阅读说明：本技术 后备母猪体重预估方法 (Replacement gilt weight predictor method ) 是由 方正锋 彭继勇 吴德 徐盛玉 林燕 车炼强 冯斌 卓勇 于 2019-09-28 设计创作，主要内容包括：本发明公开了一种后备母猪体重预估方法,其包括获取后备母猪的形态指标数据,形态指标数据包括胸围、日龄、P2点背膘厚、体长、臀部高度和腿部宽度；根据后备母猪的形态指标数据,采用构建的预估后备母猪体重的回归方程计算后备母猪的体重,回归方程为：体重＝-140.659+1.298×胸围-0.019×日龄-0.034×P2点背膘厚+0.408×体长+0.285×臀部高度+1.220×腿部宽度；其中,回归方程的R<Sup>2</Sup>＝0.929,P<0.001。本方案通过形态指标数据与回归方程的相互结合,能够准确地预估后备母猪的体重。(The invention discloses a kind of replacement gilt weight predictor methods comprising obtains the morphological index data of replacement gilt, morphological index data include bust, age in days, the P2 point thickness of backfat, body length, hip height and leg widths；According to the morphological index data of replacement gilt, using the weight of the regression equation calculation replacement gilt for estimating replacement gilt weight of building, regression equation are as follows: long+1.220 × leg widths of+0.285 × hip height of weight=- 140.659+1.298 × bust -0.019 × age in days -0.034 × P2 point thickness of backfat+0.408 × body；Wherein, the R of regression equation 2 =0.929, P < 0.001.This programme is be combined with each other by morphological index data and regression equation, can accurately estimate the weight of replacement gilt.)

后备母猪体重预估方法

技术领域

本发明涉及监测动物生长的技术，具体涉及一种后备母猪体重预估方法。

背景技术

基于集约化养殖的显著效益和畜产品市场需求的扩大，我国养殖业正向集约化经营方向迅速发展。目前我国规模化水平已达60％以上，国内年出栏500头以上规模养殖比重已经占到45％。但目前我国养猪生产水平仍相对落后，后备母猪不发情或发情较晚的现象极为普遍，导致这一现象的主要原因为在后备母猪饲养过程中，对后备母猪体重监控不足，无法给后备母猪提供精确的营养供应，导致后备母猪过肥或过瘦，降低后备母猪发情率。

在规模化养猪场中，很难实现对后备母猪体重的实时监控，一是由于规模化养猪场后备母猪群体数大，称重将耗费大量劳动力；二是频繁转猪易对后备母猪产生应激。

现有技术中公开了一种母猪体重测量尺(CN201510263094.6)和专用于经产母猪的体重测量尺(CN 201611187686.5)，母猪体重测量尺能够根据母猪腰围，通过腰围体重转化表一目了然的读出对应的体重。专用于经产母猪的体重测量尺的本体上设置有起点刻度以及若干个体重标识刻度，相邻的体重标识刻度之间具有间距，每一个体重标识刻度对应设置有一体重读数，下一个体重标识刻度对应的体重读数与上一个体重标识刻度对应的体重读数之差为一固定值，固定值为5，该体重标识刻度对应的体重读数为M(kg)，则M与L具有如下的关系式：M＝(0.0511*L+0.5687)³。

目前，在生产实践中，母猪体重测量采用过磅的方式进行测量，这一方法准确性高，但对于规模化猪场，每头母猪单独过磅称重将极大增加员工工作量，赶猪过程中易对母猪造成应激反应，极大增加劳动强度。母猪体重测量尺是一种简便的预估母猪体重的工具，但体重测量尺仅通过对母猪的胸围进行测量来估测母猪体重，参考指标参数单一，准确性低，测定结果易受到母猪采食情况和***等因素影响。

