人工智能技术在智能化管理中的应用研究

张琳

關键词：人工智能；畜牧；管理；信息；算法

0 前言

习近平总书记高度重视农业科技、农业机械化以及农民增收工作，强调“要把发展农业科技放在更加突出的位置，大力推进农业机械化、智能化，给农业现代化插上科技的翅膀。” [1]《“十四五”数字经济发展规划》提出，大力推进产业数字化转型。加快企业数字化转型升级，全面深化重点行业、产业园区和集群数字化转型，培育转型支撑服务生态。其中提出，要大力提升农业数字化水平，推进“三农”综合信息服务，创新发展智慧农业，提升农业生产、加工、销售、物流等各环节数字化水平[2]。

AI（（Artificial Intelligence） 在畜牧管理中的应用逐渐得到行业的广泛关注。在现代畜牧业中，生产力的提高和生产关系的调整也是畜牧业科学、可持续发展的关键。人工智能技术作为一种新型的生产力，可以帮助畜牧业者更好地管理动物饲养、繁殖、健康和环境等方面，让科技赋能助推现代农业高质量发展。

目前，我国大多数畜牧业操作仍然需要手工记录（如牛羊的数量），农业的智能化要求科技赋能现代农业，AI可以介入这项劳动中，国内外已经有不少相关应用结合的实例，如：新西兰的（Te Pari） 公司发布了“Taurus”，一种自动分拣溜槽设备，其使用激光束和传感器检测进入溜槽的牛，并通过打开与关闭入口门做出反应，来判断牛的数量。（如图1） 阿里云目前已经研发完成“通道数羊”和“大栏数羊”2种算法。“通道数羊”需要在羊的通道上方架设摄像装置，通过算法自动识别通道跑过多少只羊。

本文将重点研究人工智能技术在畜牧管理中的应用，包括如何用人工智能技术实现牧场数羊研究，实现牧场空间中，依靠AI正确统计在一定范围内羊的数量问题，并探讨如何利用人工智能技术对养殖业进行智能化管理和优化，进一步推动养殖业的发展。

1 人工智能技术介入牧场数羊管理

AI介入牧场数羊，需要匹配相应的计算机视觉技术和人工智能算法以及相应的设备系统（图2） ，是一个系统的信息设计。信息设计是定义、规划和构建信息内容和信息呈现的环境，以满足目标用户接受信息需求的设计。如何将人工智能技术介入牧场放牧管理的数羊当中？在项目开展的前期需要搜集相应的数据，首先对摄像头拍摄的羊群图像或视频数据进行处理和分析，得到羊的数量信息。然后选择常见的算法，如深度学习中的目标检测算法、图像分割算法、特征提取算法、群体行为分析算法等，哪个算法更适合解决统计羊群中羊的个体数量问题？首先来看下针对数羊问题相关算法的几个解决路径。

1） 目标检测算法：如：YOLO、[3]Faster R-CNN[4]等，目标检测算法是指基于手工设计的特征描述子来提取候选目标并进行验证的方法，手工设计的特征一般为目标纹理、颜色、边缘等视觉信息[5]。通过对设备采集的羊群图像或视频数据中的羊进行检测和定位。通过检测算法，可以得到羊的位置信息，从而进一步估计羊的数量。

2） 图像分割算法：如FCN[6]、U-Net[7]等，图像分割法指的是，在图像中目标和背景存在明显差异的前提下，通过选择合适的阈值将图像中的目标与背景分离开来。当图像比较复杂、包含多个目标时，多阈值分割更加适用[8]。通过对羊群图像或视频中的数据进行分割，将羊与背景分离开来。通过分割算法，可以得到羊的精确位置信息，从而更准确地计算出羊的数量。

3） 目标跟踪算法：如卡尔曼滤波[9]、粒子滤波等[10]，目标跟踪作为机器学习的一个重要分支，在第一帧中给定待跟踪目标的情况下对目标进行特征提取并分析，在后续图形中教导相似的特征区域，并在目标的下一帧位置进行预测。通过对羊群图像或视频数据中的羊进行跟踪。通过追踪算法[11]，可以得到羊的位置信息数据，并根据位置信息预测牧场中羊的数量。

