构建智慧养殖多模态物联网信息搜集、预警模型的方法与流程

1.本技术涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种构建智慧养殖多模态物联网信息搜集、预警模型的方法。


背景技术：

2.目前，伴随着人口的增长和生活水平的提高，对于动物的需求不断增加，许多国家都开展了大规模的农业生产。随着人工智能和物联网技术的发展，构建智慧养殖系统具有了广泛的研究和应用前景。该系统可以基于大数据分析和机器学习等技术，实现动物生长环境的自动控制、数据分析和预警等功能，而目前的智慧养殖系统的成本高，且由于无法及时获取有效数据导致无法保证畜禽的健康成长。因此，如何在降低养殖成本同时并保证动物健康成长成为亟待解决的问题。


技术实现要素：

3.本技术实施例提供一种构建智慧养殖多模态物联网信息搜集、预警模型的方法，通过获取多种传感器所检测到的所述智慧养殖系统的传感数据来确定畜禽所在环境的目标环境数据和畜禽的目标生理特征数据，进而能够在获取参考环境数据后，基于参考环境数据和目标环境数据确定智能养殖系统是否符合畜禽的生活条件，以此，在智能养殖系统不符合畜禽的生活条件时，基于参考环境数据控制智慧养殖系统进行调整，并生成第一预警信息，或者在根据目标生理特征数据确定畜禽的健康状态为不健康状态时，生成第二预警信息，并根据第二预警信息进行报警，能够根据多种传感数据来进行预警，避免了无法及时获取有效数据导致无法保证畜禽的健康成长，以便提供精准的管理决策，从而促进养殖业的健康发展。
4.为达到上述目的，本技术采用如下技术方案：第一方面，提供一种构建智慧养殖多模态物联网信息搜集、预警模型的方法，所述方法应用于智慧养殖系统，包括：获取多种传感器所检测到的所述智慧养殖系统的传感数据；根据所述传感数据确定畜禽所在环境的目标环境数据以及根据所述传感数据确定所述畜禽的目标生理特征数据；获取所述畜禽的参考环境数据，并基于所述参考环境数据和目标环境数据确定所述智能养殖系统是否符合所述畜禽的生活条件；若所述智能养殖系统不符合所述畜禽的生活条件，则基于参考环境数据控制所述智慧养殖系统进行调整，并生成第一预警信息；和/或若根据所述目标生理特征数据确定所述畜禽的健康状态为不健康状态，则生成第二预警信息，并根据所述第二预警信息进行报警。
5.根据第一方面所述的方法可知，本技术通过获取多种传感器所检测到的所述智慧养殖系统的传感数据来确定畜禽所在环境的目标环境数据和畜禽的目标生理特征数据，进而能够在获取参考环境数据后，基于参考环境数据和目标环境数据确定智能养殖系统是否符合畜禽的生活条件，以此，在智能养殖系统不符合畜禽的生活条件时，基于参考环境数据控制智慧养殖系统进行调整，并生成第一预警信息，或者在根据目标生理特征数据确定畜
禽的健康状态为不健康状态时，生成第二预警信息，并根据第二预警信息进行报警，能够根据多种传感数据来进行预警，避免了无法及时获取有效数据导致无法保证畜禽的健康成长，以便提供精准的管理决策，从而促进养殖业的健康发展。
6.结合第一方面，在一种可能的设计方案中，所述目标环境数据至少包括所述畜禽所在环境的目标空气相对湿度和目标气体数据，所述获取所述畜禽的参考环境数据，并基于所述参考环境数据和目标环境数据确定所述智能养殖系统是否符合所述畜禽的生活条件，包括：确定所述畜禽的目标种类；基于所述目标种类获取所述目标种类的参考环境数据，所述参考环境数据包括参考空气相对湿度和参考气体数据；确定所述参考空气相对湿度与目标空气相对湿度之间的第一差值和所述参考气体数据与所述目标气体数据之间的第二差值；若所述第一差值不位于第一差值范围或所述第二差值不位于第二差值范围，则确定所述智能养殖系统不符合所述畜禽的生活条件；若所述第一差值位于第一差值范围以及所述第二差值位于第二差值范围，则确定所述智能养殖系统符合所述畜禽的生活条件。
7.根据可能的设计方案可知，本实施例可以通基于畜禽的目标种类来确定畜禽的参考环境数据，进而能够在确定畜禽所在环境的目标空气相对湿度和目标气体数据是，基于参考环境数据和畜禽所在环境的目标空气相对湿度和目标气体数据来确定智能养殖系统符合畜禽的生活条件，以此保证了畜禽的生活环境符合要求，进而保证畜禽的生长健康。
8.结合第一方面，在一种可能的设计方案中，所述若所述智能养殖系统不符合所述畜禽的生活条件，则基于参考环境数据控制所述智慧养殖系统进行调整，并生成第一预警信息，包括：若所述第一差值不位于所述第一差值范围，则根据所述目标空气相对湿度确定控制所述智慧养殖系统的水泵和温度控制设备进行调整，以使所述目标空气相对湿度符合所述目标种类的生活条件；和/或若所述第二差值不位于所述第二差值范围，则根据所述目标气体数据所述智慧养殖系统的通风设备进行调整，以使所述目标气体数据符合所述目标种类的生活条件。
9.根据可能的设计方案可知，本实施例通过在第一差值与第一茶壶范围和第二差值与第二差值范围之间的股息来控制智慧养殖系统进行适应性的调整，以此使得畜禽的当前生活条件符合畜禽的生活条件，保证了畜禽的健康生长。
