摘要：隨著我國農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化的推進，規(guī)模化、集約化的畜禽養(yǎng)殖模式快速發(fā)展，高密度養(yǎng)殖帶來的疾病防控日益成為難題。在信息化時代的背景下，人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)可為提高畜禽疫病智能防控水平提供有力支撐。本文圍繞畜禽疫病智能防控技術(shù)研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢，總結(jié)分析了圖像識別、音頻識別、智能傳感等畜禽疫病在線監(jiān)測技術(shù)，以及基于感知數(shù)據(jù)、知識決策和計算模型的畜禽疫病智能診斷與防控決策方面的試驗進展、發(fā)展現(xiàn)狀和存在問題，并展望了應(yīng)用新一代信息技術(shù)進行畜禽疫病在線診療與智能診斷的技術(shù)優(yōu)勢和應(yīng)用前景。

　　關(guān)鍵詞：畜禽疫??；圖像識別；音頻分析；智能診斷；防控決策
 

　　畜牧業(yè)的發(fā)達(dá)水平一定程度上代表了一個國家的農(nóng)業(yè)發(fā)展水平。2019年我國畜牧業(yè)總產(chǎn)值達(dá)33 064.35億元，占農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的27%左右，是農(nóng)業(yè)領(lǐng)域當(dāng)之無愧的支柱產(chǎn)業(yè)。但是受畜禽疫病影響，生產(chǎn)能力低、病死率高、生長速度慢等問題一直掣肘著我國畜牧業(yè)的快速發(fā)展。近年來，隨著我國畜牧業(yè)集約化、規(guī)?；B(yǎng)殖模式的加快推進，畜禽疫病問題越來越凸顯，畜禽疫病的發(fā)生不僅會影響畜牧業(yè)的現(xiàn)代化進程，更會對食品安全、人民健康及生態(tài)環(huán)境造成嚴(yán)重危害。隨著計算機和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，畜禽疫病防控逐漸信息化，機器視覺、語音識別、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)手段能夠多角度采集畜牧生產(chǎn)中的動物疫病信號，進而利用大數(shù)據(jù)、云計算技術(shù)進行數(shù)據(jù)智能化分析，提前進行預(yù)警預(yù)報，信息技術(shù)為畜禽疫病防控提供了有力的支撐，成為解決畜禽疫病防控的有效手段。信息技術(shù)在畜禽疫病防控方面的研究和應(yīng)用主要集中在畜禽生理及行為的在線監(jiān)測、疾病早期檢測與智能診斷、防控決策幾方面。本文圍繞畜禽疫病在線監(jiān)測、智能診斷和防控決策這3個方面，重點分析了國內(nèi)外的研究進展、應(yīng)用現(xiàn)狀及未來展望，為國內(nèi)發(fā)展畜禽疫病智能防控決策技術(shù)提供參考依據(jù)。
 

　　1 畜禽疫病在線監(jiān)測

　　畜禽疫病在線監(jiān)測是指通過各種信息化手段（如生物傳感技術(shù)、電子個體標(biāo)識技術(shù)、圖像識別技術(shù)、音視頻分析技術(shù)等）對畜禽的生物學(xué)指標(biāo)及行為動作進行監(jiān)測與收集，判斷動物的健康狀況，對畜禽可能發(fā)生的疫病做出預(yù)警。畜禽發(fā)生疫病情況會直接體現(xiàn)在其生理指標(biāo)的變化上，如體溫情況可以直觀地反映畜禽的健康情況，呼吸、心跳等都與畜禽健康狀況有密切的聯(lián)系。此外，在動物行為學(xué)的概念中，動物會根據(jù)外界環(huán)境的變化及內(nèi)在生理狀況的變化而做出有機性調(diào)整，并以最有利于生存的方式完成各種生命活動。如果畜禽的生理狀況出現(xiàn)異常，其正常行為就會受到一定影響，通過在線監(jiān)測畜禽的行為可以判斷其健康狀況及可能發(fā)生的疫病情況。
 

