黃千瑞 張日紅 陳軒杰 謝文迪 肖鴻旭 蘇楚妍

摘要：隨著現(xiàn)代畜禽業(yè)的快速發(fā)展，畜禽養(yǎng)殖場(chǎng)對(duì)養(yǎng)殖技術(shù)機(jī)械化、自動(dòng)化的需求不斷增加。鴿子精準(zhǔn)投料技術(shù)不僅能夠有效地提高飼料利用率、降低勞動(dòng)力成本，還能提高生產(chǎn)效率和經(jīng)濟(jì)效益。該文以鴿子的智能精準(zhǔn)投料為目標(biāo)，設(shè)計(jì)鴿子養(yǎng)殖智能投料小車。首先，介紹鴿子養(yǎng)殖智能投料小車的硬件部分；然后，運(yùn)用YOLOv7深度學(xué)習(xí)模型識(shí)別3層不同高度鴿籠內(nèi)鴿子數(shù)量；接著，開(kāi)發(fā)料倉(cāng)內(nèi)飼料剩余量超聲波檢測(cè)功能、路徑跟蹤與導(dǎo)航的紅外循跡功能；最后，針對(duì)鴿子養(yǎng)殖智能投料小車的投料效率、運(yùn)行精度和最佳投料距離進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在室內(nèi)正常光照下，鴿子和喂料槽的識(shí)別準(zhǔn)確率為93.36%，檢測(cè)和投料的平均時(shí)間為2 s，飼料浪費(fèi)率在1%以下，有效提高了鴿子養(yǎng)殖場(chǎng)的作業(yè)效率。

關(guān)鍵詞：鴿子養(yǎng)殖；智能投料小車；視覺(jué)識(shí)別；深度學(xué)習(xí)；超聲波檢測(cè)；紅外循跡

中圖分類號(hào)：TP183; S817.3???? ???文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A ???????文章編號(hào)：1674-2605（2024）03-0005-07

DOI：10.3969/j.issn.1674-2605.2024.03.005

Design of Intelligent Feeding Cart for Pigeon Breeding

Abstract： With the rapid development of modern livestock and poultry industry， the demand for mechanization and automation of breeding technology in livestock and poultry farms is constantly increasing. The precise feeding technology of pigeons can not only effectively improve feed utilization and reduce labor costs， but also improve production efficiency and economic benefits. This article aims to design an intelligent feeding cart for pigeon breeding with the goal of intelligent and precise feeding. Firstly， introduce the hardware of the intelligent feeding cart for pigeon breeding; Then， use the YOLOv7 deep learning model to identify the number of pigeons in three different height pigeon cages; Next， develop ultrasonic detection function for remaining feed in the silo， infrared tracking function for path tracking and navigation; Finally， experimental analysis was conducted on the feeding efficiency， operational accuracy， and optimal feeding distance of the intelligent feeding cart for pigeon breeding. The results showed that under normal indoor lighting， the accuracy of identifying pigeons and feeding troughs was 93.36%， the average time for detection and feeding was 2 seconds， and the feed rate was below 1%， effectively improving the operational efficiency of the pigeon breeding farm.

Keywords： pigeon breeding; intelligent feeding cart; visual recognition; deep learning; ultrasonic testing; infrared tracking

0? 引言

隨著現(xiàn)代化畜禽業(yè)的迅猛發(fā)展，畜禽養(yǎng)殖規(guī)模也不斷擴(kuò)大。我國(guó)鴿子養(yǎng)殖規(guī)模占世界鴿子養(yǎng)殖總規(guī)模的80%以上，主要集中在新疆、廣東、山東、四川和

安徽等地區(qū)[1]。據(jù)統(tǒng)計(jì)，2021年全國(guó)鴿子出欄量達(dá)6.1億只，其中廣東省全年出欄乳鴿超過(guò)3億只，種鴿存欄量約2 100萬(wàn)對(duì)[2]。在龐大的養(yǎng)殖規(guī)模下，傳統(tǒng)鴿舍+人工喂養(yǎng)的方式已無(wú)法滿足現(xiàn)代養(yǎng)殖業(yè)的需求。為提高養(yǎng)殖效率、降低養(yǎng)殖成本，智能化養(yǎng)殖技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生[3-5]，為現(xiàn)代養(yǎng)殖業(yè)提供了行之有效的解決方案。

