基于腾讯云的智慧养猪管理系统

摘要：为提高养猪效率、降低生产成本，文章设计并实现了一个智慧养猪管理系统。该系统采用RFID技术进行猪只个体识别，基于B/S架构、SpringBoot框架和Vue3技术，对猪只生长情况、健康状况、饲养记录、出栏、分销追溯等进行精细化管理。系统部署于腾讯云服务器，具有良好的可扩展性和可维护性。

关键词：智慧养猪；管理系统；腾讯云；SpringBoot；B/S架构

中图分类号：TP311      文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2025）07-0064-04

开放科学（资源服务） 标识码（OSID）

0 引言

我国是农业大国，2011年农业部出台的《农业科技发展“十二五”规划》开始推动智慧农业的发展。2024年农业农村部印发了《农业农村部关于大力发展智慧农业的指导意见》和《全国智慧农业行动计划（2024—2028年） 》，旨在通过政策拉动、典型带动、技术驱动、服务推动，加快推动智慧农业全面发展。畜牧业是智慧农业的重要组成部分，关系到国计民生和社会稳定。猪肉作为日常生活的主要肉类食品之一，市场需求量大，使得养猪业在畜牧业中占据重要地位。随着人们对食品安全和环境保护意识的提高，以及消费者对高品质猪肉需求的日益增长，传统养猪模式已经无法满足市场需求。智慧养猪则可以通过现代科技手段实现对生猪养殖的精准化、自动化管理，提高养殖效率和质量，降低养殖成本和环境污染，保障猪肉的食品安全。

0.1 传统养猪存在的问题

1） 生产效率低：传统的养猪技术主要依靠人力进行饲养，不仅耗时耗力，饲料投放与猪只需求也难以匹配，猪只的生长状况和健康状态主要基于养殖人员的个人经验与主观判断，这种方法缺乏标准化、量化的评估指标，难以确保评估结果的客观性和准确性。此外，对于养殖人员工作执行情况的监督，如任务完成的时效性、工作质量的高低等，也缺乏科学、系统的监控机制。养殖技术的落后大大降低了养殖场的生产效率。

2） 养殖环境较差：许多养殖场对猪舍环境，如温度、湿度、光照、疾病情况等监控不够，不良的养殖环境不仅不利于猪只生长，猪只患病不易察觉，不能做到尽早处理，当发现时已经造成了一定的损失。也存在着粪便、垃圾处理不及时的现象，或者是垃圾处理不到位，致使对环境的二次污染。不良的养殖环境也会产生大量的细菌，进而导致疫病的暴发，一旦发生这种情况，将会对养殖场造成极大的损失。

3） 缺乏专业技术人员：小型养猪场基本没有技术人员，大中型养猪场虽然拥有大学学士、硕士甚至博士学位的人才，由于各种原因，如不希望长期驻留在猪场中，可能会利用一个为期6个月的适应期作为跳板，寻求更好的工作。这导致猪场一直处于“培训”的模式，优秀员工忙于培训新员工，而不是从事他们擅长的工作[1]。

0.2 智慧养猪的必要性

我国推进养猪智慧化的必要性体现在多个维度，具体包括以下4个方面。

1） 提高生产效率：智慧养猪系统能够实时监测猪舍内的温度、湿度、通风等环境参数，并根据预设的标准自动调节，为猪只提供最适宜的生长环境。这有助于减少猪只因环境不适而产生的应激反应，提高饲料转化率，使猪只能够更快地生长和育肥。根据研究数据，在适宜的环境条件下，猪只的生长速度可提高10%～15%。另外，智慧养猪系统可以根据猪只的生长阶段、体重、健康状况等因素，精确地为每头猪提供适量的饲料，避免饲料的浪费。通过数据分析，智能化饲喂系统可以减少饲料浪费20%以上，从而降低饲料成本。

2） 优化人力资源配置：智慧养猪系统通过自动化控制和远程监控，大大减少人工劳动强度，使得养殖人员能够更加高效地管理更多的猪只，同时将更多的精力投入技术创新和管理优化中。使用智能化饲喂系统的猪舍，场内饲养管理人员进行配种、转群、观察及处理等操作的时间将大幅减少。