　　1.1 圖像識別 畜禽的圖像識別技術(shù)，主要應(yīng)用于畜禽的行為監(jiān)測，通過提取圖像中相關(guān)特征信息并進行處理分析，應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法識別畜禽的不同行為，判定畜禽出現(xiàn)的異常，評估其健康狀況，對其疫病情況進行在線監(jiān)測。朱偉興等研發(fā)了基于ARM平臺的病豬識別系統(tǒng)，其利用安裝于豬舍排泄區(qū)的嵌入式監(jiān)控設(shè)備對豬的排泄行為進行監(jiān)控，通過改進的運動目標(biāo)檢測算法和圖像識別算法以定位具有異常的豬只。Kongsro提出一種運動檢測、逐幀捕捉、多變量圖像分析的低成本豬只行為視覺識別系統(tǒng)，通過主要成分分析等圖像分析方法，為豬只的運動進行評分，辨別豬只的跛行情況。Nasirahmadi等將豬不同條件下的躺臥姿勢結(jié)合圖像三角剖分與多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法區(qū)分為3類，不同的躺臥姿勢情況可以作為調(diào)節(jié)環(huán)境溫度的依據(jù)。Zhao等使用計算機視覺技術(shù)分析牛擺動腿的運動曲線，對牛步態(tài)的對稱度、速度、軌跡、站立時間、步幅、柔度6個特征進行評價，對牛只跛行的程度進行分級。

　　畜禽行為主要包括采食、飲水、排泄、發(fā)情等，采食量與飲水量代表著畜禽攝入所需營養(yǎng)的能力水平高低，與其生產(chǎn)水平直接相關(guān)，反映了畜禽的健康狀況，學(xué)者們對此研究較多。田富洋等利用高頻反射渦流傳感器采集奶牛顳窩部的動作規(guī)律，通過分析傳感器的脈沖時間推算奶牛吞咽的動作，計算奶牛采食量。周雅婷等利用集陀螺加速度計和藍(lán)牙模塊為一體的傳感器采集肉牛行動時產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，通過藍(lán)牙輪詢組網(wǎng)模式將數(shù)據(jù)無線傳輸?shù)絇C機，使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析肉牛采食行為數(shù)據(jù)，對肉牛的采食行為進行識別。

　　除了監(jiān)測畜禽行為之外，圖像識別技術(shù)也應(yīng)用于監(jiān)測畜禽的體溫、體重、體尺等生理指標(biāo)，不僅可以有效快速地獲得數(shù)據(jù)，還能避免接觸式測量為畜禽帶來的身體損傷和應(yīng)激反應(yīng)，有效降低傳播疾病風(fēng)險。Sathiyabarathi等利用熱紅外圖像測量奶牛關(guān)鍵部位溫度后分析計算牛乳房與其他身體部位的溫度差異，可以有效識別一定程度的乳房炎。Rainwater-Lovett等使用熱紅外成像儀測定牛只蹄部溫度，結(jié)果表明熱紅外成像技術(shù)有潛力成為迅速診斷口蹄疫的方法。Amraei等使用Chan-vese法將肉雞模型進行橢圓模擬，使用6個特征值對肉雞圖像進行處理，用支持向量回歸對數(shù)據(jù)進行分析，對肉雞體重進行估算。司永勝等為了提高計算機視覺識別豬只體尺數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)度，設(shè)計了一種基于Kinect相機的豬體理想姿態(tài)檢測算法，可提高圖像利用率和體尺測量效率。

　　在圖像識別技術(shù)中，目前的主要問題集中在設(shè)備布置和數(shù)據(jù)采集方式復(fù)雜、操作不便以及識別精準(zhǔn)度有待提高，未來理想的圖像識別可以通過小巧便捷的設(shè)備，使用圖像識別率接近100%的技術(shù)和算法，實現(xiàn)畜禽疫病在線監(jiān)測。
 