近年來(lái)，許多專家學(xué)者對(duì)智能化養(yǎng)殖進(jìn)行了大量的研究。李國(guó)發(fā)等[6]研制蛋雞智能化養(yǎng)殖系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了定時(shí)定量向蛋雞供水供料。李麗華等[7]根據(jù)種雞個(gè)體信息設(shè)計(jì)精確投料控制系統(tǒng)及機(jī)械裝置，實(shí)現(xiàn)了種雞飼喂的智能識(shí)別、信息傳輸、自動(dòng)儲(chǔ)存及精確給料。SYAM等[8]設(shè)計(jì)雞籠頂部運(yùn)輸飼料機(jī)器人，能夠平穩(wěn)地運(yùn)送飼料。但以上方案都對(duì)養(yǎng)殖場(chǎng)地要求較高，且需花費(fèi)較大的成本進(jìn)行設(shè)備升級(jí)[9-11]。

本文設(shè)計(jì)一種鴿子養(yǎng)殖智能投料小車，采用傳感技術(shù)和智能控制技術(shù)，自動(dòng)識(shí)別鴿子數(shù)量，按需投放飼料[12]，且不需要對(duì)養(yǎng)殖場(chǎng)的設(shè)備升級(jí)，僅需在現(xiàn)有鴿子養(yǎng)殖場(chǎng)的地面上用黑色膠帶標(biāo)出循跡線，鴿子養(yǎng)殖智能投料小車即可按照循跡線行進(jìn)。

1? 鴿子養(yǎng)殖智能投料小車

1.1? 結(jié)構(gòu)與運(yùn)行原理

鴿子養(yǎng)殖智能投料小車主要由智能小車、控制電箱、視覺(jué)相機(jī)、投料裝置、料倉(cāng)、進(jìn)料管道等組成，如圖1所示。

在料倉(cāng)頂部的開(kāi)口處進(jìn)料，料倉(cāng)底部開(kāi)有漏料孔；進(jìn)料管道連接投料裝置與喂料槽。根據(jù)鴿籠喂料槽的3種不同高度，在鴿子養(yǎng)殖智能投料小車上布置了3套投料裝置。視覺(jué)相機(jī)和投料裝置的電控電路置于控

制電箱內(nèi)，由微型電腦實(shí)現(xiàn)傳感和控制信號(hào)的集中處理。對(duì)角線布置的伺服電機(jī)通過(guò)鏈傳動(dòng)驅(qū)動(dòng)智能小車行進(jìn)；當(dāng)智能小車停在投料位置時(shí)，視覺(jué)相機(jī)對(duì)鴿子數(shù)量進(jìn)行精確識(shí)別；控制電箱內(nèi)的STM32單片機(jī)通過(guò)控制投料裝置直流電機(jī)的通電時(shí)間，控制流入喂料槽內(nèi)的飼料量。同一列喂料槽投喂完成后，智能小車移動(dòng)至下一列鴿籠位置，繼續(xù)執(zhí)行下一次投料任務(wù)。

1.2? 控制系統(tǒng)

鴿子養(yǎng)殖智能投料小車控制系統(tǒng)主要包括移動(dòng)電源模塊、運(yùn)動(dòng)控制模塊、料倉(cāng)檢測(cè)模塊、投料執(zhí)行模塊和視覺(jué)感知模塊等，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖2所示。

移動(dòng)電源模塊負(fù)責(zé)給鴿子養(yǎng)殖智能投料小車供能；運(yùn)動(dòng)控制模塊通過(guò)RS232控制智能小車的行走和轉(zhuǎn)彎；料倉(cāng)檢測(cè)模塊檢測(cè)料倉(cāng)內(nèi)剩余飼料量；投料執(zhí)行模塊進(jìn)行飼料投放；視覺(jué)感知模塊部署了YOLOv7深度學(xué)習(xí)模型，可實(shí)時(shí)檢測(cè)鴿籠內(nèi)的鴿子數(shù)量和喂料槽位置。