3） 增强疾病防控能力：智慧养猪系统利用先进的监测设备和传感器，实时监测猪只的体温、行为等生理指标，及时发现猪只的异常情况。通过数据分析，系统能够预测疾病发生的风险，并提前采取防控措施，有效控制疫病的传播和蔓延。根据统计，使用智慧养猪系统的猪场，疾病发生率可降低30%以上。

4） 智慧化养猪也是推动农业产业升级、促进农民增收的重要途径。智慧技术的应用能够提升养猪业的整体竞争力，吸引更多资本和人才投入，推动产业向高端化、智能化发展。同时，智慧化养殖模式的推广，有助于提升小农户的生产技能和管理水平，促进其融入现代农业发展体系，共享产业升级的红利。

综上所述，养猪智慧化不仅是应对当前行业挑战的必要选择，更是推动农业现代化、保障食品安全、促进可持续发展的重要路径。

1 系统设计理念

智慧养猪系统的设计理念是综合运用现代信息技术，包括物联网（IoT） 、射频识别（RFID） 、大数据分析、云计算等，以实现养猪业的智能化和精细化管理。以下是对智慧养猪系统设计理念的详细阐述。

1.1 个体识别与精细化管理

利用RFID技术为每头猪佩戴唯一标识的电子标签，实现猪只的个体识别。通过物联网技术实时追踪猪只的位置，记录猪只活动状态和健康状况，记录和分析饲料的消耗情况，帮助养殖者做出更合理的饲养成本管理，为精细化管理提供基础数据。

1.2 自动化与智能化管理

自动化饲喂系统根据猪只的生长阶段和营养需求，自动调整饲料种类和投放量。智能环境控制系统根据猪舍内的温湿度、氨气浓度等环境参数，自动调节通风、降温或保暖设备，为猪只创造最佳的生长环境。

1.3 健康监测与疾病防控

通过物联网传感器实时监测猪只的体温、心率、运动量等生理指标，及时发现异常并预警。利用大数据分析技术，对猪只的健康数据进行挖掘和分析，预测疾病发生的风险，并采取相应的预防措施。建立疫情监测和追溯系统，一旦发生疫情，能够迅速定位病源，控制疫情扩散。

1.4 可追溯性与食品安全

系统通过记录猪只的养殖过程、饲养情况、疫苗接种等信息，实现猪肉的溯源。这对于保障猪肉的质量和安全，增强消费者的信任感具有重要意义。

2 系统功能设计

在研究了国内外智慧养猪模式的基础上，本文提出了基于RFID的智慧养猪思路，既能满足智能化的需要，也对成本进行了控制，属于一款经济实用型的智慧养猪产品。具体功能如图1所示。

智慧养猪功能设计主要包括以下几个方面。

2.1 个体识别

通过为每头猪佩戴RFID电子标签，实现猪只的个体识别。每个标签都具有唯一的电子编码，可以用来标识和跟踪每头猪。当猪只进入读写器的工作范围时，读写器可以自动读取标签信息，并将其传输至上位机进行数据处理。

2.2 猪只信息管理

记录每头猪的入栏时间、身长、体重等生长情况、健康状况、饲养记录等信息，可以实现对猪只情况的管理和数据分析。

2.3 健康监测与防疫管理

通过在猪舍内安装RFID读写器和传感器，系统可以自动采集猪只的体温、活动量等生理指标，并及时发现异常情况。同时，系统还可以记录每头猪的疫苗接种和药物治疗情况，为防疫管理提供有力支持。在发生疫情时，系统可以快速定位感染源，及时隔离和治疗患病猪只，减少疫病传播风险。

2.4 智能喂养

根据猪只的生长阶段和需求，智能喂养系统可以定时定量地供应饲料和水源。系统通过读取RFID标签信息，识别每头猪的饲养需求，并自动控制喂养设备的运行。

2.5 环境监控与调控

通过在猪舍内安装温湿度传感器、空气质量监测仪等设备，实时监测猪舍内的环境参数，并根据预设的阈值自动调节通风、加热、降温等设备的工作状态，确保猪只在适宜的环境中生长。