　　1.2 音頻分析 畜禽發(fā)出的聲音中包含著很多信息，例如，畜禽咳嗽就是一種自身的不適應(yīng)癥狀，在異物或刺激性氣體刺激到畜禽的呼吸感受器時會出現(xiàn)，咳嗽過于頻繁便會對畜禽呼吸道產(chǎn)生損傷。張鐵民等根據(jù)收集到的家禽音頻與環(huán)境噪聲譜熵差別大的特點，從復(fù)雜聲音環(huán)境中提取出家禽聲，利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對其進行處理分析，可有效辨別禽流感患病家禽。Banakar等利用數(shù)據(jù)挖掘方法和D-S證據(jù)理論，提出一種診斷家禽疾病的智能裝置，該裝置使用快速傅立葉變換和離散小波變換的方法對雞的聲音信號進行分析處理，可以準(zhǔn)確診斷新城疫、支氣管炎和禽流感。Chung等為了檢測豬群中的呼吸道疾病，利用支持向量數(shù)據(jù)描述方法和稀疏編碼表達(dá)，根據(jù)梅爾頻率倒譜系數(shù)分析收集到的豬只呼吸聲的音頻，經(jīng)濟、準(zhǔn)確地監(jiān)測豬的呼吸道疾病。

　　也有一些研究將畜禽的音頻分析應(yīng)用于監(jiān)測畜禽的行為，對畜禽疫病監(jiān)測防控起到輔助作用。余禮根等研究了棲養(yǎng)模式下的分類識別方法采集到產(chǎn)蛋、愉悅、尖叫及爭斗4種叫聲的特征參數(shù)，采用支持向量機決策樹和樸素貝葉斯算法建模，結(jié)果表明該模型可有效判別分類蛋雞發(fā)聲。Fontana等對隔離箱中飼養(yǎng)的肉雞觀察后，分析其叫聲的持續(xù)時間、重復(fù)次數(shù)以及峰值頻率，發(fā)現(xiàn)日齡較小的肉雞會發(fā)出更多呼喚同伴的叫聲。閆麗等提出基于偏度的子帶聚類法合并特征不顯著的子帶，減少特征向量數(shù)量，對母豬哺乳聲、無食咀嚼聲、采食聲和飲水聲進行了有效識別。Meen等根據(jù)安裝在奶牛場的攝像機和麥克風(fēng)收集到的信息對奶牛發(fā)聲及行為的關(guān)系進行了研究，采集到奶牛躺臥、飲食、社交行為等情況下發(fā)出的聲音信號，發(fā)現(xiàn)躺臥時的聲音信號頻率與其他行為有顯著差異。Clapham等采用駐極體麥克風(fēng)佩戴在牛嘴邊收集牛咬斷草料以及咀嚼草料的聲音，對該行為有效識別，不會受到周圍動物叫聲及環(huán)境噪音影響。

　　通過音頻分析技術(shù)實現(xiàn)畜禽疫病監(jiān)測的技術(shù)起步較晚，該技術(shù)受環(huán)境雜音及其他動物發(fā)聲的干擾影響較大，如何提取出目標(biāo)音頻一直是音頻分析技術(shù)中的重要課題，未來該問題會逐步得到解決，音頻分析的正確識別率也會逐步提升。
 

　　1.3 生理指標(biāo)監(jiān)測 目前學(xué)者們利用傳感器對畜禽的體溫、脈搏等生理指標(biāo)的監(jiān)測，一般是通過熱敏電阻、加速度傳感器等進行數(shù)據(jù)采集，利用無線傳輸技術(shù)將信號發(fā)送到終端，來實現(xiàn)對畜禽生理指標(biāo)的實時在線監(jiān)測。屈東東等在奶牛耳道邊沿配置DS18B20型數(shù)字溫度傳感器，利用無線連接WiFi將溫度數(shù)據(jù)傳輸?shù)椒?wù)器上，儲存到MySQL數(shù)據(jù)庫中，可實現(xiàn)牛奶體溫變化的實時顯示、溫度補償以及歷史數(shù)據(jù)查詢等功能。劉暢將鉑電阻原理的溫度傳感器植入奶牛陰道內(nèi)進行溫度監(jiān)測，利用433M無線技術(shù)與2.4GHz的ZigBee技術(shù)相結(jié)合的無線傳感網(wǎng)絡(luò)，將溫度信號傳輸?shù)巾椚Φ闹欣^節(jié)點，再傳輸?shù)椒?wù)器上，解決了無線信號在奶牛體內(nèi)傳輸性差、距離短、功耗高的問題。李贊設(shè)計了一種柔性貼片式在線測量方式，通過將柔性貼片粘貼在發(fā)情母豬后腿根部，實現(xiàn)了對母豬無傷害的實時體溫監(jiān)測，有利于監(jiān)測母豬發(fā)情及疫病診斷。鄭爽利用紅外測溫傳感器、光電式傳感器、三軸加速度傳感器同時對奶牛體溫、脈搏、活動量進行實時監(jiān)測，通過ZigBee技術(shù)進行無線傳輸，應(yīng)用基于二叉樹SVM分類算法將奶?；顒訝顟B(tài)進行判斷，對奶牛健康和發(fā)情提供數(shù)據(jù)依據(jù)。