10.结合第一方面，在一种可能的设计方案中，所述根据所述传感数据确定所述畜禽的目标生理特征数据，包括：根据所述传感数据确定所述智慧养殖系统的投喂粮数据和剩余粮数据；根据所述投喂粮数据和所述剩余粮数据确定所述畜禽的进食情况；获取所述畜禽的体温数据，并将所述进食情况和所述体温数据确定为所述目标生理特征数据。
11.根据可能的设计方案可知，本实施例通过传感数据确定智慧养殖系统的投喂粮数据和剩余粮数据，进而能够根据智慧养殖系统的投喂粮数据和剩余粮数据来确定畜禽的进食情况，便于根据进食情况和体温数据确定为畜禽的目标生理特征数据，提高目标生理特征数据的准确性。
12.结合第一方面，在一种可能的设计方案中，所述若根据所述目标生理特征数据确定所述畜禽的健康状态为不健康状态，则生成第二预警信息，并根据所述第二预警信息进行报警，包括：若所述进食情况指示所述剩余粮数据与所述投喂粮数据之间的差值大于或等于差值阈值，则根据所述传感数据确定所述畜禽中进食时长小于时长阈值的目标个体畜禽；标记所述目标个体畜禽，并根据获取所述目标个体畜禽的编号；根据所述编号和所述进
食情况生成所述第二预警信息，并根据所述第二预警信息进行报警。
13.根据可能的设计方案可知，本实施例通过根据进行情况确定进食不佳的目标个体畜禽，以此能够对该目标个体畜禽进行标记并获取目标个体畜禽的编号，以此便于根据编号和标记对目标个体畜禽进行监控，进而来对出现健康问题的目标个体畜禽进行预警，提高对畜禽的健康监控的实时性。
14.结合第一方面，在一种可能的设计方案中，在所述若根据所述目标生理特征数据确定所述畜禽的健康状态为不健康状态，则生成第二预警信息之前，所述方法还包括：获取所述畜禽的监控视频数据；将所述监控视频数据输入至疾病诊断模型中，输出所述畜禽的诊断结果；根据所述诊断结果确定所述畜禽的所述健康状态。
15.根据可能的设计方案可知，本实施例通过根据畜禽的监控视频数据来诊断畜禽是否生病，进而能够确定畜禽的健康状态，提高畜禽的健康状态的确定的准确性，保证了畜禽的健康生长。
16.结合第一方面，在一种可能的设计方案中，所述方法还包括：获取各所述畜禽的编号和所述编号对应的畜禽生产信息；根据所述目标种类的生长阶段对所述编号对应的编号对应的畜禽生产信息进行聚类，以此确定所述目标种类的不同生长阶段的生长数据；根据所述编号和所述目标种类的不同生长阶段的生长数据建立溯源库。
17.根据可能的设计方案可知，本实施例通过根据畜禽的目标种类对应的生产阶段，以及畜禽的编号对应的畜禽生产信息进行聚类，得到目标种类的畜禽在不同生产阶段的生长数据，然后将各编号与对应的目标种类的不同生长阶段的生长数据进行关联来建立溯源库，以此实现能够基于编号对畜禽进行溯源，提高消费者的体验感。
18.第二方面，提供一种构建智慧养殖多模态物联网信息搜集、预警模型的装置，所述装置应用于智慧养殖系统，包括：传感数据获取模块，用于获取至少多种传感器所检测到的所述智慧养殖系统的传感数据；数据确定模块，用于根据所述传感数据确定畜禽所在环境的目标环境数据以及根据所述传感数据确定所述畜禽的目标生理特征数据；确定模块，用于获取所述畜禽的参考环境数据，并基于所述参考环境数据和目标环境数据确定所述智能养殖系统是否符合所述畜禽的生活条件；第一处理模块，用于若所述智能养殖系统不符合所述畜禽的生活条件，则基于参考环境数据控制所述智慧养殖系统进行调整，并生成第一预警信息；和/或第二处理模块，用于若根据所述目标生理特征数据确定所述畜禽的健康状态为不健康状态，则生成第二预警信息，并根据所述第二预警信息进行报警。
19.此外，第二方面所述的构建智慧养殖多模态物联网信息搜集、预警模型的装置的技术效果可以参考第一方面所述的构建智慧养殖多模态物联网信息搜集、预警模型的方法的技术效果，此处不再赘述。
20.第三方面，提供一种智慧养殖系统，其特征在于，所述系统包括：处理器；存储器，所述存储器上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时，实现如第一方面所述的构建智慧养殖多模态物联网信息搜集、预警模型的方法中的任一项方法。
21.此外，第三方面所述的智慧养殖系统的技术效果可以参考第二方面所述的构建智慧养殖多模态物联网信息搜集、预警模型的装置的技术效果，此处不再赘述。
22.第四方面，本技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读取存储介质中存储有程序代码，所述程序代码可被处理器调用执行如第一方面所述的构建智慧养殖多模态物联网信息搜集、预警模型的方法中的任一方法。
23.附图说明
