近几年来,随着现代信息技术取得了快速的发展,智能化设备以及无线传感网络技术已经渗透于各个领域。然而在国内畜牧业养殖领域,特别是母猪养殖行业,其管理模式仍比较传统。中国是一个养猪大国,但并不是养猪强国。其母猪的管理模式与美国等发达国家相比存在很大的差距。母猪被认为是一个猪场的“发动机”,母猪的管理难度与育肥猪相比,养殖户需要提供更多的技术与精力。母猪管理方式的转变直接影响着猪场的经济效益。本文主要介绍了一种基于图像识别的母猪分娩保育舍监控系统。该系统主要包括环境数据采集、图像采集单元及控制设备单元、终端设备等构成。其中环境采集单元分布于母猪养殖场的产床周围,用于温度、湿度、光照等数据的采集工作,通过ZigBee网络上传到数据测控中心,由测控中心发送到终端设备进行显示。图像采集单元主要用于养殖场内图像信息采集工作,为图像识别过程提供支持。控制设备单元主要包含通风系统、保育舍温控系统、自动采食系统等组成,可根据环境自动调节及终端设备远程操控。终端设备用于环境及图像数据的显示和设备的操控及针对母猪分娩行为进行识别工作。本文首先概述了母猪管理系统国内外的发展现状,根据国内现状提出了系统总体的设计方案,从硬件、软件等多方面针对基于图像识别的母猪分娩保育舍监控系统进行设计工作。在图像识别部分进行了深度学习算法的选型,采用Faster R-CNN深度学习算法应用于母猪分娩行为识别。图像识别前期准备了3000张母猪分娩图片,通过labelImg软件进行数据集的建立,修改Faster R-CNN算法的超参数,进行深度学习模型的训练工作。对测试结果进行分析,进行数据集的扩充可提高识别的准确率,识别准确率最终达到96.8%。对终端设备进行了养殖场监控系统的设计与图像识别环境的安装,最后进行了总体系统的搭建工作,并对该系统进行验证工作。经测试各设备间的无线通信保持着良好的稳定性,在母猪分娩行为的识别效果尤为突出,证明该系统的稳定性、可靠性。本文所设计的基于图像识别母猪分娩保育舍监控系统,减少了养殖户的劳动力,提高了母猪养殖效率。通过智能化的母猪与仔猪的饲养与管理模式,让养殖户体验到科技带来的便利与收益,为推动智能化畜牧业的快速发展具有重要意义。