DB15/T 4290-2026 奶牛智慧牧场多维度实景数据采集分析技术规范

ICS 35.240.01 CCS L 78

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内蒙古自治区地方标准

DB15/T 4290—2026

奶牛智慧牧场多维度实景数据采集

分析技术规范

Technical specification for acquisition and analysis of multi-

dimensional real scene data in intelligent dairy farm

2026-01-30 发布 2026-03-01 实施

内蒙古自治区市场监督管理局发布

DB15/T 4290—2026

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。

请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。

本文件由内蒙古自治区农牧厅提出。

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：内蒙古圣牧高科牧业有限公司、内蒙古农业大学。

本文件主要起草人：李霞、扎拉嘎、刘娜、李旭、付学良、王步钰、李宏慧、赵启华、柴永虎、段卫军、王芳、丁文琦、雷凤东、任建峰、王小艳、段永明。

I

DB15/T 4290—2026

奶牛智慧牧场多维度实景数据采集分析技术规范

1 范围

本文件规定了智慧牧场多维度实景数据采集要求、流程、方式、内容、质量控制、数据管理与分析等技术要点。

本文件适用于规模化养殖场、智慧养殖场景。

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

GB/T 44811 物联网数据质量评价方法

GB/T 44985.4 农业物联网通用技术要求第 4 部分:畜禽养殖

NY/T 388 畜禽场环境质量标准

DB15/T 2138 智慧牧场(奶牛) 管理系统要求

DB15/T 4095 奶山羊数字化养殖牧场数据采集传输规范

DB15/T 4178 (所有部分)奶山羊智慧牧场

3 术语和定义

下列术语和定义适用于本文件。

3. 1

元数据 metadata

元数据用于描述和组织关于畜牧生产过程中采集数据的结构信息，包括数据来源、采集时间、业务标识等，以确保业务数据的一致性、程序可解释性和版本可追溯性。

4 数据采集要求和流程

4, 1 时间基准要求

智慧牧场多维实景数据的记录采用世界协调时间(UTC)，各装备与UTC时差不超过1 ms;输出结果采用UTC时间。

4. 2 数据元格式要求

生产数据元数据格式要求按照表1执行。元数据采集格式按照DB15/T 4095执行，描述按照DB15/T 2138执行。

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表1 生产数据元数据格式

名称

类型

描述

业务标识

数值

业务唯一标识

业务名称

枚举

业务名称主要包括：饲喂、转群、发情、配种、初

检、复检、干奶、产犊、禁配、解配、流产、淘汰、

修蹄、体况评分、死亡、体尺测定等

业务数据类别

数值

主要包括场景数据、过程数据、环境数据、个体体征

数据，使用数字 1、2、3、4 标识

数据项数

数值

某一项业务数据包含多少个数据项

数据组织形式

字符

XML、JSON、YAML、CSV、Parquet、InfluxDB Line

Protocol

数据项

文本

分别说明数据内容及类别

业务元数据格式版本

数值

业务数据格式版本

4. 3 多维数据结构要求

多维数据结构要求按照表 2 执行。

表2 多维数据结构

维度

层次结构

指标数据

时间

年 -> 月 ->日 -> 小时

环境温度、湿度、光照强度、氨气浓度

饲喂、产犊、配种、发情、死亡、流产、淘汰

体况评分、体尺测定、体温

地点

牧场 -> 场 ->舍 -> 栏

环境数据

个体体征数据

动物

耳号(编号)

个体体征数据

设备

设备编号

设备运行状态、开机时间、故障次数等

4,4 数据采集流程

采集流程按照图1执行。采用云边端三级架构，数据从移动生产终端和传感终端采集至牧场计算端进行数据管理。

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DB15/T 4290—2026

图1 数据采集流程—云边端三级架构图

5 数据采集方式和内容

5. 1 数据采集方式

5.1.1 人工录入

人工录入是牧场业务数据进入数字化管理系统的核心环节，直接影响数据的完整性与可用性。为规范该环节的操作、明确其内容与局限性，人工录入需要符合下列规则：

a) 在牧场业务管理过程中手工填写纸质单据形式采集，再人工录入到 APP、电脑端;

