吉俊玲，李曉鳴,2，楊曉志，孫國波,2，王 健,2，秦豪榮*

(1.江蘇農(nóng)牧科技職業(yè)學院，江蘇 泰州 225300；2．國家級水禽基因庫，江蘇 泰州 225300)

體重監(jiān)測是家禽保種育種和生產(chǎn)管理的經(jīng)常性工作。水禽體重測定常采用人工抓捕方式，操作過程不僅費時費力，還會對水禽種群造成驚嚇，產(chǎn)生應激反應。隨著信息化網(wǎng)絡化的發(fā)展，不少學者對家禽體重自動化測定進行了研究，大多采用采食-稱重系統(tǒng)測定家禽的個體體重。家禽是群居動物，設定特定掃碼通道和位置，常因芯片識別問題影響個體數(shù)據(jù)采集的準確性。水禽保種中體重測定按特定周齡抽樣進行，通過計算平均數(shù)和標準差來反映整個種群的生長情況。本研究基于水禽群居生態(tài)習性與平養(yǎng)生產(chǎn)模式，采用“AI監(jiān)控+人工輔助”方式，測定水禽的實時總重和數(shù)量，構(gòu)建出用多個樣本平均數(shù)估計種群平均數(shù)和標準差的統(tǒng)計模型，旨在為無應激和高效率測定水禽體重提供參考。

1 材料與方法

1.1 體重數(shù)據(jù)智能化采集分析系統(tǒng)的設計

水禽體重數(shù)據(jù)智能采集分析系統(tǒng)包括電子地秤、攝像機、交換機、AI分析服務器、液晶拼接大屏(可視化終端)等。地秤、攝像機分別實時采集稱重數(shù)據(jù)和圖像，通過網(wǎng)絡交換傳輸至服務器與錄像機。錄像機負責存儲視頻畫面，服務器用于數(shù)據(jù)分析，并將結(jié)果展示至各終端。每棟水禽保種舍設置3臺地秤，2.0 m*1.5 m,量程300 kg，精度50 g，配有線儀表。采用“AI監(jiān)控+人工輔助”方式，攝像頭實時監(jiān)測地秤上水禽的數(shù)量，同時獲取總重量來測算平均體重。計算機終端顯示實時重量、計數(shù)、照片和時間，人工剔除計數(shù)不準和重復計數(shù)的數(shù)據(jù)資料，確保采集數(shù)據(jù)真實有效。

1.2 試驗動物與管理

試驗動物為水禽基因庫保存的408只太湖母鵝，飼養(yǎng)舍為保種舍，并安裝智能稱重裝置。試驗動物進行常規(guī)飼養(yǎng)管理。

1.3 多樣本平均數(shù)估計種群體重參數(shù)

(1)

若k次稱重的樣本含量較大且相等(n>30)，用樣本平均數(shù)的平均數(shù)、標準差估計總體參數(shù)。

(2)

(3)

(4)

當各n=n時，若測量次數(shù)k較大，nk-1≈nk,k-1≈k，上式與多個樣本平均數(shù)直接估計標準差趨于一致；當各n=1時，上式相當于直接用個體數(shù)據(jù)估計標準差。

(5)

1.4 數(shù)據(jù)采集與統(tǒng)計方法

母鵝10周齡時逐只稱重，計算母鵝總體平均數(shù)和標準差。隨后啟動智能稱重，每30 min獲取一次稱重數(shù)據(jù)，經(jīng)核對獲取有效數(shù)據(jù)。用SPSS軟件隨機抽樣，模擬稱重數(shù)據(jù)。分別用智能稱重數(shù)據(jù)和計算機模擬數(shù)據(jù)，估計樣本平均數(shù)與標準差，并與總體參數(shù)相比較，驗證統(tǒng)計分析模型。

2 結(jié)果與分析

2.1 隨機抽樣下統(tǒng)計量的計算

408只太湖鵝隨機抽測10次，測定結(jié)果見表1。

表1 隨機抽樣太湖鵝體重(n=30)Table 1 Body weight of Taihu goose using random sampling method g

