基于AI技术的母猪产后护理优化研究：模型、应用与展望

摘要

母猪产后护理对生猪养殖至关重要，传统模式依赖人工经验，存在监测滞后、决策主观等问题。随着AI技术发展，其在动物健康监测等领域展现出显著优势。本文系统探索AI技术在母猪产后护理中的应用，构建集智能监测、健康评估和护理决策于一体的智能化护理体系，综合分析和验证多种AI模型效果并提出优化方向，为智能化养殖提供科学依据与实践指导。

关键词

AI技术；母猪产后护理；多模态融合；健康评估；护理决策

1 引言

母猪产后护理是生猪养殖过程中的核心环节，直接关系到母猪的繁殖性能、使用寿命及仔猪的存活率与生长性能。传统护理模式主要依赖人工经验，存在监测滞后、决策主观性强、劳动强度大等问题。随着人工智能技术的迅猛发展，其在动物健康监测、行为分析、疾病预警等领域的应用展现出显著优势。近年来，基于计算机视觉、音频分析和多模态融合的智能监测技术为母猪产后护理提供了创新解决方案。

目前，国际上已有多个研究团队在母猪行为监测和健康评估方面取得了重要进展。德国研究团队开发了结合音频分析（MFCC特征提取）和计算机视觉（YOLOv9模型）的多模态检测系统，通过识别母猪特有的节律性呼噜声（频率<1000 Hz）和侧卧姿势，实现了93%的精确率和87%的召回率。华南农业大学研究人员提出了基于Transformer的音频-视觉多模态融合框架，对母猪一般哺乳行为识别准确率达98.42%，精细行为识别准确率达94.37%。这些研究表明，AI技术可显著提升母猪产后护理的效率和精准度。

本文旨在系统探索AI技术在母猪产后护理中的应用，构建集智能监测、健康评估和护理决策于一体的智能化护理体系。本研究将综合分析和验证多种AI模型在母猪产后护理中的效果，并提出优化方向，为智能化养殖提供科学依据与实践指导。

2 AI技术在母猪产后护理中的应用概述

AI技术在母猪产后护理中的应用主要基于传感器技术、机器学习算法和大数据分析的融合发展，通过对母猪行为、生理指标和环境因素的实时监测与分析，实现精细化管理和精准干预。这些技术应用涵盖了从分娩监测到产后恢复的全过程，显著提升了养殖效率与动物福利。

2.1 智能监测技术发展

母猪产后护理的智能监测技术已从单一传感器向多模态融合方向发展。早期系统主要依赖穿戴式传感器，如耳标、颈圈等，但这些设备会给母猪带来应激反应，且耐久性差。近年来，非接触式传感技术成为研究热点，包括基于计算机视觉的姿态识别、基于音频分析的声纹识别以及基于振动信号的行为监测等。

南京农业大学开发的围产期泌乳期母猪健康管理信息化系统，通过卷积神经网络算法识别母猪的4种姿态，自动化统计"筑巢姿态比率"与"姿态转化频率"特征，结合集成学习算法预测分娩时间，预测精度控制在±1小时左右。这种非侵入式监测方式既减少了人畜接触压力，又实现了连续、精准的数据采集。

2.2 多模态融合趋势

面对复杂养殖环境下的监测挑战，多模态融合技术应运而生，通过整合视觉、听觉、振动等多种传感数据，利用互补优势提升监测系统的鲁棒性和准确性。研究表明，多模态融合模型相比单模态方法在精确率和召回率上有显著提升。

表1：不同AI监测技术在母猪产后护理中的性能比较

技术类型	监测指标	优势	局限	准确率/精度
计算机视觉 (YOLOv9)	母猪姿势、仔猪位置	非接触、信息丰富	受光照、遮挡影响	93% (精确率)
音频分析 (MFCC)	哺乳呼噜声、异常声音	不受视觉遮挡限制	环境噪声干扰	87% (召回率)
Transformer多模态融合	个体哺乳行为	模态互补、抗干扰强	计算复杂度高	98.42%
AVSlowFast模型	六种关键行为	时空特征提取能力强	数据需求量大	94.3% (精确率)
视觉-振动融合	哺乳行为、运动状态	黑暗环境表现良好	信号混叠问题	97%

