中国乳业 ›› 2024, Vol. 0 ›› Issue (11): 22-28.doi: 10.12377/1671-4393.24.11.03

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奶牛智慧健康管理系统在个体病例早期诊断中的应用

李杰超1#, 史记2#, 刘顿成3, 冯小宇2, 庞舒月4, 马翀5,*   

  1. 1 北京九牧星科技有限公司,北京 100080;
    2 北京市动物疫病预防控制中心,北京 102600;
    3 承德三元有限责任公司,河北承德 067000;
    4 中国农业大学经济管理学院,北京 100080;
    5 中国农业大学动物医学院,北京 100080
  • 出版日期:2024-11-25 发布日期:2024-12-10
  • 通讯作者: *马 翀(1978-),男,内蒙古赤峰人,博士,高级兽医师,硕士生导师,研究方向为奶牛疾病及犊牛腹泻防控等。
  • 作者简介:李杰超(1982-),男,重庆人,硕士,兽医师,研究方向为动物智能化装备与软件开发;史 记(1986-),男,北京人,本科,兽医师,研究方向为实验室管理和动物疫病防控;#李杰超与史记为共同第一作者;刘顿成(1965-),男,北京人,大专,高级畜牧师,研究方向为奶牛场经营管理和营养与兽医;冯小宇(1979-),男,贵州铜仁人,土家族,硕士,正高级兽医师,研究方向为动物疫病诊断防治技术;庞舒月(2005-),女,吉林吉林人,本科,研究方向为大数据分析与建模。

Application of Cow Intelligent Health Management System in Early Diagnosis of Individual Cases

LI Jiechao1#, SHI Ji2#, LIU Duncheng3, FENG Xiaoyu2, PANG Shuyue4, MA Chong5,*   

  1. 1Beijing Jiumuxing Technology Co., Ltd., Beijing 100080;
    2Beijing Animal Disease Prevention and Control Center, Beijing 102600;
    3Chengde Sanyuan Co., Ltd., Chengde Hebei 067000;
    4College of Economics and Management, China Agricultural University, Beijing 100080;
    5College of Animal Science, China Agricultural University, Beijing 100080
  • Online:2024-11-25 Published:2024-12-10

摘要: 在奶牛养殖过程中,肢蹄病、产后虚弱等多种疾病的早期阶段均可见步态异常表现。作为奶牛健康状况的早期指示性指标,步态异常不仅可以提示奶牛个体健康状态的变化,还影响着奶牛福利、生产性能及繁殖效率,进而造成牧场更多的经济损失。本文剖析了奶牛步态异常的产生机理,并以此为基础,着重探讨了奶牛智慧健康管理系统通过对步态异常的揭发,实现个体疾病早期诊断的积极意义。凭借智能传感、多模态数据算法模型及“端-边-云”高性能计算能力,为牧场提供了新的疾病预警与健康评估手段。该系统旨在构建一个集全面生命体征监测、智能化分析与精准化辅助诊断于一体的现代化奶牛养殖体系,以克服传统人工诊断技术的局限,实现对奶牛疾病揭发的客观性、全面性、准确性和及时性。根据临床案例研究表明,牧场使用奶牛智慧健康管理系统后,疾病揭发数量是人工揭发的3~4 倍,疾病揭发时间较人工揭发提前7~30 天。该系统的应用能有效提升牛群健康水平,减少沉没成本,提升经济效益。

关键词: 智慧养殖, 人工智能, 大数据, 奶牛疾病预警, 步态异常

Abstract: In the process of dairy cow farming,gait abnormalities can be observed in the early stages of various diseases such as limb and hoof problems,postpartum weakness and more. As an early indicator of dairy cows' health status,gait abnormalities not only signal changes in individual cows' health but also impact their welfare,production performance and breeding efficiency,ultimately leading to greater economic losses for farms. This paper delved into the mechanisms that gave rise to gait abnormalities in dairy cows and based on this understanding, emphasized the positive significance of smart health management systems for dairy cows in enabling early individual disease diagnosis through the detection of gait abnormalities. Leveraging intelligent sensors,multimodal data algorithmic models,and high-performance edge-cloud computing capabilities,these systems provide novel disease warning and health assessment tools for dairy farms. The goal of this system is to establish a modern dairy farming system that integrates comprehensive vital sign monitoring,intelligent analysisand precise auxiliary diagnosis,thereby overcoming the limitations of traditional manual diagnostic techniques and ensuring objective,comprehensive,accurate,and timely disease detection in dairy cows. Clinical case studies indicate that, after implementing a smart health management system for dairy cows, farms experience 3~4 times increase in the number of diseases detected compared to manual methods, with detection occurring 7~30 days earlier. The application of this system effectively enhances herd health,reduces sunk costs,and boosts economic efficiency.

Key words: smart farming, artificial intelligence, big data, dairy cow disease early warning, gait abnormalities

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