发展现代农业，这既是实现生活宽裕的重要途径，也是实现乡风文明、村容整洁、管理民主的重要基础。可以说，现代农业建设进程快慢、成果大小，决定着新农村建设的进展和成效。“使亿万猪仔愉快成长无忧愁，使万千猪户高效养殖大丰收，建设智能化标准养猪强国”。秉承着“科技兴农、智慧助农、人才强农”的理念，七月初，安徽工程大学“猪”联璧合科技助农团队围绕着“动物情感状态的表现形式”这一大课题，前往重庆市南川区东城养猪基地与雅安市动物营养研究所展开了暑期社会实践活动。

到达猪场的第一步，队员们进行了全员消毒，然后进入了猪场。

图1为团队成员进行消毒

猪场负责人员对团队的到来表示热烈的欢迎，并带领团队进行参观。

图2 为团队成员聆听讲解

团队成员在工作人员的帮助下，使用录音设备在现实场景下进行家猪声音采集，构建了一个标准的家猪叫声分类数据集。这是未来继续进行相关研究的重要基础。通过提取多种声音音频特征及其组合，共使用八种音频特征进行大量对比实验，选择最优秀的音频特征。

团队成员提出了Transformer结合CNN的多路并行网络结构模型，它能有效结合注意力机制和卷积特征提取，实验结果证明它受特征输入的影响较小，具备优秀的鲁棒性和泛化能力。

图3 为与养殖基地工作人员交流学习中

团队成员们通过大量对比实验，证明了本团队提出的方法显著优于现有所有方法，对于家猪智能化饲养具有重要意义。本团队是第一个将Transformer和CNN的结合模型用于家猪声音研究的团队。为了提高家猪声音分类的准确性和鲁棒性，我们使用CNN进行局部特征提取，使用Transformer进行全局特征提取和注意力特征提取。实验证明，这种并行网络具备强大的特征提取能力，它的准确度在各类特征上都取得了优秀的性能，并且精准度受特征变化较小，这对于实际的智能化养猪工作来说是非常重要的。

团队成员表示“经过系统的相关监测与数据分析，我们在养殖过程中有效避免了饲料浪费、水质污染、溶解氧含量对猪类健康造成的影响等问题，在生猪生长周期养殖的各环节进行了动态监测、精准定位、数据处理。”

图4 为运用“猪”联璧合智能监测系统健康生长的猪仔

通过本次实践，团队成员们对于“猪”联璧合智能监测系统的实操情况有了更进一步的了解，并将通过调研报告、用户反馈等途径分析数据，利用深度学习等方法对系统进行进一步优化。目前，团队已经申请实用新型专利一项，获取4000条数据用于支撑实验，已完成实验对比和模型搭建。

荣誉已是过去，未来团队会迈出更加坚实的步伐，贯彻落实“科技兴农”的方针，将此次三下乡社会实践的调研成果更好地应用到猪场的实际生产过程中，让团队的科技成果惠及更多百姓。踔厉奋发，笃行不怠，在肩负时代重任时行胜于言，为建设智慧农业奉献出自己的一份力量。

免责声明：市场有风险，选择需谨慎！此文仅供参考，不作买卖依据。

责任编辑：kj005