2.3 健康评估与预警

AI技术在母猪健康评估中的应用主要体现在生理指标监测、代谢健康评估和繁殖性能预测三个方面。北京市农林科学院的研究揭示了哺乳期体重损失造成母猪繁殖障碍的机制，发现过度失重会通过导致卵巢细胞线粒体结构功能紊乱及类固醇合成异常影响卵泡发育。这类研究为AI健康预警模型提供了理论基础，使系统不仅能识别异常行为，还能理解其背后的生理机制。

成都睿畜电子科技有限公司开发的牲畜护理专利技术，通过获取生产室内牲畜的图像，采用预先训练的状态识别模型确定牲畜姿态，对预设时长内的牲畜姿态进行统计，得到产后运动状态数据，当运动状态符合预设条件时，自动生成护理提示信息。这种基于AI的自动化监控系统实现了对产后母猪的实时健康监测和及时干预。

3 多模态行为监测与识别技术

母猪产后行为监测是评估其健康状态和哺乳能力的重要依据。然而，复杂的养殖环境（如光照变化、栏舍遮挡、群体干扰）给精准监测带来了巨大挑战。多模态行为监测技术通过整合视觉、音频、振动等多种传感数据，有效克服了单一模态的局限性，实现了对母猪产后行为的全面感知与精准识别。

3.1 视频分析技术

计算机视觉技术在母猪行为监测中发挥着核心作用，主要通过分析视频数据来识别母猪的姿势、位置和行为模式。传统方法依赖手工提取特征，而深度学习模型特别是目标检测和姿态估计算法，实现了端到端的自动特征学习和行为分类。

基于YOLOv9的视觉检测模型在母猪哺乳行为自动检测中达到了93%的精确率。该模型采用包含8045张图像的CV训练集（含白天RGB、夜间灰度等场景）进行训练，能够有效识别母猪的侧卧、胸骨卧、站立和坐等关键姿势。研究表明，哺乳期母猪的侧卧姿势与成功哺乳行为密切相关，且不同姿势之间的转换频率也可作为健康评估的重要指标。

为提升复杂环境下的识别性能，南京农业大学研究团队提出了改进的AVSlowFast音视频融合模型，该模型采用三分支结构（视频慢通道、视频快通道、音频通道），通过多层次侧向连接深入融合视听觉模态信息，并在特征融合后期引入高斯上下文变换器通道注意力模块，对进食、哺乳、睡眠、拱栏、饮水、日常活动六种关键行为的识别平均精确率与召回率分别达到94.3%和94.6%。

3.2 音频分析技术

在视觉监测受限制的场景下，音频分析技术提供了重要补充。母猪在哺乳过程中会发出特有的节律性呼噜声，这些声音信号可作为哺乳行为的重要标识。德国研究团队开发的系统采用256-1024 Hz带通滤波器提取母猪呼噜声特征，并开发基于时间序列的推理算法识别持续110秒以上的节律性声音。

声学分析显示，典型的母猪哺乳呼噜声包含三个清晰阶段：起始间隔较长（>5秒）、高潮期快速呼噜（40-60秒）、结束逐渐衰减。这种"慢-快-慢"模式与催产素释放峰值高度同步，可作为成功哺乳的生物学标记。研究还发现一个有趣现象——同栏母猪会出现连锁哺乳反应，间隔约10分钟，这种声学驱动的群体行为解释了76.3%的假阳性来源，也为优化栏舍设计提供了新思路。

3.3 振动分析技术

振动监测作为一种新兴感知模态，在母猪产后护理中展现出独特价值。基于计算机视觉与环境振动多模态融合的监测技术，通过部署地板振动传感器分析仔猪哺乳行为，达到了97%的准确率。这种技术在黑暗环境下仍能保持90%的运动敏感度，有效弥补了视觉监测在夜间效果差的短板。

振动信号通过时频域分析（FFT+小波变换）提取特征，能与视觉数据形成良好互补；视觉数据在光照充足时定位精度达±5cm，而振动数据在黑暗环境下运动敏感度保持90%，二者通过概率加权实现模态间误差补偿。这种多模态融合方法在传感器位移±15cm/照度<50lux的挑战性环境下仍保持85%以上准确率，表现出良好的鲁棒性。

