农牧家禽行业智慧养殖解决方案.docx
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1、农牧家禽行业智慧养殖解决方案编制:审核:审批:20XX年XX月1 前言72 中国家禽养殖行业现状92.1 传统家禽养殖行业痛点92.1.1 养殖模式落后92.1.2 养殖污染严重102.1.3 禽病预防和控制不力102.1.4 智能化程度低下102.2 传统家禽养殖模式的升级102.2.1 立体养殖模式112.2.2 智能化养殖方式122.3 智慧家禽养殖市场规模与发展趋势132.3.1 市场规模132.3.2 发展趋势133 物联网,大数据及人工智能技术发展现状143.1 物联网发展概况143.2 大数据和人工智能发展概况143.3 智慧农业行业标准和技术标准发展概况154 智慧养殖解决方案
2、184.1 1-1*小184.2 架构184.2.1 业务架构184.2.2 技术架构194.3 设备端204.3.1 传感器204.3.2 智能摄像头284.3.3 异常报警器294.3.4 家禽养殖棚舍环境控制系统304.4 物联网操作系统314.5 边缘端324.6 管道324.6.1 基于zigbee无线通信334.6.2 基于1.oRa无线通信344.6.3 基于新版蓝牙无线通信354.7 云端364.7.1 基础物联开放平台364.7.2 智慧养殖物联开放平台394.8 家禽智慧养殖软件系统介绍424.8.1 IBS养殖管理软件系统424.8.2 IBS“云禽通”APP养殖管理软件
3、系统434.9 家禽养殖过程大数据展示444.9.1 DataV数据展示产品介绍444.9.2 养殖大数据展示445 智慧养殖解决方案的应用455.1 家禽养殖过程大数据分析455.1.1 取佳养殖曲线455.1.2 取佳米食-.曲线465.1.3 商品禽养殖利润与料肉比关系475.1.4 种禽产蛋率与周龄的关系475.1.5 种蛋受精率与种禽养殖周龄的关系485.2 家禽养殖人工智能算法495.2.1 红外热成像技术检测家禽体温495.2.2 基于CFD的养殖棚舍仿真与物联网传感器数据的验证505.2.3 家禽穿戴式体感传感器525.2.4 家禽体感温度算法525.2.5 家禽疾病自动诊断5
4、35.2.6 鸭发声病情自动诊断算法555.3 家禽智慧养殖安全体系构建565.3.1 终端和通信管道的安全565.3.2 云上数据的安全576智慧养殖解决方案的应用场景625.4 大规模智能化立体养殖场景625.5 食品安全追溯的对接635.6 智能工厂的对接637智慧养殖商业模式和意义648总结65图表目录图表1智慧养殖与生产,生活和生态的关系7图表2地养模式9图表3网养(上网下床)模式10图表4三层养殖笼具的侧视图11图表5三层养殖笼具的示意图11图表6棚舍三层笼具正视图Ii图表7棚舍三层笼具的实景图12图表8家禽养殖棚舍智能设备示意图13图表9ICA联盟组织架构15图表10家禽养殖业务
5、架构18图表11物联网结构框架19图表12家禽养殖智能控制架构19图表13室外型温度和湿度传感器21图表14室外型风力和风向传感器21图表15室内型温湿度传感器22图表16通风负压检测传感器23图表17光照强度检测传感器24图表18家禽饮水智能水表24图表19氨气浓度检测传感器25图表20二氧化碳浓度检测传感器26图表21一氧化碳浓度检测传感器27图表22二氧硫化浓度检测传感器28图表23智能摄像头28图表24异常报警器29图表25IBS环控集中器30图表26IBS综合控制柜31图表27物联网操作系统框架32图表28智能网关34图表29大数据应用系统36图表30家禽智慧养殖棚舍设备连接平台40