　　目前對畜禽生理指標(biāo)監(jiān)測的設(shè)備逐漸向無損監(jiān)測方向發(fā)展，避免在監(jiān)測過程中對畜禽產(chǎn)生損傷、應(yīng)激，未來也會秉承“對畜禽個體產(chǎn)生最小的影響”的研究思路進行開發(fā)，為畜禽疫病在線監(jiān)測提供實時的畜禽生理指標(biāo)。
 

　　2 畜禽疫病智能診斷

　　畜禽疫病智能診斷主要是通過專家數(shù)據(jù)庫、推理機制、解釋模塊3個部分對信息處理，遠(yuǎn)程對畜禽疫病情況作出判斷，該技術(shù)充分體現(xiàn)了人工智能的優(yōu)勢，將獸醫(yī)和其他領(lǐng)域?qū)＜覀兊闹R、經(jīng)驗以及從畜禽場獲取到的信息進行專業(yè)的推理、判斷，對疫病情況采取準(zhǔn)確的對策，減少損失，節(jié)約成本。

　　國內(nèi)外在畜禽疫病智能診斷領(lǐng)域的研究問題主要集中在如何根據(jù)用戶給出的條件對畜禽的疾病狀況作出準(zhǔn)確判斷，多數(shù)學(xué)者通過豐富數(shù)據(jù)庫內(nèi)容、改進對信息的判定算法等途徑來實現(xiàn)，隨著智能終端的普及，越來越多的平臺系統(tǒng)選擇開發(fā)在不同的移動終端為畜禽養(yǎng)殖戶提供更加便捷的智能診斷系統(tǒng)。Fu等開發(fā)的“豬專家”診斷系統(tǒng)根據(jù)300多條規(guī)則202張不同疾病的照片，可在線上遠(yuǎn)程診斷54種豬常見病。高錫強等在改進C-F模型的基礎(chǔ)上增加不確定性推理方法，研究出一種豬病專家診斷系統(tǒng)。張麗等通過建立豬病不同癥狀信息的數(shù)學(xué)模型，構(gòu)建了基于Android 移動平臺的豬病在線診斷系統(tǒng)。王紅君等以NET為開發(fā)平臺，搭建了一個操作簡單、通用性強的包括奶牛103種常見病的奶牛疾病專家診斷系統(tǒng)。雷萌桐把基層用戶、診斷專家、防控部門結(jié)合到一起，開發(fā)了基于B/S的奶牛主要疫病專家診斷系統(tǒng)，提供了線上交流疫病診斷、治療、防控的平臺。Zeineldin等建立了一套根據(jù)肺音等在線遠(yuǎn)程診斷牛只呼吸系統(tǒng)疾病的系統(tǒng)。Nusai等根據(jù)奶牛性別、年齡范圍和癥狀顯著性的不同權(quán)重建立了不確定知識推理模型，由此開發(fā)的奶牛疾病診斷專家系統(tǒng)與獸醫(yī)診斷進行比較，準(zhǔn)確率達(dá)90%以上。Melek等開發(fā)的專家診斷系統(tǒng)使用線性評分系統(tǒng)來表示初始的主觀分析，再結(jié)合模糊專家系統(tǒng)的推斷來確定最終的診斷結(jié)果。在最主要的畜禽養(yǎng)殖領(lǐng)域之外，智能診斷技術(shù)同樣被應(yīng)用于馬、犬、水產(chǎn)品等養(yǎng)殖領(lǐng)域，同樣也有出色的應(yīng)用效果。目前的畜禽疫病智能診斷技術(shù)停留在提供與專家線上交流的平臺或者利用在線數(shù)據(jù)庫做出基礎(chǔ)的診斷，并不能完全取代獸醫(yī)實地診療，主要問題在于目前技術(shù)采集、傳輸?shù)膱D像、音頻等信息不完整、不全面。另一方面，盡管目前的專家系統(tǒng)診斷準(zhǔn)確率都在90%以上，但養(yǎng)殖場實際應(yīng)用要求的準(zhǔn)確率更高，仍需輔以人工判斷，準(zhǔn)確率有待提高。
 