3.4 Transformer赋能的多模态融合

华南农业大学研究团队开创性地将Transformer架构引入母猪哺乳行为识别，提出了基于Transformer的音频-视觉多模态融合（TMF）框架。该框架包含几个关键组成部分：预训练的Inflated 3D ConvNet（I3D）网络用于提取视频特征，预训练音频神经网络（PANN）用于提取音频特征，Unimodal Self-Attention Enhancement（USE）模块用于增强模态内特征表示，Audio-Visual Interaction Enhancement（AVIE）模块用于促进模态间信息交互。

该TMF框架还引入了自适应动态决策融合策略，相比传统融合方法展现出卓越性能，准确率达到98.42%，F1分数为98.28%，且变异性最小。研究还进一步集成了声音源定位系统（SSLS），使模型对精细母猪哺乳行为识别的总体准确率达到94.37%，尤其对不带召唤哺乳声音的哺乳行为分类准确率提升明显。

4 健康状态评估与预警系统

准确评估母猪产后健康状态并及时发出预警，是防止严重健康问题、降低死亡率的关键。AI技术通过多源数据融合和机器学习算法，实现了对母猪健康状态的量化评估和早期异常识别，为精准干预提供了科学依据。

4.1 生理参数监测

母猪产后的体温、呼吸频率和采食量等生理参数是评估其健康状态的重要指标。传统人工测量方式不仅工作量大，还会对母猪造成应激。基于红外热成像和计算机视觉的非接触式监测技术为解决这一问题提供了有效方案。

研究表明，产后母猪的体温异常升高往往是感染性疾病（如子宫内膜炎、乳房炎）的早期信号。通过安装在产房内的热成像摄像头，系统可自动检测母猪体表温度变化，当温度超过阈值时触发预警。同样，通过分析监控视频中母猪的呼吸运动频率，可以及时发现呼吸系统疾病或代谢异常。

采食量监测是另一重要健康指标。哺乳期母猪采食量不足会导致体重过度损失，进而影响繁殖性能。北京市农林科学院的研究揭示了哺乳期体重损失造成母猪繁殖障碍的机制：过度失重会通过导致卵巢细胞线粒体结构功能紊乱及类固醇合成异常影响卵泡发育。基于计算机视觉的自动采食监测系统，通过识别母猪在饲喂槽前的停留时间和采食行为，可准确估算个体采食量，为健康评估提供数据支持。

4.2 代谢健康评估

哺乳期母猪的代谢健康直接关系到其繁殖性能和仔猪生长速度。过度体重损失是导致产后代谢紊乱的关键因素。北京市农林科学院畜牧所的研究发现，体重损失过大会显著降低母猪后续繁殖性能，主要表现为：发情间隔延长、排卵数量减少、胚胎存活率下降以及窝产仔数减少。

通过结合体重自动监测系统和AI算法，可以对母猪哺乳期的体重变化进行精准追踪，并预测其健康风险。空间转录组学分析表明，体重损失通过影响卵巢细胞的能量代谢和类固醇合成能力，进而损害卵泡发育质量。这一发现为开发基于AI的代谢健康预警模型提供了分子基础。

有趣的是，研究团队还在小鼠模型上发现，丁酸钠处理可有效缓解过度失重引发的线粒体损伤，进而修复哺乳期失重引起的繁殖障碍。这一发现不仅阐明了代谢健康影响的分子机制，也为开发针对性的营养干预策略提供了新思路。

4.3 自动化诊断与预警

基于AI的健康状态评估系统最终要实现自动化诊断和精准预警功能。这类系统通常包含数据采集、特征提取、健康评分和决策输出四个模块。成都睿畜电子科技有限公司的专利技术展示了这一过程的典型实现：获取生产室内牲畜的图像，采用预先训练的状态识别模型确定牲畜姿态，对预设时长内的牲畜姿态进行统计得到运动状态数据，当符合预设条件时生成护理提示信息。

多模态融合技术进一步提升了健康预警的准确性。研究表明，结合声音特征分析可以识别出疑似患产后无乳综合征（PPDS）的母猪，这些母猪表现出异常声学特征，提示声音强度可能与健康状态相关。这种声学健康标记为早期发现潜在健康问题提供了新维度。

