规模化养猪场智能化管理平台建设的探索与实践

杨 慧 陈 进 许 杰 郑 静

（1.福建农业职业技术学院 福州 350007；2.福清市农业综合执法大队 福建福清 350300；3.福州农福腾信息科技有限公司 福州 350007；4.福州中农牧生物科技有限公司 福州 350007）

中国生猪养殖在全球占比最多， 占全球生猪总养殖量56.6%，但养殖信息化还处于早期阶段，信息化建设比较落后， 养猪过于依赖人工是阻碍我国养猪业规模化发展的重要原因，融入“互联网+”是生猪养殖转型升级、增产提效的必经之路[1-2]。 智慧型规模化养猪场创新管理平台建设是利用物联网+AI人工智能技术，通过可视化系统、数学模型、智能计算、智能识别等技术的集成与应用，实现数据采集智能化和AI 技术识别图像完成猪脸识别、 体重测算、数量统计， 同时集成猪场原有环境硬件监控系统上报的各项数据，建设规模化养殖场数据中心，实现规模化养猪场生产信息、流通信息、管理信息全流程汇聚，再将数据分类分级，根据生产、监管、保险、金融等不同需求，结合应用端APP 进行数据输出，以满足养殖户、 畜牧场、 政府、 保险、 金融等进行生产管理、行政监管、承保验标，金融风控等不同途径的需求。

1 规模化猪场数据中心建设

1.1 规模化猪场数据采集 根据养殖场所的不同规模及不同的场地建设， 进行配置不同的硬件摄像头，其中包括：全景鱼眼无线摄像头、球机室外无线摄像头、 固定式无线摄像头等不同的摄像头安装在养殖车间不同的位置， 对猪栏内的生猪进行实时录像并传输， 再根据采集的数据进行分类、 标注并建模，完成智能化猪只点数、猪体长、体重估算；集成场地内已有的硬件设备，如自动饲喂器、自动刮粪器、自动氨浓度上报器、自动温度湿度上报器等，实时上报数据。

1.2 数据分类分级管理输出 开发养猪智能管理APP，根据生产、监管、保险、金融等不同需求进行数据分级输出。生产类：输出环境数据、环境监控、存栏数量、母猪体温监控等数据；监管类：输出猪只存栏数量与无害化记录；保险类：死亡猪只信息、无害化过程录像、无害化证明等理赔相关数据；金融类：输出与金融贷款要求相对应的存栏数量与猪只图像。

2 管理系统开发

2.1 溯源管理系统开发 追溯管理是监管部门急需解决的难题， 是解决生物安全防控和食品安全的关键。 追溯管理通过应用猪脸识别技术注册猪脸的ID、硬件端数据采集、软件端管理与控制、服务器端数据收集与显示，实现硬件、管理软件、服务器的三层架构，经过云计算处理、大数据分析，实现智能化收集每头猪的相关信息，监控猪只生产、出栏、屠宰、销售等状态。 本系统已研发四端六角色（四端：农户端、畜牧管理端、运输端、屠宰厂端，六角色：农户、现场检疫员、官方兽医、运输司机、屠宰厂检疫员及管理员、畜牧管理员）的智能运用管理软件。 本项目溯源管理系统包括：出证管理系统、运输管理系统、屠宰检疫管理系统。

2.1.1 出证管理系统 使用方式： 养殖户通过线上发起销售申请，官方兽医在线进行审批，检疫员现场检疫，同时“智能赶猪道”将通过的猪只进行视觉识别清点数量及经过的猪只脸部信息。

解决的问题：通过软硬件的集成+AI 视觉识别，核对养殖场真实的销售情况， 套用耳标避免虚假销售；核对申报销售养殖场与真实养猪场出猪的时间、地点，确保事前申报、事中管控、事后数据统计分析；AI 人脸识别及线上签字，确保实现核对销售环节人员、审批人员、检疫人员的真实性。

2.1.2 运输管理系统 使用方式： 畜牧备案的运输车辆通过运输应用系统APP 接单前往养殖场，结合GPS 实时轨迹数据确认到达养殖场、 确认装车猪只数量、确认起运点出发、确认达到屠宰场。