24.图1为本技术实施例提供的构建智慧养殖多模态物联网信息搜集、预警模型的方法的应用场景图；图2为本技术实施例提供的构建智慧养殖多模态物联网信息搜集、预警模型的方法流程图；图3为本技术另一实施例提供的构建智慧养殖多模态物联网信息搜集、预警模型的方法流程图；图4为本技术实施例提供的构建智慧养殖多模态物联网信息搜集、预警模型的装置的结构框图；图5为本技术实施例提供的智慧养殖系统的结构示意图。
25.具体实施方式
26.下面结合附图，对本技术中的技术方案进行描述。
27.在本技术实施例中，“示例地”、“例如”等词用于表示作例子、例证或说明。本技术中被描述为“示例”的任何实施例或设计方案不应被解释为比其它实施例或设计方案更优选或更具优势。确切而言，使用示例的一词旨在以具体方式呈现概念。此外，在本技术实施例中，“和/或”所表达的含义可以是两者都有，或者可以是两者任选其一。
28.本技术实施例中，“图像”，“图片”有时可以混用，应当指出的是，在不强调其区别时，其所要表达的含义是一致的。“的(of)”，“相应的（corresponding，relevant）”和“对应的(corresponding)”有时可以混用，应当指出的是，在不强调其区别时，其所要表达的含义是一致的。
29.本技术实施例中，有时候下标如w1可能会笔误为非下标的形式如w1，在不强调其区别时，其所要表达的含义是一致的。
30.随着信息技术的不断发展，智慧农业逐渐成为农业领域技术创新的方向。智慧养殖作为智慧农业的重要组成部分，是指利用物联网、云计算、大数据、人工智能等先进技术手段对养殖过程进行全面、智能化管理的一种新型养殖模式。智慧养殖将实现信息的全面搜集，数据的准确分析预测，智能化决策，以实现智慧化养殖目的，提高养殖效益，保障养殖环境，消除养殖风险。
31.在目前的养殖生产中，由于缺乏及时准确的数据信息反馈，有些问题难以及时发现和解决，导致养殖效益较低，甚至引发经济损失和社会矛盾。因此，如何实现对养殖过程中关键信息的及时监测、预警和管控，已成为当今农业领域智能化发展的一个重要研究方向。
32.因此，为了克服上述缺陷，本技术实施例通过根据传输路径确定所述待传输数据
到下一转发节点的路径集合，在路径集合中根据路径长短输入各路径对应的传输权重，由于传输权重与路径长短呈负相关关系，最后在传输时能先在短路径上进行传输。避免了直接将待传输数据在所有路径上进行转发，造成传输拥挤，提高了数据传输效率。
33.图1是根据本技术一实施例示出的应用场景的示意图，如图1所示，该应用场景包括智慧养殖系统110和与智慧养殖系统110通信连接的电子设备120。其中，电子设备120可以是与智慧养殖系统通信连接的手机、电脑、平板电脑、智能手表等。可选的，该通信连接可以是无线网络连接、虚拟局域网络连接、api通信接口连接等。
34.对于一些实施方式，当智能养殖系统110生成第一预警信息和/或第二预警信息后，将第一预警信息和/或第二预警信息通过通信连接发送至电子设备120，以此电子设备120可根据接收到的第一预警信息和/或第二预警信息进行报警，进而养殖人员能够及时的监控智慧养殖系统中的畜禽，并及时做出反应。
35.请参阅图2，图2示出了本技术实施例提供的构建智慧养殖多模态物联网信息搜集、预警模型的方法流程图，该方法包括步骤210至步骤250。
36.步骤210：获取多种传感器所检测到的所述智慧养殖系统的传感数据。
37.步骤220：根据所述传感数据确定畜禽所在环境的目标环境数据以及根据所述传感数据确定所述畜禽的目标生理特征数据。
38.步骤230：获取所述畜禽的参考环境数据，并基于所述参考环境数据和目标环境数据确定所述智能养殖系统是否符合所述畜禽的生活条件。
39.步骤240：若所述智能养殖系统不符合所述畜禽的生活条件，则基于参考环境数据控制所述智慧养殖系统进行调整，并生成第一预警信息。
40.步骤250：若根据所述目标生理特征数据确定所述畜禽的健康状态为不健康状态，则生成第二预警信息，并根据所述第二预警信息进行报警。
41.对于一些实施方式，智慧养殖系统中可设有多种不同种类的传感器，以此能够获取多种不同的传感数据。可选的，传感器可包括图像采集传感器、音频采集传感器、红外传感器、湿度传感器、气体传感器等，可根据实际需要来设置传感器。
42.对于一些实施方式，在获取到多种感器所检测到的智慧养殖系统的传感数据后，通过物联网将所采集到的传感数据传输到云端, 并将不同传感器采集的传感数据按照时间戳进行组合，形成统一的多模态的传感数据，以此便于根据多模态的传感数据确定畜禽所在环境的目标环境数据以及畜禽的目标生理特征数据。例如。对于家禽养殖，可以在鸟舍内安装温湿度传感器、二氧化碳和氨气浓度传感器、视频监控等设备，采集环境和鸟群活动等数据。将所采集的传感数据上传到云端，然后对不同类型的数据进行预处理，如温度和湿度采用滤波去除干扰信号，气体浓度使用降噪算法去除干扰信号，视频监控则进行目标检测和跟踪等处理。