表2：母猪产后常见健康问题的AI识别指标与干预策略

健康问题	AI识别指标	预警阈值	干预策略
产后无乳综合征(PPDS)	异常声学特征、哺乳时间短	声音强度下降>30%	激素治疗、营养补充
子宫内膜炎	体温升高、恶露持续时间长	体温>40℃、恶露>5天	子宫灌注中药提取物、注射头孢噻呋
乳房炎	乳房硬块、乳汁异常	乳房局部温度>39℃	热敷乳房、外敷鱼石脂软膏
哺乳期过度失重	体重损失率、采食量下降	体重损失>12%	丁酸钠补充、提高日粮能量
繁殖障碍	发情间隔延长、卵泡发育不良	发情间隔>28天	激素干预、营养调控

5 智能化护理决策与干预系统

基于AI的监测与评估系统最终目标是形成精准化、个性化的护理决策，实现对母猪产后健康的主动干预。智能护理决策系统通过整合实时监测数据、历史健康记录和专业知识库，构建针对不同健康状况的优化护理方案，显著提高护理效率和质量。

5.1 护理决策模型架构

智能护理决策系统的核心是规则引擎与机器学习算法相结合的多层决策架构。系统输入包括母猪实时生理数据、行为特征、历史健康记录和环境参数，通过推理机制输出个性化的护理建议。

典型的护理决策系统如研究中描述的架构所示：

class NursingDecisionSystem:
    def __init__(self, knowledge_base):
        self.rules = knowledge_base
    
    def diagnose(self, symptoms):
        for condition, actions in self.rules.items():
            if all(symptom in symptoms for symptom in condition['symptoms']):
                return actions
        return "No matching condition found"

# 示例知识库
knowledge_base = {
    {'体温>40℃', '恶露>5天'}: {'子宫灌注中药提取物', '注射头孢噻呋'},
    {'乳房硬块', '乳汁异常'}: {'热敷乳房', '外敷鱼石脂软膏'}
}

该系统基于专业畜牧知识和临床经验构建，能够针对不同的症状组合推荐相应的护理措施。更先进的系统还会结合强化学习算法，根据干预效果不断优化决策规则，形成闭环的智能决策机制。

5.2 自适应环境控制系统

母猪产后的恢复效率和哺乳能力与环境条件密切相关。智能环境控制系统通过实时监测产房温度、湿度、通风和光照等参数，自动调整环境控制设备，为母猪创造最适宜的生产环境。

研究指出，产房环境的目标范围应控制在温度16-20℃，湿度50-70%。基于AI的环境控制系统不仅能维持稳定的环境条件，还能根据母猪的行为表现自动微调参数。例如，当系统检测到母猪出现热应激行为（如呼吸急促、饮水频繁）时，可适当降低环境温度或增加通风量；当发现仔猪扎堆现象时，则可调整保温灯位置或提高局部温度。

智能环境控制系统还与能源管理优化相结合，在保证动物福利的前提下，降低环境控制的能耗成本。通过分析历史数据和环境参数之间的关联，系统可以预测不同时段的环境需求，实现前瞻性能源调度。

5.3 精准营养调控策略

营养管理是母猪产后护理的关键环节，直接影响乳汁质量、仔猪生长速度和母猪自身恢复。AI系统通过监测母猪体况、采食行为和哺乳表现，制定个性化的营养方案，实现精准饲喂。

研究表明，针对哺乳期过度失重的母猪，补充丁酸钠可有效缓解体重损失引发的线粒体损伤，进而修复繁殖障碍。智能饲喂系统可以根据个体母猪的体重变化、背膘厚度和泌乳需求，动态调整日粮组成和投喂量，防止过度失重或肥胖问题。

此外，系统还能通过分析乳汁成分或仔猪生长数据，间接评估母猪的营养状况，并及时调整营养策略。例如，当检测到仔猪生长速度下降或哺乳时间异常时，系统可能建议增加日粮中蛋白质或能量浓度，以满足高质量的泌乳需求。