6、图表31家禽养殖场GPS地图41图表32IBS养殖管理软件系统(PC端)42图表33IBS“云禽通”APP软件43图表34养殖场大数据展ZF44图表35商品禽的最佳养殖时段45图表36商品禽最佳养殖湿度46图表37不同养殖季节商品禽每日采食量的增长趋势46图表38商品禽养殖利润与料肉比的关系47图表39种禽产蛋率数据48图表40产蛋受精率48图表41红外热成像图像技术检测到商品鸭的体表温度49图表42红外热成像技术检测到商品鸭的体表温度50图表43构建立体养殖棚舍外部三维模型51图表44构建立体养殖棚舍内部三维模型51图表45CFD仿真迭代收敛51图表46棚舍内部风速场可视化52图表47棚舍内
7、部温度场可视化52图表48自适应学习系统的通用模型54图表49家禽鸣叫声分析系统框架图55图表50家禽鸣叫声分析功能图56图表51安骑士架构59图表52大规模立体养殖棚舍62图表53养殖场IBS环控综合控制柜62图表54养殖场内安装的传感器63图表55立体笼具上安装的传感器63物联网,大数据及人工智能已成为第四次科技信息革命的重要标志性技术。在全球经济大变革的背景下,这些新技术为行业和企业带来的不是小修小补式的创新,而是从深层次上革新产业的生产经营方式,重塑商业模式,改变人们的生活方式,构建生态和谐的新纪元,引领全球经济向一个崭新的阶段发展。中国农牧家禽养殖行业,历年来由于投资力度不足,长期面
8、临着管理粗放、效率低下、成本偏高、对环保不够重视、养殖过程数据采集困难、养殖智能化和信息化程度低下等问题。针对这些行业痛点问题,江苏深农智能科技有限公司与阿里巴巴集团展开全方位战略合作,联合研发养殖专用物联网传感器、控制器、智能网关、边缘计算等智能设备,并就物联网安全、阿云平台、大数据分析、人工智能养殖算法、养殖管理系统、制定养殖行业标准和规范、打造养殖示范基地等方面展开深度合作,同步推出的中国农牧家禽行业智慧养殖白皮书。白皮书首度提出了“智慧养殖”这一新概念。它是一个意义广泛且具有革命性的概念。智慧养殖不仅包含了养殖所涉及的生产,生活,生态三个大方面,而且也包含了这三个方面彼此之间的关系。我
9、们不应该将它仅局限为农牧养殖行业的物联网化,智能化和数据化的创新应用。智慧养殖与生产,生活和生态的关系如下图:图表1智慧养殖与生产,生活和生态的关系在生产方面:智慧养殖体现在养殖生产方式上的革新和生产力上的大幅度提升,具体表现为养殖过程中环境控制的智能化,养殖生产过程中的数据化,饲料和药品管控上的精准化和疾病防预控制上的地理化等。在生活方面:智慧养殖改变了养殖相关人员的生活和沟通方式,具体表现为通过先进便捷的养殖信息管理,产生高效的养殖经济效益,大大地节省了人力,时间和心理,使养殖户能够安其业,乐其心,享其成。在生态方面:智慧养殖在生态领域中扮演极为重要的作用。首先表现在养殖,种植,粪污,环保
10、,生态一体化的协调发展上,其次表现在种苗,饲料,药品,养殖,加工等生产环节上的食品安全追溯一体化。白皮书中的落地实施方案是采用各种养殖专用型传感器和控制器,实现对养殖棚舍内部和外部环境数据的自动采集,并对棚舍内部养殖微环境进行智能化的调节和控制。养殖过程性大数据是通过智能网关自动上传到阿里云平台存储和管理,并通过大数据引擎的挖掘和分析,找出最佳养殖模型,最佳养殖曲线和最佳人工智能养殖算法。这些成果将用于快速全面地指导养殖户实施最佳养殖,提高养殖行业的整体效率和效益,为中国农牧家禽行业从传统低效养殖模式向智能化立体高效养殖模式的全面转型和升级奠定基础。2中国家禽养殖行业现状中国家禽养殖行业虽然经
11、历了十几年的发展,但是由于门槛低,前期整个养殖行业都不重视养殖端的投入和发展;养殖棚舍简陋,养殖标准不规范,养殖自动化低,导致养殖指标不高;家禽疾病流行、饲料转化率低、平均只重季节性差异明显。养殖硬件条件和软件条件亟需升级或改造。2.1 传统家禽养殖行业痛点2.1.1 养殖模式落后传统的家禽养殖模式可分为两大类:地养模式和网养模式。1.1.1.1 地养模式在传统的地养模式中,养殖规模不大,养殖密度不高,一般养殖场一个棚舍养殖量为6千8千只。家禽粪便难以清理,养殖工人的劳动强度大,家禽的发病率高。养殖的经济效益不高,这种模式已被淘汰。如下图。图表2地养模式1.1.1.2 网养(网下床)模式传统的
