基于动物指标自动化评估的猪只屠宰场福利监测技术：系统综述与精准畜牧业应用前景

本刊推荐：为解决屠宰场猪只福利自动化评估的难题，研究人员系统综述了基于动物指标（ABIs）的自动化监测技术和精准畜牧业（PLF）工具。研究通过文献检索、商业技术调研及专家咨询，筛选出87种技术（16种屠宰场专用，52种农场技术可转化），涵盖行为、生理及病理指标自动化采集。结果表明自动化技术可实现连续、客观的福利评估，减少人工偏差，并为全产业链福利监控提供数据支持，对提升动物福利标准和肉类生产透明度具有重要意义。

　　

随着肉类生产集约化程度不断提高，社会对养殖动物福利的关注日益增强。猪作为全球最重要的经济动物之一，其生命终点——屠宰场的福利状况直接关系到动物伦理和肉类品质。然而，传统人工评估方式在高速度屠宰流水线中面临疲劳、主观性强、数据不连续等问题，难以实现大规模标准化监测。更关键的是，屠宰场作为汇集不同农场动物的枢纽节点，具有独特的数据集成优势，可同时反映养殖、运输和屠宰过程中的福利状况，但这一潜力尚未被充分挖掘。

为此，由Angela Ramon-Perez领衔的国际研究团队在《Biosystems Engineering》发表了系统性综述研究，全面分析了屠宰场猪只福利自动化评估的技术现状与应用前景。研究通过三阶段方法论（系统文献检索、商业技术普查和专家咨询问卷），首次整合了屠宰场专用技术与可转化农场技术，构建了完整的技术图谱，为精准畜牧业（PLF, Precision Livestock Farming）在屠宰环节的应用提供了实践指导。

研究团队采用系统文献检索（遵循PRISMA指南）、商业技术搜索引擎筛查（Google检索策略）及专家咨询问卷（39名跨领域专家参与）三重验证法，确保技术识别的全面性。文献检索覆盖2000-2022年Web of Science、PubMed和Scopus数据库，商业检索针对52种技术关键词进行，专家咨询则通过EUSurvey平台实施。

4.1. 待宰区（Lairage area）技术应用

饮水行为监测：通过水流计（如Sonata Ultrasonic Water Meter）量化饮水量，研究发现运输应激和高温会导致猪只优先休息而非饮水，但缺乏屠宰场特定研究数据支持。

操作处理评估：计算机视觉系统（如AI4Animals、Argus）通过分析CCTV footage自动识别粗暴操作行为，减少人猪接触，但需人工复核提升算法精度。

咬尾行为监测：TailTech和TAIL系统通过3D摄像头识别尾位姿态，但屠宰场环境适用性需进一步验证，且咬尾与屠宰前应激的关联证据不足。

声学监测：SoundTalks咳嗽监测系统可关联呼吸道疾病与肺部病变（r>0.7），STREMODO系统识别痛苦叫声准确率>95%，但群体级监测难以定位个体。

活动量分析：Dilepix和Healthy Climate Monitor通过像素变化分析运动状态，空间占用监测（Genba Solutions）可评估拥挤程度，但屠宰场动态环境基准难确立。

体重监测：14种图像分析技术（如PigVision、eYeGrow）和6种自动秤系统（如TriSortPro）可实现非接触测重，精度达97-98%，用于优化待宰栏空间分配。

体温监测：红外测温仪（如IRT207）和热成像相机（FLIR E8 Pro）检测耳根或外阴温度关联核心体温（r=0.95），但环境湿度、污垢影响测量准确性。

4.2. 屠宰区（Slaughter area）技术应用

击昏与屠宰有效性：CET’ Automatique通过角膜反射监测击昏效果，VisStick计算机视觉系统检测出血状态（准确率98-100%），但多反射组合验证尚未普及。

4.3. 胴体处理区（Carcass processing area）技术应用

皮肤与内脏病变：ADAL系统检测胸膜炎准确率85.5%，PigInspector识别耳部损伤（敏感性77%）和尾部损伤（敏感性77.8%），TailCam尾长测量与人工评分高度相关（r=0.90）。

研究结论强调，屠宰场自动化福利评估技术虽具潜力，但仍面临三大挑战：技术标准化不足（如尾长评分缺乏统一标准）、环境适应性差（湿度、温度干扰传感器）、责任溯源困难（损伤发生时段难以判定）。未来需优先开发适用于屠宰场高速环境的抗干扰技术，并建立指标-时段关联模型以明确福利责任环节。该研究为构建全链条猪只福利数字监控系统提供了关键技术路径，对推动动物福利标准化、提升肉类产业透明度具有里程碑意义。