6 研究展望与挑战

虽然AI技术在母猪产后护理中展现出巨大潜力，但其进一步发展仍面临诸多挑战。厘清这些限制因素并规划明确的研究方向，对推动技术成熟和产业应用具有重要意义。

6.1 技术瓶颈与局限性

当前AI技术在母猪产后护理中的应用仍存在多方面限制。数据质量方面，养殖环境的复杂性导致监测数据常受到遮挡、光线变化和噪声干扰，影响模型性能。如研究显示，在极端密集群养（>15头/栏）时振动信号会出现混叠，铁质栏舍会对振动传播产生衰减。

模型泛化能力是另一重要挑战。在不同养殖场之间，由于栏舍布局、养殖密度和品种差异，训练好的模型往往需要重新校准或迁移学习，才能保持准确率。此外，计算复杂度与实时性需求之间的平衡也是实际应用中需要考量的问题。如Transformer-based多模态融合模型虽准确率高，但计算复杂度也相应较高。

成本效益比同样是规模化应用的制约因素。初期设备投入较高，需通过规模化应用分摊成本。对于中小型养殖场，需要开发更具成本效益的轻量级解决方案，才能使技术普惠成为可能。

6.2 未来研究方向

基于当前挑战，未来研究可从以下几个方向展开：

算法优化与轻量化设计：开发专为畜牧环境优化的轻量级模型，在保持准确性的同时降低计算资源需求。如改进的AVSlowFast模型通过在特征融合后期引入高斯上下文变换器通道注意力模块，在不新增模型参数的条件下优化了高维多模态三维特征的融合效果。

跨农场迁移学习：研究适用于不同养殖环境和品种的迁移学习算法，提升模型的泛化能力，减少对大量标注数据的依赖。可利用领域自适应技术，使在一个农场训练的模型能够快速适配到其他农场。

多模态融合创新：探索更高效的多模态融合机制，如基于注意力机制的动态融合权重调整，使系统能根据环境条件自动调整对各模态的依赖程度。在视觉-振动融合研究中，通过概率加权实现模态间误差补偿已显示出良好效果。

新传感技术集成：结合新兴传感技术，如红外热成像、毫米波雷达等，丰富数据维度。红外热成像可用于监测乳房温度变化，辅助诊断乳房炎；也可用于监测剖宫产术后恢复情况，如研究中对比抗生素干预与抗生素联合激素综合干预对母猪繁殖性能的影响。

机制探索与个性化干预：结合分子生物学技术，深入探索产后健康问题的生物学机制，为AI预警提供更早期、更特异的生物标志物。如通过空间转录组学揭示体重损失影响卵泡发育的机制，为开发精准干预策略提供了新靶点。

人机协同运维系统：设计符合养殖场实际工作流程的人机交互界面，将AI系统的预警与决策建议无缝嵌入日常工作流程，提高系统的实用性和用户接受度。

7 结论

本研究系统探讨了AI技术在母猪产后护理中的应用现状、关键技术及未来方向。研究表明，基于多模态融合的智能监测技术能够有效克服传统单一模态的局限性，在复杂养殖环境中实现对母猪行为和健康状态的精准感知。特别是Transformer-based的多模态融合框架和视觉-振动融合技术，分别达到了98.42%和97%的识别准确率，展现出显著的技术优势。

在健康评估方面，结合机器学习算法与多源数据的健康预警系统，能够早期发现产后无乳综合征、子宫内膜炎、代谢紊乱等常见健康问题，为及时干预提供时间窗口。特别是通过声学特征异常识别PPDS风险，以及通过体重自动监测预测繁殖障碍，展现了AI技术在健康管理中的前瞻性能力。

智能护理决策系统通过整合实时监测数据、历史健康记录和专业知识库，实现了从被动应对到主动干预的转变，显著提高了护理工作的效率和质量。结合环境自动控制和精准营养调控，形成了全方位的智能化护理方案。

尽管AI技术在母猪产后护理中的应用仍面临数据质量、模型泛化、计算复杂度等挑战，但随着算法创新和技术成熟，这些限制将逐步被克服。未来的研究方向应聚焦于轻量化模型设计、跨农场迁移学习、多模态融合机制创新，以及与新传感技术的深度集成。

总体而言，AI技术正在深刻变革传统母猪产后护理模式，朝着精准化、自动化和个性化方向发展。这一转型不仅有助于提升动物福利和养殖效率，也为畜牧业的可持续发展提供了技术支撑，未来有望成为现代化猪场的标准配置。