5个研究背景和意义示例,教你写计算机福利养殖论文

今天分享的是关于福利养殖的5篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到福利养殖等主题,本文能够帮助到你

面向奶牛福利的分布式自助喷淋降温系统研发

这是一篇关于智慧畜牧,福利养殖,热应激指数,LoRa,智能调控的论文, 主要内容为奶牛福利是规模化养殖中必须考虑的重要问题,其与生产效益、奶牛健康密切相关。其中,如何有效缓解奶牛热应激是奶牛福利养殖中面临的核心问题之一。热应激反应导致奶牛采食量、生长速度和产奶量下降,生育率和受孕率降低,甚至可造成死亡。目前,缓解奶牛热应激的方法主要为喷淋降温,但现有喷淋主要在采食和挤奶前的固定时间段内进行。国内外研究尝试开发奶牛自助喷淋系统,但水资源利用率较低。如何在保证喷淋降温效果的同时提升水资源的利用效益是应用自助喷淋进行热应激干预需要解决的关键问题。本论文设计面向奶牛福利的分布式自助喷淋系统,该系统可在检测到奶牛时自动喷淋,并可根据喷淋时的气候条件自适应调控喷淋降温过程中的喷淋时长,保证水资源的利用率。基于上述研究目标,本研究应用传感器和物联网无线通信技术,研发了一种可根据环境条件自适应控制喷淋时长的分布式自助喷淋系统。该系统的主要目的是通过自适应喷淋控制,缓解奶牛在高温环境下的热应激反应,从而提高奶牛的福利和健康状况。论文主要研究工作与结果如下:(1)设计了基于STM32嵌入式微处理器和多种传感器的牛场环境监测模块。该模块的微处理器通过RS485总线连接VMS-3000温湿度传感器、VMS-3003超声波风速风向传感器和RS-TEQ-N01-AL热电式太阳辐射强度传感器,通过Modbus协议完成数据传输、解析和校验。采用基于LoRa调制解调技术的RAK4203芯片实现了采集数据的无线传输。最终将采集数据存储在MySQL云数据库中。经测试,该模块温度测量误差为±0.15℃,湿度测量误差为±0.35%RH,风速测量误差为±0.02 m/s,辐射强度测量误差为±11.09 W/m2。(2)设计了基于STM32嵌入式微处理器和自动控制技术的奶牛自助喷淋模块。该模块采用Q31对射式光电传感器感知奶牛是否进入喷淋区域,通过微处理器控制2W-025-06常闭型电磁阀实现喷淋的开启与关闭。该模块数据无线传输与存储实现方法和环境监测模块相同。经测试,自助喷淋模块喷淋时长测量误差为±1.5 s。(3)基于B/S架构设计了用户管理监测平台。该管理平台后端采用Java语言,基于MVC设计模式开发。前端采用JavaScript、HTML、CSS语言,基于Layuimini框架开发。实现了温湿度、风速、辐射强度和热应激程度实时信息展示功能,LoRa网关、环境监测模块和自助喷淋模块设备管理功能,热应激指数、牛场环境和喷淋时长历史数据查询功能,以及喷淋时长控制模型设置功能。(4)开发了基于热应激指数的喷淋时长控制算法。开展了为期85 d的奶牛场现场实验,采集了奶牛热应激时期的环境数据12240组、喷淋时长数据387个、奶牛呼吸频率数据3374个。通过IBM SPSS 22.0软件对喷淋开始时刻往前0～48 h(每次间隔2h)热应激指数平均值与奶牛自愿喷淋时长进行相关性分析发现,相比于喷淋开始时刻的热应激指数,奶牛喷淋前数小时内热应激指数的平均值与奶牛自愿喷淋时长对数值相关性更显著(如喷淋前2 h THI1的平均值:r=0.6,P<0.01;喷淋开始时刻的THI1:r=0.44,P<0.01)。根据该结果选择了不同热应激指数均值的计算区间(如THI1为14h),并通过简单线性回归得出奶牛自愿喷淋时长对数值与不同热应激指数的关系。经验证,喷淋时长控制算法平均相对误差MRE最小为13.45%。最终将该算法移植到用户管理平台的服务器,实现了不同环境下最大喷淋时长自适应调控。本研究设计的面向奶牛福利的分布式自助喷淋降温系统,满足设计要求,能够在监测到奶牛时自动控制喷淋,并根据喷淋时的历史环境自适应调整喷淋时长。该系统可为奶牛养殖中新型喷淋降温设备的设计提供参考。