发明内容

针对现有技术中的上述不足，本方案提供了一种能够准确测量后备母猪体重的同时降低其应激反应的后备母猪体重预估方法。

为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：

提供一种后备母猪体重预估方法，其包括：

S1、获取后备母猪的形态指标数据，所述形态指标数据包括胸围、日龄、P2点背膘厚、体长、臀部高度和腿部宽度；

其中，胸围为前腿后侧到第一个乳腺之间胸部的周长；体长为后备母猪笔直站立时，从鼻尖到尾根处的长度；臀部高度为地面水平面到臀部背侧水平面的距离；腿部宽度为后备母猪臀部的宽度；

S2、根据后备母猪的形态指标数据，采用构建的预估后备母猪体重的回归方程计算后备母猪的体重，回归方程为：

体重＝-140.659+1.298×胸围-0.019×日龄-0.034×P2点背膘厚+0.408×体长+0.285×臀部高度+1.220×腿部宽度

其中，回归方程的R²＝0.929，P<0.001。

进一步地，所述预估后备母猪体重的回归方程的构建方法包括：

选取若干后备母猪，并分别在后备母猪175日龄和200日龄时，空腹12h称重，获取后备母猪175日龄和200日龄的实际体重；

获取每头后备母猪在175日龄和200日龄时的形态指标数据；

根据所有后备母猪在175日龄和200日龄时的形态指标数据和实际体重，通过回归分析构建形成预估后备母猪体重的回归方程。

进一步地，所述P2点背膘厚的测量方法为：

A1、选取后备母猪最后一根肋骨处，脊柱骨两侧6.5cm处作为P2点背膘厚检测位点；

A2、对被测位点进行剪毛处理，并将润滑剂均匀涂抹于被测点；

A3、将背膘测定仪的探头垂直放于被测位点，按压并旋转探头，当背膘测定仪三个指示灯亮时读取P2点背膘厚；

A4、重复步骤A3，直至得到的P2点背膘厚的数量达到预设数量；之后取所有P2点背膘厚的平均值为P2点背膘厚。

进一步地，采用人工测量的方式获取胸围、日龄、体长、臀部高度和腿部宽度。

进一步地，后备母猪体重预估方法还包括采集后备母猪图像的两个摄像机和对图像信息进行处理、以计算后备母猪胸围、体长、臀部高度和腿部宽度的计算机；两部摄像机架设于猪舍上方组成双目立体相机，两者之间的间距为50～200mm，获取图像前，需对两个摄像机进行标定，获取摄像机构成的系统的内外参数。

进一步地，获取胸围、日龄、体长、臀部高度和腿部宽度的方法包括：

采用两部摄像机同时采集若干张同一后备母猪的图像，并将所有图像传输给计算机；

计算机选取出拍摄有同一后备母猪整个身体的图像，并对选取的图像进行预处理；

将预处理后的图像分别输入已训练的计算后备母猪胸围、体长、臀部高度和腿部宽度的卷积神经网络中，通过四个已训练的卷积神经网络分别得到后备母猪的胸围、体长、臀部高度和腿部宽度。

进一步地，所述后备母猪的P2点背膘厚的测量方法包括：

根据后备母猪的胸围，读取背膘与胸围关系曲线上对应的P2点背膘厚作为当前后备母猪的P2点背膘厚；

其中背膘与胸围关系曲线的构建方法包括：

选取若干头后备母猪，测量每头后备母猪在100至250日龄区间中每个日龄的胸围和P2点背膘厚，得到若干组胸围和对应的P2点背膘厚；

基于P2点背膘厚，以每0.1cm作为一个区间，并将测量得到的所有P2点背膘厚划分为若干组，计算每组P2点背膘厚的平均值及该组对应的所有胸围的平均值；

以胸围为横坐标，P2点背膘厚作为纵坐标，采用所有组P2点背膘厚平均值及与之对应的胸围平均值绘制曲线，并对曲线做平滑处理，得到P2点背膘厚与胸围关系曲线。

本发明的有益效果为：本方案通过构建的回归方程结合后备母猪的形态指标数据能够比较准确地测量出后备母猪的体重，通过对后备母猪体重的测量可以方便管理者通过调整后备母猪的采食量以使其体重处于最佳状态，并在最佳日龄发情，以最终达到提高后备母猪的发情率。