鴿子養(yǎng)殖智能投料小車有遙控和全自動(dòng)循跡2種工作模式，可通過(guò)遙控器控制進(jìn)入或退出全自動(dòng)循跡模式。

在遙控模式下，遙控器發(fā)送無(wú)線信號(hào)到運(yùn)動(dòng)控制模塊；運(yùn)動(dòng)控制模塊控制伺服電機(jī)驅(qū)動(dòng)智能小車行進(jìn)，實(shí)現(xiàn)智能小車的移動(dòng)控制[13]。當(dāng)智能小車開(kāi)始移動(dòng)時(shí)，運(yùn)動(dòng)控制模塊發(fā)送準(zhǔn)備接收?qǐng)D像信息的信號(hào)到視覺(jué)感知模塊，驅(qū)動(dòng)視覺(jué)相機(jī)識(shí)別鴿子數(shù)量和喂料槽位置，并將識(shí)別結(jié)果反饋給STM32單片機(jī)。當(dāng)進(jìn)料管道到達(dá)喂料槽前時(shí)，STM32單片機(jī)驅(qū)動(dòng)繼電器控制投料執(zhí)行模塊，使飼料通過(guò)進(jìn)料管道滑入喂料槽中。

在全自動(dòng)循跡模式下，鴿子智能投料小車跟蹤循跡線行進(jìn)至鴿籠處，感應(yīng)到橫置的循跡線時(shí)停止行進(jìn)；視覺(jué)相機(jī)識(shí)別鴿子數(shù)量和喂料槽位置；STM32單片機(jī)控制投料及投料時(shí)間；完成投料后鴿子養(yǎng)殖智能投料小車?yán)^續(xù)沿著循跡線移動(dòng)至下一列鴿籠處，直至完成所有投料任務(wù)。

2? 投喂裝置

投喂裝置由料倉(cāng)、投料裝置和進(jìn)料管道等組成，結(jié)構(gòu)如圖3所示。

單位時(shí)間的漏料量通過(guò)投料裝置的調(diào)節(jié)手柄來(lái)調(diào)節(jié)。當(dāng)投料裝置的直流電機(jī)啟動(dòng)后，葉輪旋轉(zhuǎn)將料倉(cāng)內(nèi)的飼料通過(guò)進(jìn)料管道導(dǎo)流到喂料槽中。

2.1? 投料量測(cè)試

鴿子養(yǎng)殖智能投料小車通過(guò)12 V 20 AH的鋰電池供電。經(jīng)測(cè)試，當(dāng)鋰電池電壓降到10 V以下時(shí)，電池耗電較快且無(wú)法使3個(gè)投料裝置的直流電機(jī)都正常工作。當(dāng)鋰電池供電電壓為10 V時(shí)，以鴿子數(shù)量為參考，投料量和投喂時(shí)間的線性變化較為穩(wěn)定，故3個(gè)投料裝置直流電機(jī)的供電電壓均選為10 V。在每個(gè)籠室中隨機(jī)放入1～4只鴿子，對(duì)投料裝置進(jìn)行實(shí)驗(yàn)測(cè)試，得到投料量和投喂時(shí)間的關(guān)系曲線如圖4所示。

由圖4可知，鴿子養(yǎng)殖智能投料小車按照平均每次約17 g的投料量進(jìn)行投喂，每只鴿子的平均投喂時(shí)間約為1 s，投喂啟動(dòng)時(shí)間約為1 s（鴿子養(yǎng)殖智能投料小車啟動(dòng)后初次落料時(shí)，會(huì)先往投料裝置內(nèi)填充飼料）。

2.2? 投料控制

料倉(cāng)檢測(cè)模塊通過(guò)料倉(cāng)內(nèi)的超聲波傳感器來(lái)檢測(cè)料倉(cāng)頂端與飼料平面的距離，以此監(jiān)測(cè)飼料的剩余量，并通過(guò)串口通信向STM32單片機(jī)發(fā)送信號(hào)。信號(hào)分為少（0～62.35 mm）、中（62.35～169.7 mm）、滿（大于169.7 mm）3種，分別對(duì)應(yīng)“Low”、“Mid”、“Ful”，顯示在OLED屏幕上。

3? 智能小車

智能小車主要由車架、鏈條、托架、車輪、軸承、鏈輪、減速器和伺服電機(jī)等組成，如圖5所示。智能小車采用的鏈?zhǔn)讲钏衮?qū)動(dòng)與轉(zhuǎn)向結(jié)構(gòu)，可適應(yīng)工作負(fù)載大、運(yùn)行時(shí)間長(zhǎng)、環(huán)境惡劣的工況條件。