2.6 出栏管理

根据猪只的生长情况，制定合理的出栏计划。记录猪只出栏时的地点、年龄、体重、健康状况等信息，核算养殖成本和销售收入，为财务管理提供数据支持。

2.7 分销追溯与食品安全

猪只在屠宰加工时，系统根据RFID标签信息，读取每头猪的来源、流通信息，记录屠宰时间、加工过程等关键信息，并生成唯一的追溯码。消费者在购买猪肉产品时，可以通过扫描追溯码了解产品的养殖、加工和流通信息，确保食品安全。

3 系统实现

3.1 系统开发环境

系统开发环境如表1所示。

3.2 系统实现原理

1） 采用RFID电子标签进行猪只信息采集。RFID电子标签由RFID读写器和打印机生成，然后安装在猪只耳朵上作为电子耳标，读写器安装在饲喂站、通道等关键位置，如图2所示，其工作原理如下。

①读写器通过天线向外发送特定频率的电磁波，形成一个特定的电磁场。

②当猪只佩戴的电子标签（电子耳标） 进入该电磁场时，标签内部产生感应电流而被激活。

③激活后的电子标签将其存储的信息（如猪只编号、生长阶段、健康状态等） 通过内部天线以射频信号的形式发送。

④读写器的天线接收到这些射频信号后，将其传送至读写器进行处理。读写器对接收到的信号进行解调与解码，提取有效信息。

⑤随后，这些有效信息被传送至后台软件系统，进行进一步的数据处理、分析和存储，供管理人员查看并作出决策。

2） 采用B/S架构。B/S架构如图3所示。

3） 腾讯云CVM服务器提供稳定可靠的计算资源，确保应用程序的顺畅运行。该服务器能够根据业务需求进行弹性伸缩，满足不同负载下的性能需求；通过自动迁移、故障转移和负载均衡等技术，确保业务的持续稳定运行，避免单点故障和数据丢失。用户仅需通过云端即可获取所需的计算资源和服务，按需付费，避免不必要的资源浪费。

4） 系统后端采用SpringBoot技术，前端采用Vue3技术。SpringBoot[4]的主要功能是快速构建庞大的Spring项目，配置必要的依赖项和数据库连接等信息，根据前端请求获取数据库中的数据并返回前端，其工作机制时序如图4所示。Vue3[5]是一款强大且灵活的前端JavaScript框架，用于构建用户界面。在Vue项目中配置Axios或其他HTTP客户端，用于向SpringBoot后端发送请求，实现前后端的融合。

3.3 系统数据库建模

1） E-R图设计。系统的E-R图如图5所示。

2） 主要数据库表。主要数据库表见表1～表3。

3.4 系统主要数据显示

1） 监测的猪只体重变化情况如图6所示。

2） 监测的保育猪只心率变化情况如图7所示。

3） 监测的猪只体温变化情况如图8所示。

4 结论

本系统通过为每头猪佩戴RFID电子耳标，实现了猪只身份信息的快速识别与生长数据的实时追踪，包括猪只的年龄、采食情况、体重、体温、睡眠、心率、出栏等信息数据，为精准饲养管理提供了有力支持。同时，结合大数据分析等先进技术，系统能够自动化、智能化地监测猪只健康状况与疫情动态，及时预警并采取防控措施，有效提升了养殖效率与疾病防控能力。此外，RFID技术的应用构建了完善的肉类溯源体系，实现从养殖到销售全程可追溯，保障了食品安全与消费者权益。该智慧养猪管理系统不仅推动了畜牧业管理的现代化进程，也为肉类产业的可持续发展注入了新的活力。

参考文献：

[1] 周姬.智慧养猪与智能猪场的应用现状分析[J].猪业观察，2024（2）：55-57.

[2] 吴大林.智慧养猪的痛点、难点分析[J].猪业科学，2022，39（1）：86-87.

[3] 尚立新，丁润锁.RFID技术在养猪业中应用与效益分析[J].农业机械，2022（3）：93-96.

[4] 陆向艳，柳明洲.基于SpringBoot的农产品溯源系统的设计与实现[J].电脑知识与技术，2024，20（26）：35-36，39.

[5] 杜纪龙，李新峰，何岩峰，等.基于SpringBoot+React的智慧农业系统设计与实现[J].智慧农业导刊，2024，4（14）：17-20.

【通联编辑：谢媛媛】