　　3 畜禽疫病防控決策

　　動物疫病防控是有效控制、減輕動物疫病事件產(chǎn)生嚴(yán)重社會危害、造成重大經(jīng)濟損失的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，將動物防疫信息化推廣到實際生產(chǎn)中有利于全面、及時、準(zhǔn)確、有效的防疫工作，為各級部門分析決策提供可靠有效的數(shù)據(jù)，促進建立并加強動物防疫工作中長效機制和快速反應(yīng)的決策機制。畜禽疫病防控對于重大動物疫病事件的發(fā)生有著決定性作用，瘋牛病、禽流感、新城疫、口蹄疫等畜禽疫病對畜牧生產(chǎn)造成巨大的創(chuàng)傷。2018年開始在我國肆虐的非洲豬瘟疫情對國內(nèi)生豬養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)造成了毀滅性打擊，2019年全國豬肉產(chǎn)量比上年減少21%，導(dǎo)致2019年豬肉價格暴漲，截止2020年底，共撲殺120萬頭感染生豬。非洲豬瘟病毒不僅通過血液、唾液、糞便、尿液等傳播，還可以通過肉制品、泔水傳播，對生豬產(chǎn)業(yè)造成嚴(yán)重?fù)p失，倒逼生豬產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級，防疫措施加強，畜禽疫病防控機制不斷改進完善。

　　發(fā)達(dá)國家在早年間就意識到動物疫情防控的重要性。新西蘭早在1991年就開始建立用于緊急動物疫病控制的信息系統(tǒng)，美國1996年建立了“國家動物衛(wèi)生報告體系”（National Animal Health Report System，NAHRS），同時在澳大利亞也有“國家動物衛(wèi)生信息系統(tǒng)”（National Animal Health Informationsystem，NAHIS），歐盟也在不斷完善重大動物疫病通報系統(tǒng)的預(yù)警體系。美國動植物衛(wèi)生監(jiān)督局（Animaland Plant Health Inspection Service，APHIS）是美國聯(lián)邦最高獸醫(yī)行政管理部門，負(fù)責(zé)全國動物衛(wèi)生監(jiān)督、動物及動物產(chǎn)品的進出口監(jiān)督及緊急疫病撲滅工作，全國各地獸醫(yī)局具體負(fù)責(zé)當(dāng)?shù)貏游镄l(wèi)生管理的相關(guān)工作。

　　我國在動物疫病防控決策上的工作在近年來同樣有較為出色的表現(xiàn)，逐步發(fā)展成較為完善的防控體系。中國動物疫病預(yù)防控制中心建立有全國動物疫病防控及動物衛(wèi)生監(jiān)督工作云平臺，在全國動物疫病監(jiān)測防控方面起到統(tǒng)領(lǐng)作用。在畜禽疫病防控決策方面，我國學(xué)者有許多研究成果應(yīng)用于各地的畜禽疫病防控工作上。陳濤等提出包括“動物疫病防治信息中心，數(shù)據(jù)采集和處理、信息智能分析、監(jiān)測預(yù)警和疫情展示4個子系統(tǒng)”的重大動物疫病監(jiān)測預(yù)警平臺，通過組合模型對數(shù)據(jù)進行分析，為疫病防控提供決策。徐全剛等基本本體理論的方法，建立了動物疫病領(lǐng)域本體框架，并驗證了該本體應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)檢索的可能性，改善和解決動物疫病防控數(shù)字化進程中所面臨的問題；郝毫剛等提出根據(jù)獸藥電子追溯機制建立獸藥大數(shù)據(jù)平臺，推動獸藥行業(yè)信息化建設(shè)，在動物疫病防控領(lǐng)域提供數(shù)據(jù)支撐；白維生研發(fā)了基于webGIS技術(shù)的北京市動物疫病應(yīng)急指揮平臺，利用Flex控件與ArcObjects組件的無縫式捆綁，結(jié)合疫病防控綜合決策模型、最佳路徑選擇分析及空間對象遠(yuǎn)程在線編輯等技術(shù)，實現(xiàn)了在應(yīng)急指揮中及時、準(zhǔn)確的獲取防控信息，2009年11月，北京市一豬場發(fā)生口蹄疫疫情，相關(guān)部門利用該系統(tǒng)迅速劃定疫點、疫區(qū)、受威脅區(qū)，系統(tǒng)自動輸出疫區(qū)內(nèi)養(yǎng)殖場分布、撲殺數(shù)量、補貼費用等數(shù)據(jù)，不僅快速控制住了疫情的蔓延，并及時完成了養(yǎng)殖戶補貼費用等工作。
 