解决问题： 核对承运车辆的所有相关信息与申报信息的准确性； 再次核对司机与养殖场通过APP运用软件、AI 视觉识别清点猪只数据的准确性；GPS 硬件与软件集成， 实时掌握运输轨迹与中途停车时长。

达到的效果：通过核对运输车辆的相关信息，避免非法承运或非法准调的现象； 完成司机对承运数量确认、 养殖场确认、AI 智能视觉识别赶猪道确认的对比，实现机器与人的反复符合，确保猪场销售行为的合法性；GPS 轨迹的掌握解决了起运点与目的地的真实运输行为，通过阈值设定停车时长预警，解决了运输过程中将非法猪只拼车运输的行为。

2.1.3 屠宰管理系统 使用方法： 通过应用管理系统APP 确认猪只运输到达屠宰场，数据同步屠宰管理系统； 屠宰场工作人员、 官方兽医通过管理系统APP 确认规则：准宰、待宰、急宰、缓宰；猪只通过屠宰场的赶猪道， 硬件摄像机采集相关数据，AI 视觉识别销售猪只的数量清点、猪脸识别。

解决的问题：核对养殖场、运输到屠宰全过程猪只的信息，包括猪只的数量、猪只的身份识别和核对猪只的屠宰规则。

实际达到的效果：通过运用系统的使用，将猪只信息、数据、规则进行分类分级实时可视智能管理；实现从养殖场出栏到屠宰场屠宰的全闭环管理，通过技术赋能辅助国家 “一品一码” 的溯源码管理落地。

2.2 承保验标理赔管理系统 猪只死亡报案时通过本管理系统研发尸体脸部的对比和“一拍即重”算法、运用经纬度实时上报的技术，精准快速识别猪只身份。 实现对重复报案、实际体重、是否为同一养殖场报案进行实时监管。 杜绝人为因素造成虚假报案的可能性，破解保险定损难的问题。本系统已研发四端九角色的全闭环智能化管理系统，实现承保验标、智能理赔的需求。 四端：猪场端、查勘端、官方兽医端、保险定损端，九角色：猪场、被保险人授权委托代理人、查勘员、协赔员、官方兽医、定损员（省、市、县）、管理员。

中职学生的素质参差不齐，有的学生基础好一些，有的学生基础比较差，因此他们的接受能力也不同。在上课的过程中，如果教师一味地示范演讲，基础比较好的学生会感到乏味，而基础薄弱的学生则会陷入听不懂的困境。因此，教师应该结合机械专业教学实际，关注学生之间的差异，结合教学整体的情况，及时作出调整，从而推动教学的实际发展。

2.2.1 承保、验标管理系统 使用方法：安装在养殖场（育肥猪类）的硬件摄像机采集场内视频，通过云端指令按照相应的算法规则截取照片传至云端计算，通过应用软件形成标准化育肥猪保单；通过智能穿戴设备对能繁母猪进行承保验标， 对其数量进行实时在线远程采集，形成相应的能繁母猪保单；养殖户通过手持端APP 应用+AI 人脸识别，采集相应承保人的数据；最后通过采集被保险人信息、被保险人养殖标的信息、被保险人养殖场相关信息，自动生成标准化承保单。

解决问题： 远程核对承保人信息、 承保标的信息、承保养殖场信息，降低人工到现场的成本，解决保验人员无法进场的问题， 同时方便农户操作；核实承保数量与实际养殖数量的数据对比， 降低承保验标的风控管理风险， 形成合理健康的农业保险业态；打通承保与理赔的工作路口，实现实时的线上化管理。

达到的效果：通过对承保、验标的智能化管理，提高保险公司的实际管理能力，降低承保、验标不到位所带来的风险。

2.2.2 智能理赔管理系统 使用方法： 被保险人通过手机APP“三步”操作方式直接进行报案，并且在线实现人脸识别+线上签约；查勘员、官方兽医在线进行相应的审批；核损岗工作人员通过远程Web 端根据AI 视觉识别的运算实现“一拍即重”进行核价。