2.2 智能化采集數(shù)據(jù)分析

由表2可見，智能化分析系統(tǒng)估計樣本平均數(shù)=2402.9，與總體均數(shù)μ的差值為-10.7，與隨機抽測平均值非常接近，差值為-0.2。智能化分析系統(tǒng)估計樣本標準差s=221.8，處于隨機抽測標準差的取值范圍(209.2-300.9)內(nèi)，與總體標準差σ差值為-39.7。

表2 智能采集各樣本的重量、計數(shù)與平均數(shù)Table 2 Weight, count and average of samples obtained by intelligent acquisition system

2.3 模擬結(jié)果分析

不同抽樣方式模擬太湖鵝體重的結(jié)果見表3。由表3可以看出，各組平均數(shù)估計值取值范圍(2393.7-2425.6)變窄，優(yōu)于表1單個數(shù)據(jù)的隨機抽樣(2361.1-2442.0)。F組、C組抽測只數(shù)較多，平均數(shù)估計值接近總體均數(shù)。A組、E組樣本標準差的估計值與總體標準差偏差小，C組偏差最大，表明標準差估計不僅受抽樣誤差的影響，也與抽樣方式有關。E組抽樣與表2智能實際采集相近，統(tǒng)計分析得到的標準差與總體標準差偏差較小，驗證了統(tǒng)計方法的有效性。

表3 不同抽樣方式模擬太湖鵝體重Table 3 Simulation of Taihu goose weight by different sampling methods g

3 討 論

智能化稱重系統(tǒng)采集數(shù)據(jù)為地秤上水禽體重總和，準確識別地秤上的水禽只數(shù)是關鍵。本研究根據(jù)水禽外貌特征自行開發(fā)識別程序，但為保證識別準確無誤，在獲取稱重數(shù)據(jù)的同時，自動計數(shù)，自動拍照，并記錄數(shù)據(jù)抓取時間。在計算機終端通過比對照片，管理員對每次稱重時的計數(shù)進行確認，對照片模糊不清或水禽只數(shù)重疊的稱重數(shù)據(jù)棄之不用，對照片計數(shù)清晰但重量相同、測定時間相近的數(shù)據(jù)人工研判，若為重復計數(shù)僅算一次有效數(shù)據(jù)。經(jīng)人工比對剔除可疑數(shù)據(jù)后，計算機終端按照本統(tǒng)計模型輸出平均數(shù)和標準差，操作簡單，準確性高。

研究表明，多個樣本平均數(shù)估計總體的平均數(shù)，與多次測量抽測的只數(shù)總和有關。抽測只數(shù)越多，平均值的估計結(jié)果越接近真值。智能化稱重系統(tǒng)采集水禽只數(shù)一般較多，可以更加準確把握水禽發(fā)育的集中趨勢。

多個樣本平均數(shù)估計總體標準差，要求樣本含量較大且相等(n>30)。對于不等精度測量結(jié)果標準差的估計，Bessel公式是以單次測量服從正態(tài)分布為前提的。本研究中，對于若干含量不等小樣本為主的資料，如果用Bessel公式估計標準差誤差會很大，估計值偏小。本研究從標準差的定義出發(fā)，各組離均差平方和的估計，充分考慮了樣本含量大的測量組對標準差大小的影響，采用標準差的估計結(jié)果較為可靠。

對特定總體而言，增大樣本含量有利于減少抽樣誤差。智能采集次數(shù)k越多，單次樣本含量數(shù) 越大，智能化稱重采集分析結(jié)果越準確。單次樣本含量具有隨機性，通過增加智能采集次數(shù)和設置總樣本含量 下限，依靠“大數(shù)據(jù)”獲取單次樣本含量較大的數(shù)據(jù)資料。受樣本含量和抽樣誤差影響，本系統(tǒng)估計的標準差大多稍低于總體標準差，說明該統(tǒng)計模型尚需進一步驗證和完善，但對滿足水禽保種和生產(chǎn)需求而言，仍不失為一種有效可用的方法。

4 結(jié) 論

本研究結(jié)果表明，采用水禽體重智能化采集分析系統(tǒng)，能夠?qū)崟r測定水禽總重和數(shù)量，測定效率高，操作無應激。建議總樣本含量在200只以上，智能采集次數(shù)30次以上，可提高智能采集分析系統(tǒng)估計的準確性。