43.可选的，传感数据可以是基于多种传感器所采集到的数据进行融合后的数据，则可对传感数据进行分析，以此来确定畜禽所在环境的目标环境数据以及畜禽的目标生理特征数据。其中，可通过图像采集传感器所采集到的视频数据进行识别，以此确定畜禽的生活活动数据，进而能够根据生活活动数据来去欸的那个畜禽的目标生理特征数据。
44.对于另一些实施方式，在智能养殖系统线下应用之前，需要对对应的多种不同畜禽的养殖过程中需要搜集的信息进行预处理，例如，建立养殖过程的信息汇总表、设置传感
器数据采集频率、设定智能养殖系统内部的组网与传输方式等。其中，信息汇总表需要包括设备编号、传感器类型、传感器采集指标、采集时间、数据类型、数据单位等信息。传感器数据的采集频率应根据不同养殖环境与设备特点进行设定，以最大限度满足数据的完整性和精度。组网与传输方式包括传感器数据的有线（如usb线、 rj45线等）或无线（如wifi、zigbee等）传输。
45.可选的，在智能养殖系统投入使用之前需要构建智能养殖系统的物联网架构，其中，物联网架构包括传感器节点、通信模块、数据处理中心和监测管理平台。其中传感器节点负责采集养殖过程中的各种数据信息并传输至通信模块，通信模块处理和存储传感器数据，并将数据上传至数据处理中心进行存储和分析处理，监测管理平台负责实现整个物联网架构的监控和管理。物联网架构的具体实施方式可采用常规的物联网应用架构，如中心式、分布式、混合式等。
46.对于一些实施方式，在根据传感数据确定畜禽所在环境的目标环境数据以及畜禽的目标生理特征数据之前，需要对获取到的传感数据进行预处理。可选的，可通过先对传感数据进行预处理，并根据不同养殖环境的差异对传感数据进行筛选、抽取和过滤，使得传感数据的质量和准确性得到保证。其中，预处理措施可包括数据清洗、去重、修补、标准化、归一化等操作。此外，还可以对传感数据进行降维处理，减少重复数据和无效信息，提高处理效率。
47.对于一些实施方式，畜禽的生活条件可以是畜禽生活的湿度、气体浓度、温度等，不同种类的畜禽有不同的生活条件可根据实际需要来设置对应的生活条件。
48.对于一些实施例，可当生成第一预警信息或第二预警信息后，智慧养殖系统可根据第一预警信息或第二预警信息进行报警，以便于养殖人员能够及时基于预警细腻进行处理，保证畜禽的健康。可选的，还可将第一预警信息或第二预警信息发送至与智慧养殖系统通信连接的电子设备，以此便于养殖人员可远程监控畜禽的健康。
49.可选的，所述目标环境数据至少包括所述畜禽所在环境的目标空气相对湿度和目标气体数据，所述步骤230包括：确定所述畜禽的目标种类；基于所述目标种类获取所述目标种类的参考环境数据，所述参考环境数据包括参考空气相对湿度和参考气体数据；确定所述参考空气相对湿度与目标空气相对湿度之间的第一差值和所述参考气体数据与所述目标气体数据之间的第二差值；若所述第一差值不位于第一差值范围或所述第二差值不位于第二差值范围，则确定所述智能养殖系统不符合所述畜禽的生活条件；若所述第一差值位于第一差值范围以及所述第二差值位于第二差值范围，则确定所述智能养殖系统符合所述畜禽的生活条件。
50.对于一些实施方式，可将图像采集传感器所采集到的图像数据输入至识别模型中，一通过识别模型确定畜禽的目标种类。
51.具体的，若所述智能养殖系统不符合所述畜禽的生活条件，则基于参考环境数据控制所述智慧养殖系统进行调整，并生成第一预警信息，包括：若所述第一差值不位于所述第一差值范围，则根据所述目标空气相对湿度确定控制所述智慧养殖系统的水泵和温度控制设备进行调整，以使所述目标空气相对湿度符合所述目标种类的生活条件；和/或若所述第二差值不位于所述第二差值范围，则根据所述目标气体数据所述智慧养殖系统的通风设备进行调整，以使所述目标气体数据符合所述目标种类的生活条件。
52.具体的，所述步骤230包括：根据所述传感数据确定所述智慧养殖系统的投喂粮数据和剩余粮数据；根据所述投喂粮数据和所述剩余粮数据确定所述畜禽的进食情况；获取所述畜禽的体温数据，并将所述进食情况和所述体温数据确定为所述目标生理特征数据。
53.可选的，所述若根据所述目标生理特征数据确定所述畜禽的健康状态为不健康状态，则生成第二预警信息，并根据所述第二预警信息进行报警，包括：若所述进食情况指示所述剩余粮数据与所述投喂粮数据之间的差值大于或等于差值阈值，则根据所述传感数据确定所述畜禽中进食时长小于时长阈值的目标个体畜禽；标记所述目标个体畜禽，并根据获取所述目标个体畜禽的编号；根据所述编号和所述进食情况生成所述第二预警信息，并根据所述第二预警信息进行报警。
54.可选的，在所述步骤250之前，所述方法还包括：获取所述畜禽的监控视频数据；将所述监控视频数据输入至疾病诊断模型中，输出所述畜禽的诊断结果；根据所述诊断结果确定所述畜禽的所述健康状态。
