ICS 65.020.30 CCS B 40 15 内蒙古自治区 地方 标准 DB15/T 4096—2025 奶山羊数字化养殖牧场行为 数据分析研判规范 Specification for data analysis and assessment in digital dairy goat farming 2025-07-10发布 2025-08-10实施 内蒙古自治区市场监督管理局 发布 DB15/T 4096 —2025 I 前言 本文件按照 GB/T 1.1 —2020《标准化工作导则 第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定 起草。 本文件由内蒙古自治区畜牧业标准化技术委员会（ SAM/TC 19 ）归口。 本文件起草单位：内蒙古工业大学、北京交通大学、内蒙古人才发展研究院、内蒙古自治区农牧业 技术推广中心、内蒙古伊利实业集团股份有限公司、北京国科诚泰农牧设备有限公司。 本文件主要起草人：姜维、房建东、赵于东、纪寅、李琦、宋健、王柏娇、范争气、肖静楠、董文 琪、春梅、李晓敏、王春、唐军。 DB15/T 4096 —2025 1 奶山羊数字化养殖牧场行为数据分析 研判规范 1 范围 本文件规定了奶山羊数字化养殖牧场数据分析中奶山羊行为数据分析研判的分析类型、目标识别 分析、日常行为分析、发情分析、性能要求、分析设备硬件要求。 本文件适用于奶山羊养殖牧场的数据分析研判。 2 规范性引用文件 下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。 其中， 注日期的引用文件， 仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本 文件。 GB/T 20273 信息安全技术 数据库管理系统安全技术要求 3 术语和定义 本文件没有需要界定的术语和定义。 4 分析类型 目标识别分析：由视频图像或传感器识别具 体的羊只身份。 群体行为分析：识别并分析奶山羊群体中的行为模式，如聚集、分散等。 发情分析：依靠爬跨行为识别奶山羊的发情行为。 行为分析：对奶山羊的采食、饮水行为以及活动量进行分析。 5 目标识别分析 数据来源 5.1.1 视频监控系统：捕获奶山羊牧场内的实时图像。 5.1.2 传感器数据：如北斗或 RFID标签，用于标记和追踪特定奶山羊。 指标 5.2.1 识别准确率：个体识别的准确率应达到 95%以上。 5.2.2 行为识别率：个体行为、群体行为和异常行为的识别率应达到 90%以上。 5.2.3 响应时间：从图像捕获到行为识别结果输出的时间应不超过 5 s。 6 日常行为分析 DB15/T 409 6—2025 2 数据来源 6.1.1 视频监控系统：用于捕捉奶山羊的日常活动和行为模式。 6.1.2 传感器数据：包括但不限于活动量传感器、体温传感器、心率监测器等，用于收集奶山羊的生 理和行为数据。 6.1.3 手动记录：饲养员或兽医在观察过程中记录的奶山羊行为和健康状况。 分析技术 基于目标识别分析，在确认羊只身份的前提，采用监督学习算法，如语义分割、目标检测等，对行 为模式进行分类和识别。利用计算机视觉技术，如运动检测、特征提取等，对奶山羊的行为进行实时分 析。 具体分析方法 6.3.1 活动量分析：通过传感器收集的活动数据，结合机器学习算法，识别奶山羊的日常活动模式和 异常行为。 6.3.2 饮水行为分析：利用视频监控系统中的图像识别技术，结合食槽定位和羊只低头行为数据，判 断饮水行为。 6.3.3 采食行为分析：通过视频监控系统和图像识别技术，识别奶山羊在食槽前的采食行为，包括采 食频率和持续时间。 指标 6.4.1 活动量指标：包括日平均活动量、活动量峰值、活动持续时间等。 6.4.2 饮水量指标：包括日平均饮水次数、单次饮水时长、饮水频率等。 6.4.3 采食量指标：包括采食频率、采食持续时间等。 7 发情分析 数据来源 7.1.1 视频监控系统：捕捉奶山羊的爬跨行为和 其他发情相关行为。 7.1.2 传感器数据：监测体温变化、活动量增加等发情期间的生理变化。 7.1.3 激素水平检测：通过血液或唾液样本分析，获取奶山羊的激素水平数据。 分析技术 基于目标识别分析，在确认羊只身份的前提，对视频图像进行处理，识别发情行为特征。进行分析 发情周期内的行为和生理变化，预测发情时间。