中国是世界第一养猪大国，猪肉生产和消费世界第一，养猪业在我国畜牧业经济中占很大比重。母猪的健康直接关系到食品安全、人类健康、环境污染和贸易壁垒等问题。近年来母猪养殖生产环节中质量安全问题屡见不鲜，如大量使用抗生素和违禁药品、“猪流感”事件、仔猪死亡率高等问题，因此实时监测母猪行为体征，及时了解和分析母猪行为、分娩情况，并采取相应处理措施，提高母猪健康程度，减少仔猪死亡率，提高猪的福利，减小人力成本投入，提高养殖自动化水平。　　随着规模化、集约化养殖业的发展和人力资源的短缺，自动化养猪将成为养猪业的发展趋势。母猪分娩判断是母猪养殖生产过程中关键环节，准确、实时地监测母猪产前行为对预测母猪分娩时间具有重要意义。传统养殖方式中，母猪分娩时间判断主要依赖饲养员的连续观察，人力负担繁重，工作效率低，容易出现因疏忽而造成仔猪死亡，另外，人与猪接触增大了人畜共患病的传播机率。母猪体温能够反应母猪的生理和健康状况。母猪生病还直接影响到仔猪的健康，及时发现病情及时治疗，能够减小疾病传播机率，减少抗生素使用量，提高肉品安全，减少仔猪死亡率。因此，实时准确地监测母猪体温，对关注母猪健康和提高动物福利具有重要意义。传统测量动物体温的方法是人工现场直肠法测量，这种方法测量准确，应用较为广泛，但是该方法需要人为操作，耗时费力，不能实时监测体温，无法对大量的历史数据进行存储和分析。　　针对以上存在的问题，根据规模化养殖生产中实际需求，提出利用加速度传感器和无线传感器网络进行母猪行为特征采集，对母猪产前行为数据进行分析和建模来预测母猪分娩时间，提出利用机器视觉技术进行分娩检测，提出利用红外传感器节点实时监测母猪体温。本课题以目前养殖数量较大的长白、大白等洋白猪为试验对象，试验分别在江苏省金坛市永康农牧科技有限公司、江苏省常州市康乐农牧有限公司和南京禾嘉吉升农牧发展有限公司种猪场（南京农业大学试验种猪场、南京农业大学教学科研实习基地）进行。课题主要从以下几个方面进行研究:　　(1)研究基于三轴加速度传感器和无线传感器网络的母猪产前行为实时监测系统。根据实测母猪脖子周长(约100cm)制作松紧带的规格为120cm×4.5cm，利用松紧带把加速度传感器节点佩戴在母猪脖子上，通过观察两组试验母猪的监控录像进行对比，佩戴传感器节点的8头母猪均没有出现摇头或者往猪栏上蹭等异常现象，说明佩戴传感器节点对母猪产前行为没有影响。根据活动的剧烈程度把母猪产前行为分为躺卧、站立、吃料和筑窝等4种典型行为，采用K均值聚类算法对加速度数据进行识别分类，判断结果与通过观察录像统计的行为情况对比，系统能够正确地识别出4种典型行为，在2000个样本数据中，母猪实际发生行为变化为58次，利用本文建立的方法正确判断出51次，正确率达87.93％，说明利用加速度数据进行母猪行为监测是可行的。加速度传感器节点由一块2000mA电池供电，发送频率为10次/min，能够连续工作30d，可以满足实际生产中需求。　　(2)研究发现母猪日常每天的运动量曲线呈两个波峰分布，且具有周期性。由于母猪分娩前存在筑窝行为，产前运动特征与每天正常的运动特征明显不同。针对母猪产前行为特征，选定运动量大小、高运动量持续时间、是否是喂料时间为主要影响因素，建立基于日间运动量差分法和基于二值Logistic回归两种分娩预测模型。试验表明，基于二值Logistic回归模型对分娩预测相对较为准确，平均预测时间误差为±2.17h，能够为饲养员提供一定参考。　　(3)研究一种基于机器视觉的母猪分娩实时检测技术。为了实时检测母猪是否分娩，需对产床内母猪和仔猪进行目标识别。研究分析母猪分娩视频图像特征，发现新生仔猪一般是不断运动的，但由于母猪臀部也是运动的而且颜色与仔猪相近，提出根据母猪臀部轮廓特征，首先利用半圆匹配算法分割出图像中母猪目标，排除母猪对目标识别的干扰，再利用基于改进单高斯模型的运动目标检测方法，结合颜色和面积特征，进行仔猪目标识别并报警。母猪目标分割试验表明，基于半圆匹配算法可以有效地分割出母猪目标，与人工匹配方法对比，算法匹配半径误差均值为4个像素，圆心距离误差均值为16.47个像素。对比试验了基于二分法和递归法的圆心确定算法，基于二分法的匹配速度是递归法的16～20倍。运动目标检测试验表明，改进后的基于单高斯模型的背景减除法相对于传统的单高斯背景模型法，对面积较大、运动缓慢目标检测更加完整。对8头母猪的分娩检测试验中，系统准确的识别出每头母猪生出的第一头仔猪，识别率为100％。　　(4)为了降低基于机器视觉的母猪分娩检测系统的成本，提高运算速度，增加系统的推广价值，研究基于FPGA的母猪分娩检测系统。系统采用价格低廉的CMOS摄像头进行图像采集，研究利用FPGA实现运动目标检测，系统检测到分娩后将分娩图像进行基于DCT的有损JPEG压缩，通过3G发送到服务器报警。试验表明，系统传输一幅大小约130KB的图像仅需5.4s，满足数据上传的实时性要求。　　(5)研究利用高精度数字红外传感器MLX90614和CC2430的测温节点进行母猪体温实时监测技术。利用红外热像仪采集母猪正面（脸部）、侧面（肚子）和后面（臀部）三个方向的红外热辐射图像，试验表明，母猪臀部大部分面积的温度较高，平均温度为32.6，臀部不同位置的温度相差不大，因此本系统选择母猪臀部作为测温节点的测量部位。由于母猪站立或其他干扰，测得的体温存在一些异常数据，研究基于分布图法的异常数据处理方法，利用红外测温节点测量母猪臀部温度处理后的精度为±0.55℃，基本可以满足生产需要。利用空气温湿度传感器测量猪舍环境的温湿度，研究母猪体温与环境温湿度之间的关系。试验中利用测温节点分别测量正常母猪臀部和脸部的温度，同时测量猪舍环境温湿度，通过空气温湿度计算出的母猪体温与实际测量出的母猪肛肠温度基本一致，试验证明利用与空气温湿度相关的体温更加稳定，可以有效监测母猪是否出现发烧和热应激现象。　　(6)对猪舍环境监测、母猪行为监测、分娩检测、体温测量、视频监控等功能模块进行集成，结合人工输入的相关信息，建立母猪福利养殖信息管理系统，实现对母猪生产过程中的关键因素进行自动监测。