　　4 小結(jié)與展望

　　本文通過對畜禽疫病在線監(jiān)測、智能診斷、防控決策的現(xiàn)狀、應(yīng)用成果以及未來發(fā)展方向進行分析介紹，闡述了畜禽疫病智能防控決策技術(shù)的重要性，并提出技術(shù)難點及研究重點。歐美發(fā)達(dá)國家在畜禽疫病信息化方面獲得競爭優(yōu)勢，隨著國內(nèi)通訊網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的飛速發(fā)展，我國已在該領(lǐng)域取得可觀進展，但應(yīng)用推廣依與發(fā)達(dá)國家有很大差距。接下來的研究重點應(yīng)集中在開發(fā)能提供精準(zhǔn)穩(wěn)定的監(jiān)測設(shè)備，打造畜禽全面診斷的診療平臺，給決策部門提出具有前瞻性防疫建議的智能防控決策系統(tǒng)。

　　目前畜禽疫病監(jiān)測診斷主要是通過影像、聲音等便于獲取的資料中分析動物疫病的關(guān)鍵信息，以計算機視覺、音頻識別、紅外感應(yīng)、傳感器等信息技術(shù)手段實現(xiàn)遠(yuǎn)程監(jiān)測，并極大地提高動物福利水平，減少畜禽受到的影響。而目前的技術(shù)突破點主要受限于設(shè)備與方法的準(zhǔn)確性、穩(wěn)定性、通用性及運算速度，診斷系統(tǒng)的條件設(shè)定不全面、診斷準(zhǔn)確率低等因素。具體問題：①畜禽養(yǎng)殖的高濕、高腐蝕性環(huán)境，畜禽活動過程中對儀器可能造成的損壞，在長時間的積累下可能導(dǎo)致監(jiān)測不準(zhǔn)確及不穩(wěn)定；②大部分養(yǎng)殖場地處比較偏僻的地區(qū)，高新通訊技術(shù)可能還無法覆蓋，由此限制了一些監(jiān)測方法的通用性和運算速度；③畜禽的某些疾病的判定條件不明確、不全面，導(dǎo)致專家系統(tǒng)對畜禽疫病的誤判誤診；④養(yǎng)殖戶提供的文字?jǐn)⑹鲆约芭臄z的圖片視頻可能無法使在線專家了解到畜禽患病的關(guān)鍵情況，造成診斷準(zhǔn)確率低。

　　而在畜禽疫病防控決策方面，目前與科研的最新研究成果結(jié)合較少，主要集中在信息上報、信息管理、應(yīng)急預(yù)案等功能上。目前因物聯(lián)網(wǎng)覆蓋面積較小，信息采集方式無法全面轉(zhuǎn)變?yōu)槲锫?lián)網(wǎng)監(jiān)測，致使采集上報的數(shù)據(jù)真實性差、時效性差、可操作性差。但隨著互聯(lián)網(wǎng)+、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等概念深入畜牧產(chǎn)業(yè)，物聯(lián)網(wǎng)采集設(shè)備的成本降低、操作愈發(fā)便利，未來的信息采集方式必定被實時監(jiān)測取代，由管理決策部門直接掌握第一手信息，這樣收集的數(shù)據(jù)將會更豐富、更真實，也將會有更多的分析管理方法，為疫病防控決策提供更良好的數(shù)據(jù)支撐。