4） 群体行为分析算法：群体行为分析算法[12]，如群体聚类[13]、群体运动[14]模型等，对羊群的行为进行分析。1975 年，美国密歇根大学的约翰·霍兰德（JohnHolland）教授发表了其代表作《自然与人工系统的适应》（Adaptation in Natural and Artificial Systems） 。在该书中，作者详细阐述了智能系统及其在自然界中的自适应变化机制，并提出了计算机程序的自适应变化机制理论，被认为是最早的群体智能算法理论之一[15]。该算法可以对群体的行为作出相对准确的预测，运用到属羊中可以得到羊群的密度、速度等信息，实现更加动态的准确预测，从而得到羊群中羊的数量。

因此，使用目标检测算法、图像分割算法、追踪算法和群体行为分析算法等人工智能算法，都可以对牧场内移动的羊进行数量估计。那么哪种算法能够达到更理想的效果？

本文侧重提出群体行为分析算法来解决数羊问题，群体行为分析模型的建立在数羊群中羊的数量估计方面具有一定的优势，以下是优势分析：首先，群体行为分析算法可以更好地理解羊群的行为和运动模式。羊群中的每只羊都会受到周围羊群的影响，因此牧场中羊的数量和位置是动态变化的。群体行为分析算法可以通过对羊群中羊的位置、速度、加速度等因素的分析，理解羊群的行为和运动模式，从而更准确地估计羊的数量。

其次，群体行为分析算法能够更好地处理羊群中的遮挡和重叠问题。在羊群中，羊在实际牧场中可能会相互遮挡或重叠，导致目标检测算法、图像分割算法和追踪算法难以准确地检测或跟踪羊的数量。而群体行为分析算法可以通过对羊群中羊的位置、运动方向等信息的综合分析，来解决这些问题，从而更好地估计羊的数量。

最后，群体行为分析算法可以更好地应对羊群中羊的数量变化。在牧场实际运营与管理当中，羊的数量可能会随着时间的推移，因为各种不可控制的因素而发生变化，例如：出生、死亡、移动等。群体行为分析算法可以对羊群中羊的数量变化进行动态跟踪和分析，从而更准确地估计羊的数量。因此，群体行为分析算法在数羊群中羊的数量估计方面表现优于其他算法。

2 群體行为分析算法实现数羊目标的步骤与方法

群体行为分析算法实现数羊目标的步骤与方法如图3所示。

2.1 群体分割

在群体分割[16]这一步骤中，首先使用背景减除方法来构建背景模型，并从当前帧图像进行像素值减法运算，以得到前景目标，其中两种常用的背景模型包括“平均模型”与“中值模型”，它们分别通过计算一段时间内若干帧图像在同一位置上的平均值和中值去构建背景模型。在进行前景目标提取时，可以采用绝对值差或平方差法计算，其中绝对值差法对噪声敏感但运算效率高，平方差法对噪声具有一定的鲁棒性但运算复杂度较高。在进行背景减除后，需要将前景目标进行二值化[17]处理，从而得到信息中羊群的二值图像。

群体分割是图像分割中的重要步骤之一，通过构建差分图像来提取移动目标，为后续的特征提取和目标跟踪等处理提供输入，需要注意的是，群体分割性能易受环境变化的影响，因此需要采取恰当的方式更新背景模型以适应环境变化。

2.2 特征提取

对于羊群的二值图像，可以提取一些特征来描述羊的形态和运动，这一步非常的重要，关系到后续步骤的准确与否，在实际信息设计中往往因为这一步对于信息的粗糙提取，导致最终结果的偏差。具体需要提取的特征包括：1） 羊群的面积；2） 周长；3） 几何中心等重要特征数据。需要注意的是：相对应的面积是指羊群占据的像素数量；周长是指羊群的边界长度，几何中心则是指整个羊群的中心点位置。此外，还可以使用“光流算法”来提取羊的运动轨迹，从而更加准确地描述牧场中羊的运动状态。

