一、平台简介

   内蒙古自治区草业与养殖业智能装备工程技术研究中心是2016年12月经内蒙古自治区科学技术厅认定后正式成立，依托单位内蒙古农业大学。中心总体定位是以内蒙古地区牛羊养殖产业的智能化装备发展需求，进行羊高效健康养殖智能化装备、奶牛健康养殖智能化装备、草地监测与草产品加工装备的工程技术研究。重点突破企业无力解决的信息感知、决策智控、试验检测等基础和关键共性技术与装备智能化核心技术，服务自治区的建设农畜产品生产基地任务。利用物联网、智能制造、人工智能等技术手段，实现牛羊等草畜养殖全过程的智能化装备应用，从而提高生产效率、降低成本、改善畜禽生活质量的一种智能化养殖模式，为内蒙古自治区的草业与养殖业智能装备的进步提供科技支撑。

   二、研究方向

   1. 羊高效健康养殖智能化装备

   结合内蒙古地区养羊业的提档升级、发展智慧畜牧、构建绿色生态养殖的需求，以信息感知与处理、视觉计算与音频分析、物联网、智能系统控制与人工智能为技术手段，研发智能化、福利化的养羊装备，开展智能型羊只饲喂、饮水、称重、药浴、捕捉、身份识别等设备研发。已成功研制出复合式羊草料补饲装置，实现肉羊各食其草料，不践踏、不浪费；研制出肉羊冬季太阳能饮水设备，实现饮水时才供水，并在冬季能提供温水，保证饮水的清洁、恒温；研制羊的自动称重分栏系统，实现不同体重羊只的分类管理。开发可穿戴式的羊只健康监测设备，利用物联网、RFID、三轴加速度传感器等技术，进行种公羊的信息感知和健康状况监测，开发运动目标检测算法和基于像素块对称特征的图像识别算法定位具有异常行为的疑似病羊，研制出羊只三维图像自动采集系统，自动测量种公羊的体尺信息。多方位融入人工智能、信息感知等智能化技术到养羊业生产与管理过程中，改造传统的羊只饲养管理方式，提高生产管理效率，降低人力成本。

   2. 奶牛健康养殖智能化装备

   准确高效地采集奶牛个体信息是分析其生理、健康和福利状况的基础，工程中心利用电子设备进行奶牛发情监测装备的研究，如视频监控、计步器、加速度传感器等，通过累计运动类别在一天中的比例来判断是否发情。奶牛跛行病发病率较高，导致奶牛体况下降，奶产量降低，工程中心利用力学平台、加速度计、图像处理和机器视觉等传感平台，研发计算机自动提取奶牛特征参数，判断跛行的奶牛，并对其进行跛行评分的智能化装备，实现奶牛跛行的早发现、早治疗的有效解决办法。研发传感器安装在奶牛身上及其相关物联网技术，实时监测奶牛的体温、活动情况等重要数据，为养殖者提供及时的健康状况反馈，帮助养殖者了解奶牛的饲养需求、疾病预警等，如利用红外热成像技术、机器视觉技术、机器学习技术等，对获取的奶牛热图像、奶样、乳房信息、奶牛个体信息等进行综合分析与处理，诊断奶牛是否患有乳房炎以及患病程度，从而优化饲养方案和做出科学决策。研发牛舍的自动清粪系统装备，收集再进入发酵车间进行消毒、发酵、回收，可回填奶牛卧床，改善卧床舒适度，提高产奶量。

    3. 草地监测与草产品加工装备

   草地的牧草产量和品质、草原载畜量对草畜动物的养殖有重要影响,工程中心主要运用遥感、多光谱、深度学习等技术，开发草地监测智能化设备，结合地面监测建立草地牧场估产模型。研发基于颜色和性状的典型牧草特征提取与识别研究、草原放牧绵羊牧食行为检测方法研究、基于无人机低空摄影技术的草原载畜量自动识别研究，研制出绵羊牧草行为图像采集装备（集成图像采集装置、GPS、温湿度数据采集、GPRS数据传输）等。基于多传感器信息融合及数字仿真技术，开展绿色、低功耗能源的牧草干燥及草产品质量监测装备的研究。利用弹塑性力学模型对牧草压缩过程流变特性进行研究，分析其运动规律和动力特性，开展牧草牛羊饲喂压缩成型设备的智能化研究，实现牧草、秸秆的高效利用，促进了草原畜牧业的稳步发展。

    三、标志性研究成果

   2020年以来，内蒙古自治区草业与养殖业智能装备工程技术研究中心承担各类项目13项，获批国家专利17项，发表SCI/EI收录论文20余篇，制定国家标准1项，获自治区科技进步一等奖1项。

       1.羊信息感知及智能化装备

   中心开展的羊自动恒温饮水、羊群自动称重分栏、羊体尺视觉测量、种公羊健康联网监测、羊舍环境调控、羊脸身份识别等智能装备研发，制定了羊智能防疫分栏通道农牧业机械行业标准，共获得发明专利5 项、实用新型专利3 项和软件著作权2项。成果在内蒙古地区养羊场进行了推广应用，可实现羊只身份识别电子化、防疫数据采集自动化及可追溯，解决困扰牧区防疫员的人畜共患布病问题，降低了企业和牧户的羊发病率和死亡率，促进了自治区养殖业装备的智能化、信息化发展。

       2.奶牛跛行早期检测智能化装备

   传统的奶牛跛行识别以人工观察法为主，通过观察奶牛行走过程中的弓背、点头以及步态等方面的异常，根据经典的五分制运动评分标准评估奶牛运动能力，进而识别奶牛跛行。人工观察法费时费力，效率较低，难以识别出奶牛步态的轻微异常。利用接触式传感器识别奶牛跛行，采集奶牛行走数据，通过决策方法识别奶牛跛行行为。计算机视觉技术可以通过无应激、无接触地采集奶牛行走视频数据，利用跛行特征提取和特征分类的方法，建立模型来识别奶牛跛行的早期迹象，通过收集大量的奶牛步态数据和相关生产指标，可以提高模型的精确度和准确性。这些设备可以相对容易地安装在牧场，并与现有的牲畜管理系统集成。

   四、平台负责人

   宣传忠 教授；电话：0471-4309215；邮箱：xcz@imau.edu.cn