另外，本方案采集后备母猪的体重时获取的形态指标数据可以直接在猪舍进行测量，对后备母猪造成的应激反应较小，同时还可以降低工人采集形态指标数据的劳动强度。

附图说明

图1为后备母猪体重预估方法的流程图。

具体实施方式

下面对本发明的具体实施方式进行描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。

参考图1，图1示出了后备母猪体重预估方法的流程图；如图1所示，该方法S包括步骤S1至步骤S2。

在步骤S1中，获取后备母猪的形态指标数据，所述形态指标数据包括胸围、日龄、P2点背膘厚、体长、臀部高度和腿部宽度；

其中，胸围为前腿后侧到第一个乳腺之间胸部的周长；体长为后备母猪笔直站立时，从鼻尖到尾根处的长度；臀部高度为地面水平面到臀部背侧水平面的距离；腿部宽度为后备母猪臀部的宽度。

实施时，本方案优选所述P2点背膘厚的测量方法为：

A1、选取后备母猪最后一根肋骨处，脊柱骨两侧6.5cm处作为P2点背膘厚检测位点；

A2、对被测位点进行剪毛处理，并将润滑剂均匀涂抹于被测点；

A3、将背膘测定仪的探头垂直放于被测位点，按压并旋转探头，当背膘测定仪三个指示灯亮时读取P2点背膘厚；

A4、重复步骤A3，直至得到的P2点背膘厚的数量达到预设数量；之后取所有P2点背膘厚的平均值为P2点背膘厚。

后备母猪的P2点背膘厚还可以采用猪B超测定仪进行测量。其中胸围、日龄、体长、臀部高度和腿部宽度可以采用人工进行测量。

在步骤S2中，根据后备母猪的形态指标数据，采用构建的预估后备母猪体重的回归方程计算后备母猪的体重，回归方程为：

体重＝-140.659+1.298×胸围-0.019×日龄-0.034×P2点背膘厚+0.408×体长+0.285×臀部高度+1.220×腿部宽度

其中，回归方程的R²＝0.929，P<0.001。

在本发明的一个实施例中，预估后备母猪体重的回归方程的构建方法包括：

选取若干后备母猪，并分别在后备母猪175日龄和200日龄时，空腹12h称重，获取后备母猪175日龄和200日龄的实际体重；获取每头后备母猪在175日龄和200日龄时的形态指标数据；

根据所有后备母猪在175日龄和200日龄时的形态指标数据和实际体重，通过回归分析构建形成预估后备母猪体重的回归方程。

本方案在构建预估后备母猪体重的回归方程时，选取后备母猪在175日龄和200日龄采集的相关参数，主要想通过175日龄的相关参数判断后备母猪在之前饲养阶段是否达到了预期体重目标，以便通过这些参数调控未来一段时间后备母猪的喂养方式。

通过200日龄的相关参数的采集，可以对175日龄至200日龄期间调控的喂养方式进行检测，以便于再次调整喂养方式，以使后备母猪在最佳初情日龄时达到目标体重，同时实现后备母猪的体成熟和性成熟，达到发情高峰。

通过在达到最佳发情日之前对后备母猪的参数进行采集，可以方便使后备母猪能够在适宜的日龄达到适宜的体重，提高后备母猪育成率；同时这两日龄处于后备母猪体重调控阶段，其采集的数据能够使构建的模型测量的后备母猪体重更加准确。