55.在本实施例中，通过获取多种传感器所检测到的所述智慧养殖系统的传感数据来确定畜禽所在环境的目标环境数据和畜禽的目标生理特征数据，进而能够在获取参考环境数据后，基于参考环境数据和目标环境数据确定智能养殖系统是否符合畜禽的生活条件，以此，在智能养殖系统不符合畜禽的生活条件时，基于参考环境数据控制智慧养殖系统进行调整，并生成第一预警信息，或者在根据目标生理特征数据确定畜禽的健康状态为不健康状态时，生成第二预警信息，并根据第二预警信息进行报警，能够根据多种传感数据来进行预警，避免了无法及时获取有效数据导致无法保证畜禽的健康成长，以便提供精准的管理决策，从而促进养殖业的健康发展。
56.请参阅图3，图3示出了本技术实施例提供的构建智慧养殖多模态物联网信息搜集、预警模型的方法流程图，该方法包括步骤310至步骤330。
57.步骤310，获取各所述畜禽的编号和所述编号对应的畜禽生产信息。
58.步骤320，根据所述目标种类的生长阶段对所述编号对应的编号对应的畜禽生产信息进行聚类，以此确定所述目标种类的不同生长阶段的生长数据。
59.步骤330，根据所述编号和所述目标种类的不同生长阶段的生长数据建立溯源库。
60.对于一些实施方式，为了便于帮助消费者构建可信食品追溯系统，以及打造品牌农产品，在畜禽的养殖环节，通过将携带有编号的电子标签穿戴于畜禽身上，产生的数据与区块链平台进行对接，记录养殖过程中的身高体重、免疫程序、环境因子、产品加工等信息。在消费环节，可通过特定条码或二维码，可快速查询到相关生产信息，消费者通过扫码，可实现“知根溯源”，从原料采集、物流运输、商店销售等信息全程追溯。满足了消费者知情权，做到放心采购和消费。
61.在本实施例中，通过根据畜禽的目标种类对应的生产阶段，以及畜禽的编号对应的畜禽生产信息进行聚类，得到目标种类的畜禽在不同生产阶段的生长数据，然后将各编号与对应的目标种类的不同生长阶段的生长数据进行关联来建立溯源库，以此实现能够基于编号对畜禽进行溯源，提高消费者的体验感。
62.基于图2详细说明了本技术实施例提供的构建智慧养殖多模态物联网信息搜集、预警模型的方法，以下将详细说明与本技术实施例提供的构建智慧养殖多模态物联网信息搜集、预警模型的方法对应的虚拟装置，即构建智慧养殖多模态物联网信息搜集、预警模型
的装置。
63.示例性地，图4是本技术实施例提供的构建智慧养殖多模态物联网信息搜集、预警模型的装置400的结构示意图。如图4所示，构建智慧养殖多模态物联网信息搜集、预警模型的装置400包括：传感数据获取模块410、数据确定模块420、确定模块430、第一处理模块440以及第二处理模块450。
64.为了便于说明，图4仅示出了该构建智慧养殖多模态物联网信息搜集、预警模型的装置400的主要部件。
65.传感数据获取模块410，用于获取多种传感器所检测到的所述智慧养殖系统的传感数据；数据确定模块420，用于根据所述传感数据确定畜禽所在环境的目标环境数据以及根据所述传感数据确定所述畜禽的目标生理特征数据；可选的，数据确定模块420包括：根据所述传感数据确定所述智慧养殖系统的投喂粮数据和剩余粮数据；根据所述投喂粮数据和所述剩余粮数据确定所述畜禽的进食情况；获取所述畜禽的体温数据，并将所述进食情况和所述体温数据确定为所述目标生理特征数据。
66.进一步地，若所述进食情况指示所述剩余粮数据与所述投喂粮数据之间的差值大于或等于差值阈值，则根据所述传感数据确定所述畜禽中进食时长小于时长阈值的目标个体畜禽；标记所述目标个体畜禽，并根据获取所述目标个体畜禽的编号；根据所述编号和所述进食情况生成所述第二预警信息，并根据所述第二预警信息进行报警。
67.确定模块430，用于获取所述畜禽的参考环境数据，并基于所述参考环境数据和目标环境数据确定所述智能养殖系统是否符合所述畜禽的生活条件；可选的，所述目标环境数据至少包括所述畜禽所在环境的目标空气相对湿度和目标气体数据，确定模块430包括：确定所述畜禽的目标种类；基于所述目标种类获取所述目标种类的参考环境数据，所述参考环境数据包括参考空气相对湿度和参考气体数据；确定所述参考空气相对湿度与目标空气相对湿度之间的第一差值和所述参考气体数据与所述目标气体数据之间的第二差值；若所述第一差值不位于第一差值范围或所述第二差值不位于第二差值范围，则确定所述智能养殖系统不符合所述畜禽的生活条件；若所述第一差值位于第一差值范围以及所述第二差值位于第二差值范围，则确定所述智能养殖系统符合所述畜禽的生活条件。
68.进一步地，所述若所述智能养殖系统不符合所述畜禽的生活条件，则基于参考环境数据控制所述智慧养殖系统进行调整，并生成第一预警信息，包括：若所述第一差值不位于所述第一差值范围，则根据所述目标空气相对湿度确定控制所述智慧养殖系统的水泵和温度控制设备进行调整，以使所述目标空气相对湿度符合所述目标种类的生活条件；和/或若所述第二差值不位于所述第二差值范围，则根据所述目标气体数据所述智慧养殖系统的通风设备进行调整，以使所述目标气体数据符合所述目标种类的生活条件。
69.第一处理模块440，用于若所述智能养殖系统不符合所述畜禽的生活条件，则基于参考环境数据控制所述智慧养殖系统进行调整，并生成第一预警信息；和/或第二处理模块450，用于若根据所述目标生理特征数据确定所述畜禽的健康状态为不健康状态，则生成第二预警信息，并根据所述第二预警信息进行报警。