b) 录入内容包括但不限于保健部门：尿液 PH 值、血酮、体温、干奶、诊断、处置、诊断处置结果、免疫、初乳饲喂、体尺体重、产犊、修蹄、转群、转场、死淘;繁育部门：子宫分泌物、黄体检查、孕检、配种、诊断、处置、诊断处置结果、流产、禁配、解禁、转群、转场、死淘;犊牛部门：初乳饲喂、免疫、体尺体重、血清蛋白、去角、断奶、诊断、处置、转群、转场、死淘;奶厅部门：乳头评分、隐乳检测、登记足球竞猜混合预测投注耳标、登记项圈号、死淘、转群、转场等;饲养部门：体况评分、宾州筛、粪便筛、体尺体重、转群、饲料投喂量、饮水量、温度、湿度等信息;

c) 手工填报效率低,每天约 450 张纸质表,填写单据消耗 2.5 h/日;

d) 手工填报及录入易错，月度错误率应低于 1.9%。

5.1.2 自动采集

通过预设的程序、工具或系统，在无需人工持续干预的情况下，按照设定规则从数据库、硬件设备等获取实时数据。工作量减少50%以上，及时性达到97%～99%，准确率达到98%～99%。

5.2 数据采集内容

5.2.1 环境实景数据采集

环境实景数据采集内容包括对舍内温湿度、舍外温湿度、舍内二氧化碳浓度、舍内甲烷浓度、舍外

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DB15/T 4290—2026

光照强度、舍内光照强度、舍内氨气等环境参数。按照 NY/T 388 执行。

5.2.2 场景实景数据采集

采集牛舍内外场景、奶厅场景等具象化，动态、静态、图片、视频。按照 NY/T 388 执行。

5.2.3 过程实景数据采集

过程实景数据采集内容是养殖过程全业务数据，按照 DB15/T 4178(所有部分)执行。

5.2.4 个体体征动态数据采集

个体体征数据采集内容是自动采集奶牛养殖过程的个体体征，包括个体体温、牛只个体体尺、个体体重、个体体况等个体体征信息。

6 采集数据质量控制

6. 1 采集数据质量控制指标

数据质量控制指标按照表 3，按照 GB/T 44811 执行。

表3 数据质量控制指标

指标

标准

要求

准确性

≥99%

数据应准确反映实际情况

完整性

≥99%

数据集应完整无缺

一致性

≥99%

相同数据在不同系统中应保持一致

可靠性

≥99%

数据应可靠，来源明确，能够验证

及时性

≤24 h

数据应在 24 小时之内 100%录入

唯一性

100%

数据唯一，无重复数据

6. 2 数据质量控制方法

全自动化采集：应使用智能化设备和传感器。

7 数据管理与分析

7. 1 数据的存储

数据集中存储，通过加密技术保护存储数据，保存近 5 年数据。

7. 2 数据的传输

通过加密方式传输数据，数据及状态传输卡顿最大允许时间应不超过 5 s，符合 GB/T 44985.4 要求。

7. 3 数据关联

按业务语义融合规则，对不同维度实景数据进行语义级智能关联。

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7,4 数据安全

为保障牧场业务数据的保密性、完整性与可用性，防范未授权访问、数据泄露与系统风险，特对数据安全管理作出如下规定：

a) 基础数据库实施严格的数据权限管理，防止未授权访问;

b) 对数据库定期进行安全审计，连续 10 个工作日未登录，通过短信、人脸识别等技术手段确认身份再进行登录，确保符合最新的安全标准;

c) 每天对数据进行备份存档;

d) 数据安全性符合 GB/T 20273。

7.5 数据分析

为充分挖掘牧场业务数据价值，支撑科学决策与精细化运营，助力奶牛智慧牧场建设，特对数据分析工作作出如下规定：

a) 利用大数据、人工智能分析方法，通过 SPSS、Python 等工具采用描述统计模型、相关性分析模型、预测性等模型，对牧场奶量和牛群数据进行分析;

b) 实现但不限于牛群结构及规模预测、牧场奶产量预测、奶量需求趋势分析，牧场效益分析;

c) 在运营可视化平台进行展示，建立数据反馈机制，及时按照分析结果调整养殖策略，提高养殖效率，为建设奶牛智慧牧场给予数据决策支持;

d) 按照 DB15/T 2138 执行。

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