12、上网下床养殖模式是指家禽在网上养殖,家禽粪便落到网下的发酵床o这种模式利用发酵的生态技术,也部分地解决了养殖过程中家禽粪便污染的问题。在传统的网养模式中,家禽饲养密度不高,家禽不直接接触发酵床,发病率下降,成活率提升,用药也减少,养殖成本降低,养殖效益有一定的提升,但受限于养殖密度不高,养殖的规模效应不好。如下图。图表3网养(上网下床)模式2.1.2 养殖污染严重传统的养殖模式对家禽粪便污染物的处理不力,近年来畜牧业生产发展非常迅猛,家禽养殖规模不断扩大,家禽粪便、污水、恶臭等养殖废弃物产生量也迅速增加,粪污处理迫在眉睫,环境承载压力增大,家禽养殖污染问题日益凸显。2.1.3 禽病预防和控制不
13、力在传统的养殖模式中,由于家禽与家禽粪便污染物不能很好地隔离开,养殖棚舍不是全密封方式,受外部天气影响大,再加上粗放型的养殖生产管理方式,家禽疾病的诱发源和传播途径不能很好地控制,家禽在养殖过程中疫情时有发生。2.1.4 智能化程度低下在传统的养殖模式中,由于投资不足,缺少物联网智能化设备,养殖智能化和信息化水平低下。养殖过程大数据(比如:温度,湿度,光照,通风,采食量,饮水量,成活率等)收集十分困难,禽病诊断明显滞后,养殖全凭个人经验。而且每个养殖户的养殖经验又不尽相同,很难形成标准化的养殖规范,成功的养殖经验不容易复制。2.1.5 2传统家禽养殖模式的升级针对传统家禽养殖行业的痛点,提出了
14、智慧养殖解决方案,将传统地养和网养低效的养殖模式,升级转型到智能化立体养殖的高效模式。农智三S三W案2. 2.1立体养殖模式目前,立体养殖可分为二层,三层,四层和超高层等方式,三层是主流的立体养殖方式,已得到大规模应用和部署。养殖笼具如下图。图表4三层养殖笼具的侧视图图表5三层养殖笼具的示意图d三三三三f.日4一3-jiM一0图表6棚舍三层笼具正视图图表7棚舍三层笼具的实景图立体养殖模式优点:1家禽饲养密度大,每平方养殖达到1679只,单棚舍单可饲养30000只左右;1 土地使用集约化程度高;1棚舍封闭,夏天有风机和湿帘;冬天有地暖和加热设备,棚舍空间环境全自动智能控制;1舍内配备自动饮水、自
15、动加料、自动清粪等智能设备,禽病发生概率低,人工成本大幅度降低,养殖经济效益和规模效益高。2.2.2智能化养殖方式现代养殖行业正在向智能化集中化的方向发展。在养殖棚舍安装物联网传感器及智能控制设备,对养殖整个环境进行实时自动感应和控J,实现养殖过程大数据的自动采集,上传,存储和分析,大大提升养殖行业智能化和信息化水平。新型智慧家禽养殖场应运而生。图表8家禽养殖棚舍智能设备示意图在养殖经营管理上,养殖户可以使用智慧养殖IBS云禽通手机APP与苗、料、药、屠宰冷藏厂家直接对接业务,网上下单,网上交流信息,网上看禽病,网上与专家交流养殖技术,网上培训等等。养殖智能化和信息化大大提高养殖效率和养殖效益
16、。2.3智慧家禽养殖市场规模与发展趋势2.3.1市场规模2017年中国家禽行业养殖规模估计在129亿只左右,白羽鸡约有44亿只、黄羽鸡约有37亿只、鸭约有30亿只、肉杂鸡约有11亿只、鹅约有7亿只。市场规模十分可观。2.3.2发展趋势随着我国农业现代化建设的发展,一系列有关农业政策方针的出台,对规模化养殖场的建设新提出更高要求,家庭式养殖模式逐渐退出,一些不符合国家政策规定的规模化养殖场面临着整改及搬迁,中国的农业将朝着环境友好的方面发展,同时养殖也将与种植结合起来,以达到生态农业循环模式,保护环境的目的,未来的养殖场将向着集约化、规模化和现代化发展。3物联网,大数据及人工智能技术发展现状3.
