阈值差异达20%，导致漏检、误检频发。行业数据显示，传统模式下疫病早期发现率不足30%，纸质记录难以支持系统化健康追踪。
智能化监测以“设备自主感知+数据自动传输”为核心，部署耳标传感器、高清摄像头等构建全天候感知网络。耳标每5 min上传活动量与体表温度，摄像头每30 s捕捉行为，智能料槽记录采食个体及采食量，红外热像仪每2 min生成体温热力图，全程无人干预。该模式实现三大突破：监测范围从“抽检”升级为“全检”；时间维度从“间歇式”变为“连续式”，24 h不间断采集；操作逻辑从“被动应对”转为“主动监测”，设备实时响应异常（如猪只连续1 h未移动时自动标记推送）。这既解决人工效率瓶颈，又消除主观偏差，为健康管理提供标准化、可追溯数据支撑。
4.2数据采集精度提升
传统采集依靠人工经验估算与手写记录，数据缺乏统一标准且不连续：直肠测温易致猪只应激，重复使用器械增加交叉感染风险；采食量肉眼估算误差达±20%；行为记录仅能简单标注基础状态，每日2～3次，无法形成时间序列。
智能化采集通过感知设备与算法构建多维度高精度体系：耳标传感器以1次/min频率实时采集心率与活动量（步频、移动距离等）；红外热像仪非接触扫描耳部、背部等体表区域，测温精度±0.5℃；高清摄像头配合行为识别算法精准识别采食、饮水、爬跨等10余种行为，并捕捉皮肤发绀、外伤等体表异常；智能料槽通过称重传感器与RFID统计单头采食量与时长；智能饮水器记录饮水量及频次；粪便传感器通过图像识别与化学分析获取pH、氨氮含量等消化指标。这些数据通过物联网网关关联同期舍内温湿度、氨气浓度等环境参数，形成“个体‑时间‑环境”三维数据链，为健康评估提供行为-生理-环境完整依据，改变传统数据孤立局限。
4.3智能前瞻预警模式升级
传统预警依赖人工经验与延迟应对，通常待中晚期症状（如持续咳嗽、体温＞40℃）出现才干预，此时疫病已传播。例如猪瘟病毒从侵入到典型症状需3～5 d，期间病毒易扩散。传统模式下预警传递依赖人工上报与兽医现场诊断，平均耗时4～6 h，35%案例出现超20%群体感染。
智能化预警依托“多源数据融合算法+实时响应机制”构建“采集-分析-预警-处置”闭环：系统对体温、活动量、采食量等进行时间序列关联与交叉验证。例如，当某猪红外测温显示“连续2 h体温40.1℃”，耳标记录“活动量下降40%”，且料槽数据“采食量为日常1/3”时，算法自动排除环境干扰（如通过舍温确认无高温应激），判定健康异常。预警引入“个体基准线+群体平均值”双重标准：为每头猪建立30 d健康档案，生成个性化指标（如正常体温范围38.5～39.2℃）；持续计算同栏群体健康参数。预警触发需个体数据偏离自身基准线15%以上且显著低于群体均值（如采食量低25%），避免误报。响应实现“秒级识别+定向推送”：异常触发后10 s内复核，通过APP向饲养员推送猪只编号、栏位、异常指标、视频片段及初步风险评估（如“疑似呼吸道感染，建议隔离”），并自动调度兽医资源，将预警至现场时间缩至30 min内，提速80%以上。实际应用显示，万头猪场引入后早期干预率从28%升至92%，群体感染率降至5%以下，单次疫病经济损失减少超60%。
4.4监测应用价值重构
传统监测价值局限于基础异常发现，智能化监测则拓展至“主动增效”，覆盖成本优化、风险控制与管理升级。成本方面：万头猪场仅需2～3名运维人员，人力成本降70%，年省超40万元；早期预警使兽药用量减40%，避免无的放矢群体投药。风险控制：系统提前6～8 h发现异常，结合早期干预与精准隔离，群体感染率从20%以上压至5%以下，病死猪数量减80%；个体健康档案为出栏生猪提供数据证明，提升市场认可度，产品溢价5%～8%。管理决策：长期数据驱动精准调控，如通过“采食量‑环境温度‑增重速率”关联制定季节性饲喂方案，饲料转化率提8%～10%；基于母猪“活动量‑妊娠天数‑产仔率”历史数据设定妊娠后期活动标准，产仔成活率提12%。数据更反向赋能产业链：上游反馈“品种‑健康”关联优化育种；下游提供健康溯源满足透明化需求，实现从“养殖辅助工具”到“产业链协同枢纽”的价值跃升。
5、小结
生猪健康监测技术已在视频识别、红外测温与多因子模型等核心环节取得突破：视频技术实现躺卧、行走等简单行为自动化监测；红外热成像将测温误差控制在±0.5℃内，减少应激；多因子模型整合行为、体温等数据，预警精度提升40%以上。然技术落地仍面临挑战：咬尾、爬跨等复杂行为因交互特征多变，识别准确率仅60%～70%，且易受光线、遮挡干扰；红外设备单台均价超万元，中小场难以承担；群养环境中约30%数据因遮挡断裂，影响连续性。
未来需从技术适配性突破：通过注意力机制优化算法，增强复杂行为特征捕捉；研发国产化低成本红外模块，将设备成本降至3 000元内；构建“行为‑环境‑生理”多维度模型，融合温湿度、采食量等数据缩短预警响应时间。随着算法迭代与硬件成本下降，监测将从“异常识别”升级为“风险预判”—基于30 d活动量、采食量趋势数据提前3～5 d预测健康风险，为规模化猪场提供从被动应对到主动防控的技术支撑，推动养猪业从经验养殖向数据养殖转型。