對(duì)角線布置的伺服電機(jī)和減速器為智能小車提供動(dòng)力，通過(guò)鏈傳動(dòng)實(shí)現(xiàn)智能小車的前進(jìn)、后退和差速轉(zhuǎn)向等功能。伺服電機(jī)選用TSDA-C11A-04C，功率為0.4 W，動(dòng)力輸出軸轉(zhuǎn)速為n = 3 000 r/min，配套減速器的減速比為1∶40。為了增加智能小車的安全性，在遙控模式下，增設(shè)轉(zhuǎn)彎“自鎖”功能。開(kāi)啟“自鎖”功能后，小車無(wú)法轉(zhuǎn)彎，防止搖桿誤操作等使智能小車突發(fā)運(yùn)動(dòng)。

為了實(shí)現(xiàn)智能小車在全自動(dòng)循跡模式下的運(yùn)動(dòng)控制，需對(duì)其進(jìn)行運(yùn)動(dòng)學(xué)模型建模。將智能小車在空間的運(yùn)動(dòng)簡(jiǎn)化為在平面坐標(biāo)系XOY上的運(yùn)動(dòng)，智能小車運(yùn)動(dòng)學(xué)簡(jiǎn)化模型如圖6所示。

圖6中和分別為智能小車左右兩側(cè)的線速度，與智能小車的質(zhì)心速度同向時(shí)為正，反向時(shí)為負(fù)；為與坐標(biāo)系X軸正方向的夾角；B為左側(cè)輪與右側(cè)輪中心距離。

智能小車的狀態(tài)運(yùn)動(dòng)方程為

當(dāng)時(shí)，智能小車直線行進(jìn)；當(dāng)時(shí)，智能小車右轉(zhuǎn)向行進(jìn)；當(dāng)時(shí)，智能小車左轉(zhuǎn)向行進(jìn)，當(dāng)時(shí)，智能小車在原地打轉(zhuǎn)。

運(yùn)動(dòng)控制模塊通過(guò)安裝在智能小車前的紅外傳感器進(jìn)行移動(dòng)控制反饋，控制伺服電機(jī)的啟停與差速轉(zhuǎn)向，使智能小車保持在循跡線上。運(yùn)動(dòng)控制模塊的循跡程序設(shè)有直行、左轉(zhuǎn)、右轉(zhuǎn)、喂料和停止5種狀態(tài)。假設(shè)智能小車行走在喂料槽的右側(cè)方向?yàn)檎迓芳t外傳感器在正方向從左向右分別為L(zhǎng)2、L1、M、R1、R2，邏輯為1表示識(shí)別到循跡線，邏輯為0表示沒(méi)有識(shí)別到循跡線，循跡模式流程如圖7所示。

當(dāng)只有紅外傳感器M輸出1時(shí)，智能小車退出流程繼續(xù)前行。當(dāng)智能小車小幅偏移循跡線時(shí)，將進(jìn)行小幅度偏移修正，若紅外傳感器L1輸出1，則智能小車右轉(zhuǎn)修正直至只有紅外傳感器M輸出1；若紅外傳感器R1輸出1，則智能小車左轉(zhuǎn)修正直至只有紅外傳感器M輸出1。當(dāng)智能小車大幅偏移循跡線時(shí)，將進(jìn)行大幅度偏移修正，若紅外傳感器L2輸出0，則智能小車自旋右轉(zhuǎn)修正直至R1輸出1，再進(jìn)入向右小幅度偏移修正環(huán)節(jié)；若紅外傳感器R2輸出0，則智能小車自旋左轉(zhuǎn)修正，直至L1輸出1，再進(jìn)入向左小幅度偏移修正環(huán)節(jié)。

4? 視覺(jué)識(shí)別

4.1? YOLOv7深度學(xué)習(xí)模型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

視覺(jué)感知模塊采用YOLOv7深度學(xué)習(xí)模型識(shí)別鴿子數(shù)量和喂料槽位置。該模型主要包括主干網(wǎng)絡(luò)（Backbone）、頸部（Neck）和頭部（Head）等網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，如圖8所示。

主干網(wǎng)絡(luò)對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，得到融合數(shù)據(jù)集；頸部網(wǎng)絡(luò)將視覺(jué)相機(jī)拍攝的鴿子和喂料槽圖像進(jìn)行特征合并，并將圖像特征傳輸給頭部網(wǎng)絡(luò)；頭部網(wǎng)絡(luò)利用損失函數(shù)引導(dǎo)學(xué)習(xí)過(guò)程，從而選出合理的計(jì)算結(jié)果。在YOLOv7的檢測(cè)程序中加入結(jié)果計(jì)數(shù)指令，通過(guò)統(tǒng)計(jì)計(jì)數(shù)識(shí)別的目標(biāo)標(biāo)記框，得到鴿子數(shù)量。

