综述：非侵入式监测技术在集约化绵羊养殖中的应用

这篇综述系统评述了非侵入式监测技术（NMT）在集约化绵羊养殖中的应用进展，涵盖接触式与非接触式传感器（如计算机视觉、红外热成像）在个体识别（准确率>98%）、行为分析、体尺参数和生理指标监测中的优势与局限，提出多学科融合与算法优化是推动智慧畜牧业（Precision Livestock Farming, PLF）发展的关键。

　　

非侵入式监测技术：重塑集约化绵羊养殖的未来

引言

随着全球肉类消费增长，集约化绵羊养殖面临传统人工监测效率低、应激反应大等挑战。非侵入式监测技术（NMT）通过集成传感器、物联网（IoT）和人工智能算法，为实时监测动物健康与行为提供了高效解决方案，成为畜牧业数字化转型的核心驱动力。

技术分类与比较

接触式传感器（如智能耳标、RFID）可精准连续监测体温、心率等生理指标，但存在设备磨损和维护成本高的问题。非接触式传感器（如红外热成像、LiDAR）适用于群体监测，但对环境光照和算法依赖性强。研究显示，计算机视觉在绵羊面部识别中准确率达98.7%，而LiDAR的体尺测量误差仅0.79%。

关键应用场景

1. 个体识别：

   • 生物特征识别：改进的ResNet-50模型通过注意力机制提升绵羊面部识别鲁棒性；虹膜识别虽精度高（97-99%），但成本限制其推广。
   • 步态分析：结合多传感器可实现93.3%的自由放牧个体识别率。

2. 行为监测：

   • 基础行为：YOLOv8n模型对辽宁绒山羊站立/躺卧行为识别准确率达98.11%。
   • 繁殖行为：基于加速计和GNSS的产羔预警系统可提前3小时预测，准确率91%。

3. 生理指标：

   • 体温监测：智能耳标与红外热成像结合，误差<1%。
   • 心率检测：光学流算法通过微血管颜色变化实现非接触监测，但密集毛发品种误差升至11.7%。

国际趋势与挑战

• 澳大利亚：加速计在放牧行为监测中占比68%，但设备成本高。
• 欧洲：侧重动物福利，UWB定位与红外热成像集成系统可检测热应激。
• 非洲：虹膜识别适应资源有限环境，但数据标准化不足。

未来方向

突破点包括：开发环境鲁棒性算法、构建多模态数据集（如3D点云+声学信号）、柔性电子材料提升穿戴舒适性，以及边缘计算实现实时处理。通过产学研协作降低技术成本，推动中小农场智能化转型。

结论

非侵入式监测技术正推动绵羊养殖向精准化、低应激方向发展，而跨学科创新与用户需求导向的设计将是实现可持续智慧畜牧的关键。