2.3 羊群聚合

对于提取的特征，可以使用聚类算法（聚类算法是一种无监督学习方法，它将数据集划分为若干个组或“簇”，使得同一簇内的数据相互之间更相似，而不同簇的数据尽可能不同）将羊群进行聚合。例如：可以使用K-Means[18]（将数据分成K 个簇，每个簇的中心是所有该簇数据的平均值，每个数据点只能属于一个簇）算法将羊群分为若干个簇，每个簇代表一个羊群。在此过程中，需要信息设计者仔细选择簇的数量，并平衡分割精度与算法复杂度之间的关系，从而确保算法的准确性和鲁棒性。

2.4 羊数预测

对于每个羊群，利用AI的算法可以根据其相应的特征来预测羊的数量。例如，可以使用线性回归等方法，将羊的数量与群体面积、周长、几何中心等特征进行关联。具体地，训练一个线性回归模型[19]需要使用历史数据集进行训练，该模型可以用于预测新的羊群数量。预测结果可以用于羊群管理和决策支持等方面。

需要注意的是，群体计数算法在实际应用中可能会受到一些因素的影响，如天气、背景、羊群行为等差异，需要针对具体场景进行调整和优化。此外，算法的准确性和鲁棒性也需要进行实验验证和评估，以保证算法的实用性和可靠性。

2.5 羊数更新

现实环境中随着时间的推移和羊群的运动，羊的数量和位置会不断发生变化，导致之前的预测结果出现误差，无法准确反映当前的羊数量。为了减少预测误差和更新羊的数量，需要定期重新进行羊群分割、特征提取、羊群聚合和羊数预测。为了解决这个问题，滑动窗口方法（滑动窗口是目标检测中一种常用的方法，其基本思路是采用滑动窗口的方式对输入图像进行不同窗口大小的遍历，并对每个窗口执行分类器进行分类，最终得到检测结果）可以有效完成羊数的更新。其原理如下：选取一个时间窗口（如：1h） ，每次设置窗口滑动一定的时间间隔（如15 min） ，并进行一次更新。在每个时间窗口内，会重新进行群体分割、特征提取、羊群聚合和羊数预测，得到当前时间窗口内的羊数量。当窗口滑动至下一个时间间隔时，会将当前时间窗口内的羊数量和上一个时间窗口的预测结果进行融合，最后得到更新后的羊数量。

3 结束语

群体行为识别的方法种类繁多，依据建模模型对群体行为进行分类，群体行为识别方法大致可以分为以下3大类，即：1） 基语法模型（grammar model） 的方法；2） 基于深度网络模型（deep neural network model）；3） 基于图模型（graphical model） 。 目前，大部分群体行为识别的研究都基于图模型和深度网络模型[20]。除了本文数羊的应用场景以外，诸如：判断候鸟保护区中鸟群的数量等也可以应用到该种算法。

通过运用AI，农业管理者可以精准地、动态地掌握牧场内羊的数量以便及时作出管理决策，以确保羊群的健康和产出。这对现代牧场管理走向智能化具有很大的推进作用。群体行为分析算法在解决这个问题上也起着至关重要的作用。羊群的行为模式和移动规律会影响羊只数量的评估，而群体行为分析算法可以更加准确地掌握羊群的移动规律，从而更好地评估羊只数量。未来，中国农业智能化进程中的设计师们可以进一步探索人工智能算法在牧场管理领域的应用，例如：基于图像识别技术的牛、鸡、猪等家畜数量进行评估，基于传感器技术的动物健康监测等。AI技术的进步，为牧场智能化管理注入了新的活力，使得牧场生产与管理迈入了智能化时代。未来，人工智能技术在牧场管理领域还将有更广阔的应用前景，它将进一步推动我国农业生产的精准化、智能化与现代化发展。