70.可选的，该构建智慧养殖多模态物联网信息搜集、预警模型的装置400还包括：监控视频数据获取模块，用于获取所述畜禽的监控视频数据；诊断模块，用于将所述监控视频数据输入至疾病诊断模型中，输出所述畜禽的诊断结果；健康状态确定模块，用于根据所述诊断结果确定所述畜禽的所述健康状态。
71.可选的，该构建智慧养殖多模态物联网信息搜集、预警模型的装置400还包括：获取模块，用于获取各所述畜禽的编号和所述编号对应的畜禽生产信息；聚类模块，用于根据所述目标种类的生长阶段对所述编号对应的编号对应的畜禽生产信息进行聚类，以此确定所述目标种类的不同生长阶段的生长数据；溯源库构建模块，用于根据所述编号和所述目标种类的不同生长阶段的生长数据建立溯源库。
72.如图5所示，智慧养殖系统可以包括上述图4所示的构建智慧养殖多模态物联网信息搜集、预警模型的装置。可选地，智慧养殖系统110可以包括处理器2001。
73.可选地，智慧养殖系统110还可以包括存储器2002和收发器2003。
74.其中，处理器2001与存储器2002以及收发器2003，如可以通过通信总线连接。
75.下面结合图5对智慧养殖系统110的各个构成部件进行具体的介绍：其中，处理器2001是智慧养殖系统110的控制中心，可以是一个处理器，也可以是多个处理元件的统称。例如，处理器2001是一个或多个中央处理器（central processing unit，cpu），也可以是特定集成电路（application specific integrated circuit，asic），或者是被配置成实施本技术实施例的一个或多个集成电路，例如：一个或多个微处理器（digital signalprocessor，dsp），或，一个或者多个现场可编程门阵列（field programmable gate array，fpga）。
76.可选地，处理器2001可以通过运行或执行存储在存储器2002内的软件程序，以及调用存储在存储器2002内的数据，执行智慧养殖系统110的各种功能。
77.在具体的实现中，作为一种实施例，处理器2001可以包括一个或多个cpu，例如图5中所示出的cpu0和cpu1。
78.在具体实现中，作为一种实施例，智慧养殖系统110也可以包括多个处理器，例如图5中所示的处理器2001和处理器2004。这些处理器中的每一个可以是一个单核处理器（single-cpu），也可以是一个多核处理器（multi-cpu）。这里的处理器可以指一个或多个设备、电路、和/或用于处理数据（例如计算机程序指令）的处理核。
79.其中，所述存储器2002用于存储执行本技术方案的软件程序，并由处理器2001来控制执行，具体实现方式可以参考上述方法实施例，此处不再赘述。
80.可选地，存储器2002可以是只读存储器（read-only memory，rom）或可存储静态信息和指令的其他类型的静态存储设备，随机存取存储器（random access memory，ram）或者可存储信息和指令的其他类型的动态存储设备，也可以是电可擦可编程只读存储器（electricallyerasable programmable read-only memory，eeprom）、只读光盘（compact disc read-only memory，cd-rom）或其他光盘存储、光碟存储（包括压缩光碟、激光碟、光碟、数字通用光碟、蓝光光碟等）、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质，但不限于此。存储器2002可以和处理器2001集成在一起，也可以独立存在，并通过智慧养殖系统110的接口电路（图5中未示出）与处理器2001耦合，本技术实施例对此不作具体限定。
81.收发器2003，用于与网络设备通信，或者与终端设备通信。
82.可选地，收发器2003可以包括接收器和发送器（图5中未单独示出）。其中，接收器用于实现接收功能，发送器用于实现发送功能。
83.可选地，收发器2003可以和处理器2001集成在一起，也可以独立存在，并通过路由器110的接口电路（图5中未示出）与处理器2001耦合，本技术实施例对此不作具体限定。
84.需要说明的是，图5中示出的智慧养殖系统110的结构并不构成对该路由器的限定，实际的智慧养殖系统可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
85.此外，智慧养殖系统110的技术效果可以参考上述方法实施例所述的数据传输方法的技术效果，此处不再赘述。
