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和崖州湾国家实验室猪基因组与育种团队联合在国际期刊《Computers in Industry》在线发表了题为“FarrowSight: An intelligent system for early-stage piglet growth performance prediction in farrowing stables”的研究成果。针对育种场和扩繁场的母猪产房这一关键场景中，仔猪体重等生长性能测定依赖人工、工作量大，且难以连续性测定等行业痛点问题，成功研发出仔猪生长性能智能测定与预测系统FarrowSight。该系统的核心硬件包含RGB-D传感器与智能巡检车，可在不干扰母猪与仔猪活动的前提下，自动化、精准采集仔猪的时序、深度图像数据，而后基于自研算法实现了母猪产房多目标干扰场景下的仔猪个体身份识别、精准体重估测与生长性能预测，可以直接反映产房中每头仔猪的健康生长状况，并准确预判每头仔猪能否按时达到合格断奶体重，从而通过早期管理干预来提高产房整体效率。
图1. FarrowSight系统框架示意图
FarrowSight基于373头仔猪21个时间点的69716张RGB-D图像，实现了3个核心功能：（1）仔猪个体识别：针对产房场景中仔猪外貌特征相似等实际情况，采用数字喷漆进行一次性标识，创建仔猪个体精细标注数据集，构建了结合Mask R-CNN实例分割等算法的个体精准识别模型，实现了产房多目标干扰场景下的仔猪身份鉴定，准确性达98%；（2）仔猪体重估测：构建了基于深度图像输入的ResNeXt-101（32´8d）回归网络，对仔猪个体进行深度特征提取，并结合多帧鲁棒性优化策略，实现了仔猪体重的精准估测，准确性达93%；（3）仔猪生长预测：利用前两个功能获取的仔猪“个体水平”“时序”体重数据，基于多模型集成迭代预测框架AG-IterNet进行建模，并结合TensorRT加速部署，实现了仔猪生长性能的高效、精准预测，仅基于出生后7天的早期测定数据，仔猪断奶前生长曲线的预测准确性（R2）达到了0.83，预测效率达1.005头/秒。而且随着测定数据的持续采集，预测性能会不断提升；成功将传统3-4周龄的断奶生长评估节点前置至出生后1周，破解了传统人工称重“效率低、易应激、传疫病”的弊端。
猪基因组与育种团队始终践行智慧农业科技人才产业一体化，自主研发的FarrowSight软硬件一体化表型组设备以破解生猪产业场景中的痛点为导向，创新“设备+算法”核心技术，创制软硬件一体化产品，构建了“场景适配-设备研制-数据采集-算法研发-软硬件协同”的完整技术体系，为生猪育种与健康养殖智能化升级提供了新技术产品。
华中农业大学与崖州湾国家实验室联合培养的博士研究生刘恒祎为论文第一作者，熊雄副研究员为论文通讯作者。猪基因组与育种团队赵书红教授、李新云教授、刘小磊教授、黎煊教授、付玉华研究员共同参与并指导了该项工作。该研究工作得到了国家重点研发计划青年科学家项目、中央高校基本科研业务费以及国家生猪产业技术体系岗位科学家等项目的资助。
原文链接：//doi.org/10.1016/j.compind.2025.104433
通讯员：熊雄、刘恒祎
审核人：刘小磊