4.2? 評(píng)估指標(biāo)

為了評(píng)估YOLOv7深度學(xué)習(xí)模型的識(shí)別性能，采用準(zhǔn)確率（Precision， P），召回率（Recall， Rc）作為評(píng)價(jià)指標(biāo)，并以綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)（F1）作為準(zhǔn)確率和召回率的評(píng)估值。

式中：TP 為正確識(shí)別鴿子的數(shù)量，F(xiàn)P為將非鴿子目標(biāo)錯(cuò)誤識(shí)別為鴿子的數(shù)量，F(xiàn)N為誤將鴿子識(shí)別為背景的數(shù)量。

4.3? 數(shù)據(jù)集

鴿子和喂料槽圖像數(shù)據(jù)集拍攝于某鴿子養(yǎng)殖場(chǎng)與實(shí)驗(yàn)室模擬場(chǎng)景，其中在養(yǎng)殖場(chǎng)拍攝的1 000幅圖像用于訓(xùn)練，實(shí)驗(yàn)室模擬場(chǎng)景拍攝的300幅圖像用于測(cè)試。

利用相機(jī)平移拍攝某鴿子養(yǎng)殖場(chǎng)的鴿子和喂料槽的圖像數(shù)據(jù)，盡可能地記錄鴿子在鴿籠內(nèi)的姿態(tài)，同時(shí)將喂料槽包含在圖像中，便于后續(xù)的標(biāo)記工作。

實(shí)驗(yàn)室模擬場(chǎng)景如圖9所示，其最大程度地復(fù)現(xiàn)真實(shí)的鴿子養(yǎng)殖場(chǎng)景。將若干形態(tài)不同的鴿子隨機(jī)放入鴿籠，以鴿子的種類、朝向、數(shù)量作為變量，每拍攝一幅鴿子圖像改變一個(gè)變量，以此盡可能地突出鴿子的外表形態(tài)特征。同時(shí)，盡量多做部位遮擋，使圖像中既有全身的鴿子，也有被部分遮擋的鴿子，以便訓(xùn)練的YOLOv7深度學(xué)習(xí)模型能精確地識(shí)別鴿子數(shù)量。

4.4? 訓(xùn)練與結(jié)果

將鴿子和喂料槽圖像進(jìn)行標(biāo)記后上傳至服務(wù)器進(jìn)行模型訓(xùn)練，服務(wù)器參數(shù)如表1所示。

基于YOLOv7深度學(xué)習(xí)模型，在服務(wù)器的Ubuntu系統(tǒng)進(jìn)行模擬訓(xùn)練。訓(xùn)練出的模型在室內(nèi)正常光照與弱光照下識(shí)別鴿子和喂料槽的準(zhǔn)確率、召回率、F1值分別如表2、3所示。

由表2、3可知，訓(xùn)練后的YOLOv7深度學(xué)習(xí)模型在室內(nèi)正常光照下識(shí)別準(zhǔn)確率為93.36%，在弱光照條件下識(shí)別準(zhǔn)確率為78.57%，說(shuō)明該YOLOv7深度學(xué)習(xí)模型具有較高的識(shí)別準(zhǔn)確率。

5? 實(shí)驗(yàn)分析

5.1? 場(chǎng)景實(shí)驗(yàn)

雖然圖9所示的實(shí)驗(yàn)室模擬場(chǎng)景在雜亂環(huán)境下有利于模型準(zhǔn)確率的測(cè)試，但該場(chǎng)景不利于鴿子養(yǎng)殖智能投料小車進(jìn)行投料距離實(shí)驗(yàn)和運(yùn)行精度測(cè)試。為了測(cè)試?guó)澴羽B(yǎng)殖智能投料小車的最佳工作狀態(tài)，搭建了如圖10所示的模擬實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景，分別開(kāi)展最佳投料距離實(shí)驗(yàn)和運(yùn)行精度測(cè)試，并記錄鴿子養(yǎng)殖智能投料小車在各階段的運(yùn)行和停留時(shí)間。實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景光照控制在300 Lux，在每個(gè)籠室中隨機(jī)放入0～4只鴿子，并清空喂料槽。每只鴿子每天投喂飼料4次[14]，每次投喂飼料約17 g。