86.应理解，在本技术实施例中的处理器2001可以是中央处理单元（central processing unit，cpu），该处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器（digital signal processor，dsp）、专用集成电路（applicationspecific integrated circuit，asic）、现成可编程门阵列（field programmable gate array，fpga）或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
87.还应理解，本技术实施例中的存储器可以是易失性存储器或非易失性存储器，或可包括易失性和非易失性存储器两者。其中，非易失性存储器可以是只读存储器（read-only memory，rom）、可编程只读存储器（programmablerom，prom）、可擦除可编程只读存储器（erasable prom，eprom）、电可擦除可编程只读存储器（electricallyeprom，eeprom）或闪存。易失性存储器可以是随机存取存储器（random access memory，ram），其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明，许多形式的随机存取存储器（randomaccess memory，ram）可用，例如静态随机存取存储器（static ram，sram）、动态随机存取存储器（dram）、同步动态随机存取存储器（synchronous dram，sdram）、双倍数据速率同步动态随机存取存储器（double data rate sdram，ddr sdram）、增强型同步动态随机存取存储器（enhancedsdram，esdram）、同步连接动态随机存取存储器（synchlink dram，sldram）和直接内存总线随机存取存储器（directrambus ram，dr ram）。
88.上述实施例，可以全部或部分地通过软件、硬件（如电路）、固件或其他任意组合来实现。当使用软件实现时，上述实施例可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令或计算机程序。在计算机上加载或执行所述计算机指令或计算机程序时，全部或部分地产生按照本技术实施例所述的流程或功能。所述计算机可以为通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线（例如红外、无线、微波等）方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集合的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质（例如，软盘、硬盘、磁带）、光介质（例如，dvd）、或者半导体介质。半导体介质可以是固态硬盘。
89.应理解，本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，a和/或b，可以表示：单独存在a，同时存在a和b，单独存在b这三种情况，其中a,b可以是单数或者复数。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系，但也可能表示的是一种“和/或”的关系，具体可参考前后文进行理解。
90.本技术中，“至少一个”是指一个或者多个，“多个”是指两个或两个以上。“以下至少一项(个)”或其类似表达，是指的这些项中的任意组合，包括单项（个）或复数项（个）的任意组合。例如，a,b,或c中的至少一项（个），可以表示：a, b, c, a-b, a-c, b-c, 或a-b-c，其中a,b,c可以是单个，也可以是多个。
91.应理解，在本技术的各种实施例中，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本技术实施例的实施过程构成任何限定。
92.本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本技术的范围。
93.所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
94.在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
95.所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
96.另外，在本技术各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