本方案在获取后备母猪的胸围、日龄、体长、臀部高度和腿部宽度时也可以采用全自动的方式获取，在实现时，本方案的后备母猪体重预估方法还包括采集后备母猪图像的两个摄像机和对图像信息进行处理、以计算后备母猪胸围、体长、臀部高度和腿部宽度的计算机；两部摄像机架设于猪舍上方组成双目立体相机，两者之间的间距为50～200mm，获取图像前，需对两个摄像机进行标定，获取摄像机构成的系统的内外参数。

实施时，本方案优选获取胸围、日龄、体长、臀部高度和腿部宽度的方法包括：采用两部摄像机同时采集若干张同一后备母猪的图像，并将所有图像传输给计算机；

计算机选取出拍摄有同一后备母猪整个身体的图像，并对选取的图像进行预处理；

将预处理后的图像分别输入已训练的计算后备母猪胸围、体长、臀部高度和腿部宽度的卷积神经网络中，通过四个已训练的卷积神经网络分别得到后备母猪的胸围、体长、臀部高度和腿部宽度。

通过采集的图像再结合已训练的卷积神经网络能够比较准确地进行数据的采集，同时由于跟后备母猪之间不存在接触，不会对后备母猪的生长造成应激。

为了便于后备母猪P2点背膘厚的快速确定，本方案在采用图像与卷积神经网络得到后备母猪的胸围后，可以基于该胸围，读取事先构建好的背膘与胸围关系曲线上对应的P2点背膘厚作为当前后备母猪的P2点背膘厚。

通过上述方式得到后备母猪的P2点背膘厚，大幅度降低工人的劳动强度，再结合图像和卷积神经网络，可以使后备母猪的所有参数之间通过智能设备获取，整个过程可以与后备母猪零接触，使得后备母猪培育过程的监测不会对后备母猪的生长造成应激。

实施时，本方案优选，其中背膘与胸围关系曲线的构建方法包括：

选取若干头后备母猪，测量每头后备母猪在100至250日龄区间中每个日龄的胸围和P2点背膘厚，得到若干组胸围和对应的P2点背膘厚；

基于P2点背膘厚，以每0.1cm作为一个区间，并将测量得到的所有P2点背膘厚划分为若干组，计算每组P2点背膘厚的平均值及该组对应的所有胸围的平均值；

以胸围为横坐标，P2点背膘厚作为纵坐标，采用所有组P2点背膘厚平均值及与之对应的胸围平均值绘制曲线，并对曲线做平滑处理，得到P2点背膘厚与胸围关系曲线。

在构建背膘与胸围关系曲线时对后备母猪不同日龄的胸围及P2点背膘厚的监测，主要是使得到的P2点背膘厚和胸围比较全面，以使构建的背膘与胸围关系曲线得到的P2点背膘厚无限接近真实值。

下面结合具体的实例对本方案提供的预估方***性进行说明：

随机挑选20头不同体重及不同日龄的后备母猪进行体重预估验证试验，结果发现应用本方法所预估体重准确率明显高于其他几类体重预估模型。

1)采用生产中常用的猪体重预估方程式，即：猪的体重＝(胸围*体长)/142(营养良好)或156(营养中等)或162(营养不良)进行后备母猪体重预估，结果如表1所示，平均准确率达86.73％。

表1后备母猪体重预估表

2)当应用专利“一种母猪体重测量尺(CN201510263094.6)”中说述方法进行验证时，得出后备母猪预估体重如表2所示，其准确性差，其胸围与体重的转化规律并不适用于后备母猪。

表2后备母猪体重预估准确性

3)采用本方案提供的预估方法对后备母猪进行体重预估时，将显著提高后备母猪体重预估的准确性。如表3所示，应用本预估模型对20头后备母猪进行预估，其准确度达97.38％。

表3体重预估方程准确性

综上所述，采用本方案的预估方法为后备母猪体重难以测定等问题提供了准确、便捷的解决方案。本方案的应用将促进规模化企业实时监控后备母猪体况，及时依据后备母猪个体生长差异调整饲喂策略提供参考。