5.2? 最佳投料距離實(shí)驗(yàn)

當(dāng)智能小車停在鴿籠前時(shí)，進(jìn)料管道不一定對(duì)準(zhǔn)喂料槽。為使飼料全部落在喂料槽內(nèi)，測(cè)試進(jìn)料管道與鴿籠的距離。將智能小車與鴿籠的距離從240 mm開(kāi)始不斷縮短，每縮短5 mm進(jìn)行一次投料，若有飼料沒(méi)落入喂料槽中，則繼續(xù)縮短距離。當(dāng)智能小車與鴿籠的距離為210～225 mm，進(jìn)料管道與鴿籠的距離為75～90 mm時(shí)，進(jìn)料管道恰好對(duì)準(zhǔn)喂料槽，飼料全部進(jìn)入喂料槽內(nèi)。

5.3 運(yùn)行精度測(cè)試

設(shè)鴿籠每個(gè)籠室內(nèi)有4只鴿子，對(duì)鴿子養(yǎng)殖智能投料小車的運(yùn)行精度進(jìn)行測(cè)試。將循跡線布置在距離鴿籠240 mm處；第一條橫置的循跡線布置在第一列鴿籠的中心位置前500 mm處，每隔500 mm橫置一條循跡線，且橫置的循跡線數(shù)量等于待識(shí)別的鴿籠列數(shù)加一。本實(shí)驗(yàn)鴿籠列數(shù)為4，故橫置的循跡線為5條。分別記錄智能小車從上一列鴿籠行走至下一列鴿籠的時(shí)間、每列鴿籠的停留時(shí)間、鴿子數(shù)量識(shí)別準(zhǔn)確率。運(yùn)行精度測(cè)試重復(fù)4次，測(cè)試平均值如表4所示。

由表4可知，智能小車從上一列鴿籠行走至下一列鴿籠的時(shí)間約為3.1 s，每列鴿籠平均停留的時(shí)間約為3.9 s。

鴿子人工飼養(yǎng)時(shí)，飼養(yǎng)員對(duì)每個(gè)籠室的平均投料時(shí)間為3 s，每一列鴿籠平均投料所需時(shí)間約為9 s；從一列鴿籠移步到下一列鴿籠所需時(shí)間約為1.8 s?？紤]到智能小車的穩(wěn)定運(yùn)行，并確保進(jìn)料管道的飼料完整滑出，鴿子養(yǎng)殖智能投料小車在投料前、投料后均需約0.5 s的緩沖時(shí)間。鴿子養(yǎng)殖智能投料小車投料一列鴿籠所需時(shí)間為8 s，飼養(yǎng)員投料一列鴿籠所需時(shí)間為10.8 s，飼養(yǎng)效率提升了26%。考慮到鴿子養(yǎng)殖智能投料小車可以保持較長(zhǎng)時(shí)間的穩(wěn)定準(zhǔn)確投料，而人工飼養(yǎng)投喂會(huì)因飼養(yǎng)員疲勞導(dǎo)致效率降低，且人工難以把握投料量的精準(zhǔn)度。綜上所述，鴿子養(yǎng)殖智能投料小車在飼養(yǎng)效率上高于人工飼養(yǎng)，且隨著鴿籠列數(shù)的增多和每個(gè)籠室鴿子數(shù)量的增加，鴿子養(yǎng)殖智能投料小車的飼養(yǎng)效率會(huì)更高。

6 ?結(jié)論

1） 相比于人工飼養(yǎng)，鴿子養(yǎng)殖智能投料小車通過(guò)視覺(jué)識(shí)別鴿子數(shù)量進(jìn)行精準(zhǔn)投料，可減少飼料浪費(fèi)，飼養(yǎng)效率提升了26%，減少了勞動(dòng)力成本，具有一定的實(shí)用價(jià)值。

2） 智能小車通過(guò)遙控器操作或跟蹤循跡線自動(dòng)完成行進(jìn)、轉(zhuǎn)彎和識(shí)別喂料等一系列流程，并可以切換遙控和全自動(dòng)循跡兩種工作模式。

3） 實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，鴿子養(yǎng)殖智能投料小車在全自動(dòng)循跡時(shí)，鴿子和喂料槽的識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到93.36%，符合鴿子養(yǎng)殖業(yè)精細(xì)飼喂的要求。

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