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申请/专利权人：吉林省农业科学院(中国农业科技东北创新中心)

摘要：本发明提供了一种肉牛饲养管理方法及系统，属于智能管理技术领域。首先采集肉牛粪便图像，对其进行预处理，提高图像质量，便于后续分析；然后将预处理后的粪便图像输入粪便分类网络进行特征提取和分类，该网络包括扩张卷积模块、双分支特征融合模块以及全连接层，能够深度挖掘粪便图像中的关键信息，精确识别粪便类型；同时采集料槽数据，通过传感器获取特征，并运用机器学习算法分析饲料剩余状态和肉牛采食行为；再将这些特征融合构建融合特征集，输入LSTM模型进行训练，以预测料槽状态；最后将粪便分类结果与料槽状态评估结果进行关联分析，形成综合的饲养管理决策依据，为肉牛饲养管理提供了科学、精准的决策支持。

主权项：1.一种肉牛饲养管理方法，其特征在于，所述方法包括：步骤S1：采集肉牛粪便图像；步骤S2：对所述肉牛粪便图像进行预处理，得到处理图像；步骤S3：将所述处理图像输入粪便分类网络进行特征提取，得到分类结果；所述粪便分类网络包括第一标准卷积层、第一激活函数层、第二标准卷积层、第二激活函数层、第一最大池化层、扩张卷积模块、第一双分支特征融合模块、第九标准卷积层、第三激活函数层、第二最大池化层、第二双分支特征融合模块、第三全局平均池化层、第五全连接激活层和全连接分类层；所述分类结果为时间戳标记的粪便检测数据，包括粪便类型、生理状态评分；步骤S4：采集料槽数据，对所述料槽数据进行特征融合，建立料槽状态预测模型，输出料槽状态评估结果，具体包括：部署重量传感器，提取重量特征；部署振动传感器，提取振动信号并进行特征提取，得到振动特征；将提取的振动特征采用机器学习算法进行分类或回归分析，输出饲料的剩余状态和肉牛采食行为；将重量特征、振动特征、饲料的剩余状态和采食行为进行融合，构建融合特征集；将融合特征集输入到长短期记忆网络模型进行训练，输出料槽状态评估结果；所述料槽状态评估结果包括饲料剩余比例、消耗速率、料槽清洁度；步骤S5：将所述分类结果和所述料槽状态评估结果整合，进行关联分析，得到分析结果，具体包括：关联粪便检测的时间与其同期或相邻时间段内的料槽状态数据；利用统计分析方法和时间序列分析技术研究料槽状态评估结果与分类结果之间的相关性。

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