解决问题： 通过保险公司案件处理人员安装APP 软件，在线或离线上传标的损失照片，实现实时远程业务操作；通过养殖户、畜牧兽医人员安装APP软件，在线或离线上传标的损失照片、出具死亡诊断意见，保险公司进行远程审核，实现自助理赔；具备风控手段，AI 一拍知长、 一拍知重， 准确率98%以上，包括人脸识别、电子签名、水印照片等。

达到效果：提升了业务处理效率。利用该系统搭建的远程理赔平台，实现远程数据采集，在线或离线数据上传，远程业务审核，可以极大提高理赔流转效率。 经数据统计，2019 年万元以下养殖险理赔周期为12.39 d，较上年度提速10.36 d；强化了合规管理能力。 通过电子签名、人脸识别、水印照片、GIS 定位， 有效降低了利用重复照片、PS 照片等虚假理赔的风险，提升了理赔案件的真实性管控能力，强化了理赔业务合规质量；降低了理赔运行成本。保险公司开办养殖险涉及农村的广大地域，存在点多面广、业务分散的客观环境，通过APP 的使用，实现了业务操作的远程线上流转，有效降低了人员、车辆的理赔运行成本。

2.3 金融风控管理系统 通过AI 猪脸识别完成活体的数量清点，实现贷款单位抵押标的监管（通过手机端或摄像头实现猪脸识别及猪只数量清点），通过数据分析猪成长周期内体重的变化， 可提供多次放贷的依据，破解银行授信难问题。

使用方法： 在申请贷款的养殖场猪栏内安装硬件摄像机，两种算法支持的安装方式：一是与墙体成45 °安装枪机摄像机， 二是在猪栏正上方垂直90 °安装。现场传输数据识别猪只数量，通过后端设置对摄像机发出每日若干次的识别指令， 确保猪只数量清点的准确性， 结合应用软件对猪只贷款进行价格评估的数据模型实现在线评估放款。

解决的问题： 解决了银行对养殖场授信难的问题，不用进场就能直接通过视觉识别，完成对贷款抵押标的数量清点识别、体长体重识别；核对巡检放款后的猪场数据，建立金融贷款风控管理，杜绝人为因素造成的猪只非法销售。

达到的效果： 解决了银行授信人员无法进场清点、 授信和放贷后银行工作人员无法进场监督巡检的问题。降低了人工成本，提高了工作效率和风控管理能力。

3 结 语

智慧型规模化养猪场创新管理平台将物联网、大数据、人工智能AI 识别技术与传统养殖技术深度融合，在数据分析、服务优化等环节上深入运用，可为生猪智能化管理提供解决方案[3]。

3.1 对疫病防控将有重要作用 智慧型规模化养猪场创新管理平台建设是通过借助物联网技术创新猪场管理方法。 2018 年非洲猪瘟在我国流行，从疫情处置和疫源追踪情况看，生猪养殖场（户）、贩运人等生产经营者非法调运生猪、 出售发病生猪等违法行为，是造成疫情扩散的重要原因。智慧型规模化养猪场创新管理平台建设有利于政府部门在生猪调运和销售环节进行远程管理和监督， 对疫病防控将有重要作用。

3.2 可有效解决生猪保险定损难的问题 传统的生猪保险定损是当养猪户出现了死猪时， 养殖户首先要发需求表给保险公司， 随后保险公司把信息同步到无害化处理厂，再派专人进行实地考察，确认是否属实，回收死猪后，才能安排相关索赔，过程复杂费时、费用高。 运用猪脸识别技术，养殖户只需在手机端发起申请， 拍个照片发给保险公司及无害化处理工厂，通过系统确认无误以后就可提供理赔，有效解决了生猪保险定损难的问题。

3.3 未来可实现养猪业的降本增效 通过AI 猪只身份识别可实现猪只个体化管理、跨空间管理。未来可将传统生猪养殖业的人、猪、物、场搬上互联网，提供基因选配、精准饲喂、兽医助手、智能环控等服务，打通育种、营养、兽医、环控、生产管理等孤岛。 从长远目标来看，规模化养猪场创新管理平台建设，对实现猪业的降本增效有巨大的作用[4-5]。