项目简介：
针对当前养殖环境数字化与精准化控制中智能化不足的问题，对规模化养殖场环境数字化、精准化与信
息化关键技术进行研究，建立融合物联网和机器学习的养殖场环境信息数字化系统，以降低养殖场企业人工
管理成本，实时自动监测养殖环境、养殖个体和养殖附属品各项信息，实现对养殖场环境的精准控制。
本项目1）构建了基于物联网的养殖环境信息全局感知系统，可实时监测养殖环境中光照、温度、粉尘
浓度和有害气体浓度等信息，具备自研发的无线感知通信模块，联合ZigBee和Lora搭建远距离低功耗传感网
络，可实现有限感知节点下的环境信息的时空高分辨率展示，可形成数字孪生连续环境参数展示；2）实现
了基于深度学习的禽类个体的行为实时监测，构建无线监控视频流，视频监测通过无线方式远距离传输到基
站，采用深度学习技术无损式识别禽类个体饮食、饮水、躺、站立等生物动作。根据动作时长与异常动作推
测健康状态，可将“疾病禽类”发现时间大大缩短到半天以内，提高生存率、产蛋率等养殖指标。所有的监
测信息均通过服务器处理，传输到支持多平台的智能交互界面。通过Web端实时查看环境信息和禽类养殖状
况，同时配备禽类疾病预警、环境信息异常预警等功能。
市场前景：
本项目构建的禽类养殖环境与个体行为监测系统可直接推广大规模禽类养殖企业，相关技术可推广到智
慧农业、渔业、畜牧业等领域。
实施条件：
厂房2公里范围内可连接公网信号，厂房支持放置相应感知节点和摄像头即可；
知识产权情况：
该成果获得授权实用新型专利1项：一种面向家禽养殖的轨道式智能监测系统，专利号：ZL202222094954.6。