17、1物联网发展概况近十年来,信息通信技术迅速发展,物联网作为信息通信技术的典型代表,在全球范围内呈现迅猛发展的态势。物联网应用涉及城市管理、智慧家庭、物流管理、零售、医疗、安全等在内的众多领域,物联网应用的普及和物联网技术的成熟推动世界进入万物互联的新时代,可穿戴设备、智慧家庭等数以百亿计的新设备4帮妾入网络。阿里智慧建筑白皮书统计指出,2014X2015年我国物联网产业规模分别达到了6200和7500亿元,同比增长分别为24%和21%。中国物联网研究发展中心预计,到2020年我国物联网产业规模将突破2万亿,复合增速将达到22%。中国信息通信研究院(CAICT)发布的物联网白皮书2016预测指出
18、,2020年全球联网设备数量将达到260亿个,物联网市场规模将达到1.9万亿美元。到今年末,全球车联网的市场规模将达到400亿欧元,年均复合增长率达到25%;2018年全球智能制造及智能工厂相关市场规模将达2500亿美元;全球可穿戴设备出货量从2014年1960万增长到2019年1.26亿;万物互联在推动海量设备接入的同时,将在网络中形成海量数据,预计2020年全球联网设备带来的数据将达到44ZB,物联网数据价值的发掘将进一步推动物联网应用呈现爆发性。随着物联网基础技术的突破,1.oRa、NB+oT、5G等技术标准不断深化成熟,连接成本不断下降,最终将迎来一个万物互联的时代。3. 2大数据和人
19、工智能发展概况随着物联网技术的飞速发展,传感器、数据采集装置、智能家电等智能设备在社会的方方面面被大量使用,产生了诸如智慧城市、智慧家庭、智慧工业,智慧农业等多种应用场景,产生了海量的数据,这些海量数据背后蕴藏着对用户行为、能源管理、生产效率等的规律,拥有着巨大的价值。物联网通过与大数据计算平台、云计算服务能力以及人工智能技术等的融合,将会极大发掘出物联网设备与数据中蕴含的巨大价值,从而实现各个物联网应用领域的智能化。比如,在智慧城市领域里,对城市中散落在大气、水质、交通、能源等不同环境中的数据进行采集与分析,从而可以实现交通拥堵识别、信号灯配时优化、未来路况预测以及交通优化仿真等,从而实现智
20、能化的城市管理,不仅可以有助于缓解城市的交通拥堵,也可以提升城市治理的效率。在智慧家庭领域里,对家庭智能设备采集的设备状态、用户使用行为数据进行深度分析,进而可以实现根据用户行为提供个性化的家庭智能管理。在智慧工业领域里,对生产过程中的机器状态、生产环境、用料、操作方法等数据进行深度挖掘和精准建模,从而实现工艺参数、生产能耗优化,提升产品质量和生产效率。在智慧农牧养殖领域里,对养殖过程中的温度,湿度,采食量,饮水量,通风量,光照量等大数据进行养殖建模,深度挖掘和机器学习,找到出人工智能最佳养殖算法,提高养殖经济效益。总之,物联网与大数据、人工智能的深度融合,有助于形成以数据为驱动的物联网产业升
21、级,为物联网生态的发展创造更大的价值。4. 3智慧农业行业标准和技术标准发展概况长久以来,我国智慧农业行业标准和技术标准是缺乏系统性制定的。为了解决这个问题,阿里巴巴集团联合1。T产业链合作伙伴在17年6月发起ICA联盟,并在今年积极组建智能农业工作组,制定智慧农业的行业标准和技术标准。ICA理事会专家委员会秘书处法律事务智能农业工作组智能人居工作组智能制造工作组智能园区工作组智能城市工作组低功耗广域网组连接标准组AI应用标准组边缘计算标准组安全标准组市场研究组图表9ICA联盟组织架构从行业标准制定来看,阿里云1。T事业部牵头成立ICA联盟的智能农业工作组,基于阿里云IoT平台积极打造符合中国
22、国情的智能农业解决方案,使能生态合作伙伴基于平台开发SaaS服务于客户,专门推动大农业包括种植、养殖、渔业等客户快速实现数字化转型与智能化升级。从技术标准制定来看,ICA联盟组建了7个标准工作组,分别为:连接标准组,数据标准组,低功耗广域网标准组,安全标准组,测试认证组,边缘计算组,Al应用组。连接标准组:是致力于对物联网连接互联互通的技术体系进行规范化和标准化,解决不同厂商的服务平台、设备、模组、芯片、应用等等之间的互联互通问题,降低物联网连接的成本,促进物联网行业生态的互联互通。数据标准组:是致力于规范数据标准,实现物联网设备间的互通互懂,并帮助联盟成员快速落地实现各个数据标准。低功耗广域
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