（采集分析的频率 ,适合发情监测的频率） 具体分析方法 7.3.1 爬跨行为识别： 通过视频监控系统捕捉的图像， 使用图像识别技术， 进行爬跨行为的自动识别。 7.3.2 生理变化分析：通过传感器数据，监测发情期间奶山羊的体温和活动量变化。 7.3.3 激素水平分析：通过实验室检测的激素水平数据，分析奶山羊的发情周期。 指标 7.4.1 爬跨行为频率：发情期间爬跨行为的次数和频率。 DB15/T 4096 —2025 3 7.4.2 生理变化指标：包括体温变化幅度、活动量增加程度等。 7.4.3 激素水平指标：特定激素（如孕酮、雌激素）水平的变化幅度和周期性。 8 性能要求 准确性 8.1.1 行为分析的准确率应达到 95%以上。 8.1.2 发情分析应至少识别 98%的有效发情行为。 8.1.3 数据处理应确保至少 99%的数据准确无误。 响应时间 8.2.1 行为分析应在数据采集后 5 s内完成初步分析。 8.2.2 异常行为检 测应在发现异常后 10 s内发出警报。 8.2.3 发情监测应在识别到发情行为后 15 s内通知相关人员。 稳定性 8.3.1 分析方法应保证每天 24 h不间断运行，年故障时间不超过 1%。 8.3.2 分析方法应具备自我诊断功能，能够在发生故障时自动恢复。 8.3.3 分析方法应能够处理数据传输中断或延迟，保证数据完整性。 可扩展性 8.4.1 分析方法应设计为模块化，方便未来增加新的分析模型或功能。 8.4.2 分析方法应支持横向扩展，以适应牧场规模的增长。 8.4.3 分析方法应能够兼容未来的硬件升级和软件更新。 用户体验 8.5.1 分析结果的呈现应直观易用，减少用户解读时间。 8.5.2 分析方法应提供个性化设置，允许用户根据需要定制分析参数。 安全性 8.6.1 数据处理应通过加密技术保护数据传输和存储的安全。 8.6.2 分析方法应实施严格的数据权限管理，防止未授权访问。 8.6.3 分析方法应定期进行安全审计，确保符合最新的安全标准。 8.6.4 数据安全性符合 GB/T 20273 。 兼容性 8.7.1 分析方法应兼容主流的数据格式和接口。 8.7.2 分析方法应能够与现有的牧场管理软件无缝集成。 8.7.3 分析方法应支持常见的数据交换格式，便于数据导入和导出。 维护性 8.8.1 分析方法应提供详细的日志记录功能，便于问题追踪和性 能监控。 DB15/T 4096 —2025 4 8.8.2 分析方法应提供在线帮助和用户手册，方便用户查询。 8.8.3 分析方法应提供远程维护和升级服务，减少现场维护需求。 9 分析设备硬件要求 视频监控系统 9.1.1 分辨率：至少为 1080 p全高清，推荐使用 4K超高清摄像头以捕捉更多细节。 9.1.2 帧率：至少 30 FPS，以确保流畅的视频流。 9.1.3 传感器类型： CMOS传感器，具有良好的低光性能。 9.1.4 防护等级： IP67或更高，以适应户外环境并防尘防水。 传感器设备 9.2.1 活动量传感器：能够准确记录奶山羊的活动量，具有低能耗和高耐久性。 9.2.2 体温传感器：非侵入式，能够远程测量奶山羊体温，精度在± 0.5 ℃以内。 9.2.3 RFID读取器：能够远距离读取奶山羊身上的 RFID标签，具有高抗干扰性。 数据处理单元 9.3.1 处理器：高速多核处理器，能够处理大量的图像和传感器数据。 9.3.2 至少8 GB RAM ，推荐16 GB或更多，以支持复杂的数据分析任务。 9.3.3 至少256 GB的固态硬盘，推荐使用更大的存储空间或网络附加存储 (NAS)。 9.3.4 至少配备 4 GB显存的显卡或同等性能的图形处理单元。 网络设备 9.4.1 网络接口：至少 1 Gbps以太网端口，推荐使用 10 Gbps以太网端口以支持高速数据传输。 9.4.2 无线通信：支持 802.11ac/ax ，4G， Wi-Fi标准和蓝牙 5.0或更高版本。 9.4.3 网络协议：支持 TCP/IP、MQTT等常用网络协议。 电源要求 9.5.1 设备应能在电压波动范围内正常工作。 9.5.2 在断电情况下，设备应配备 UPS电源，持续运行时间确保 2 h以上。 环境适应性 9.6.1 设备应能在 -20 ℃～60 ℃的环境中正常工作。 9.6.2 设备外壳应使用耐候性材料，能够抵抗紫外线和化学物质的侵蚀。