基于机器视觉的黄羽肉鸡腿部缺陷识别预警系统研究与实现

这是一篇关于黄羽肉鸡,机器视觉,目标检测,步态评分,腿病预警,福利养殖的论文, 主要内容为目前我国肉鸡养殖生产中普遍存在的饲养密度大、生长周期短、饲养福利差等问题,由此导致肉鸡腿部疾病多发影响其福利健康,制约养殖生产经济效益。本文依据肉鸡步态特征与人工评级标准,针对肉鸡步态人工评价主观性强与早期肉鸡腿部缺陷识别困难的问题,研发了一套肉鸡腿部缺陷识别与预警系统。肉鸡产业化养殖过程中,肉鸡的腿部发育无法与其快速的增重速度匹配,加上不良的环境条件、粗放的管理方式,使得肉鸡生命周期中严重腿部疾病的发生率达到近20%。肉鸡腿病发病过程通常较为缓慢,至发生显著的可观症状时已无法再给予任何处理,导致了巨大损失。因此,准确地对肉鸡腿部健康状态进行评估,并对其可能发生的腿部疾病进行预警,对提升肉鸡养殖福利水平和经济效益有现实意义。本文主要完成了以下几个方面进行研究:(1)设计肉鸡步行实验通道。为解决肉鸡步态采集环境标准化问题,建立融合RFID个体识别与肉鸡图像序列采集功能的肉鸡步行实验通道,实现单只肉鸡通过图像序列的自动采集与保存。(2)研究肉鸡个体目标检测方法与肉鸡运动参数提取方法。为实现不同姿态、行为状态下肉鸡目标的识别与定位,基于深度卷积神经网络,研究并提出一种肉鸡个体目标检测方法,可以实现从复杂环境中针对肉鸡的目标识别。自然条件下目标识别的准确率为93.39%,在实验室条件下接近100%。并将识别到的肉鸡区域作为ROI,通过图像处理方法提取肉鸡的速度、步幅、步幅差等运动变量。(3)定义肉鸡异常运动指数。为消除肉鸡之间个体形态与体重差异对实验的影响,并为评价肉鸡的步行状态等级提供支持,根据肉鸡俯视投影椭圆拟合面积定义肉鸡理想运动参数,根据肉鸡实际运动参数与肉鸡理想运动参数定义肉鸡异常运动指数,作为肉鸡步态的评级参考特征。(4)建立肉鸡步态评分自动评价模型。基于肉鸡步态中的运动异常指数,通过决策树模型提出一种肉鸡步态自动评分方法,步态评分平均准确率达到78%,最优准确率达到88%。基于肉鸡步态评分结果对肉鸡腿部缺陷进行识别与早期预警。(5)开发WEB肉鸡腿部缺陷信息管理系统。为实现肉鸡步态视频与评价结果的的获取、传输、处理、显示、存储与查询等功能。开发一套B/S架构的肉鸡腿部缺陷信息管理系统。本文以40日龄的黄羽肉鸡为研究对象,以标准化状态下采集的肉鸡步态视频为样本,通过深度学习模型与目标识别方法对肉鸡目标进行实时识别与定位;研究图像处理算法分离并提取肉鸡的腿部与身体模块,跟踪提取肉鸡的速度、步幅、步幅差、步频等运动参量,将特征量做了矫正与调整,最终基于决策树模型实现肉鸡的实时运动步态评分,实现肉鸡腿部缺陷的自动识别与预警。为肉鸡产业升级提供技术支持。