97.所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本技术的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本技术各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器（read-only memory，rom）、随机存取存储器（random access memory，ram）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
98.以上所述，仅为本技术的具体实施方式，但本技术的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本技术揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵
盖在本技术的保护范围之内。因此，本技术的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

技术特征：
1.一种构建智慧养殖多模态物联网信息搜集、预警模型的方法，其特征在于，所述方法应用于智慧养殖系统，包括：获取多种传感器所检测到的所述智慧养殖系统的传感数据；根据所述传感数据确定畜禽所在环境的目标环境数据以及根据所述传感数据确定所述畜禽的目标生理特征数据；获取所述畜禽的参考环境数据，并基于所述参考环境数据和目标环境数据确定所述智能养殖系统是否符合所述畜禽的生活条件；若所述智能养殖系统不符合所述畜禽的生活条件，则基于参考环境数据控制所述智慧养殖系统进行调整，并生成第一预警信息；和/或若根据所述目标生理特征数据确定所述畜禽的健康状态为不健康状态，则生成第二预警信息，并根据所述第二预警信息进行报警。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标环境数据至少包括所述畜禽所在环境的目标空气相对湿度和目标气体数据，所述获取所述畜禽的参考环境数据，并基于所述参考环境数据和目标环境数据确定所述智能养殖系统是否符合所述畜禽的生活条件，包括：确定所述畜禽的目标种类；基于所述目标种类获取所述目标种类的参考环境数据，所述参考环境数据包括参考空气相对湿度和参考气体数据；确定所述参考空气相对湿度与目标空气相对湿度之间的第一差值和所述参考气体数据与所述目标气体数据之间的第二差值；若所述第一差值不位于第一差值范围或所述第二差值不位于第二差值范围，则确定所述智能养殖系统不符合所述畜禽的生活条件；若所述第一差值位于第一差值范围以及所述第二差值位于第二差值范围，则确定所述智能养殖系统符合所述畜禽的生活条件。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述若所述智能养殖系统不符合所述畜禽的生活条件，则基于参考环境数据控制所述智慧养殖系统进行调整，并生成第一预警信息，包括：若所述第一差值不位于所述第一差值范围，则根据所述目标空气相对湿度确定控制所述智慧养殖系统的水泵和温度控制设备进行调整，以使所述目标空气相对湿度符合所述目标种类的生活条件；和/或若所述第二差值不位于所述第二差值范围，则根据所述目标气体数据所述智慧养殖系统的通风设备进行调整，以使所述目标气体数据符合所述目标种类的生活条件。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述传感数据确定所述畜禽的目标生理特征数据，包括：根据所述传感数据确定所述智慧养殖系统的投喂粮数据和剩余粮数据；根据所述投喂粮数据和所述剩余粮数据确定所述畜禽的进食情况；获取所述畜禽的体温数据，并将所述进食情况和所述体温数据确定为所述目标生理特征数据。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述若根据所述目标生理特征数据确定所
述畜禽的健康状态为不健康状态，则生成第二预警信息，并根据所述第二预警信息进行报警，包括：若所述进食情况指示所述剩余粮数据与所述投喂粮数据之间的差值大于或等于差值阈值，则根据所述传感数据确定所述畜禽中进食时长小于时长阈值的目标个体畜禽；标记所述目标个体畜禽，并根据获取所述目标个体畜禽的编号；根据所述编号和所述进食情况生成所述第二预警信息，并根据所述第二预警信息进行报警。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述若根据所述目标生理特征数据确定所述畜禽的健康状态为不健康状态，则生成第二预警信息之前，所述方法还包括：获取所述畜禽的监控视频数据；将所述监控视频数据输入至疾病诊断模型中，输出所述畜禽的诊断结果；根据所述诊断结果确定所述畜禽的所述健康状态。7.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取各所述畜禽的编号和所述编号对应的畜禽生产信息；根据所述目标种类的生长阶段对所述编号对应的编号对应的畜禽生产信息进行聚类，以此确定所述目标种类的不同生长阶段的生长数据；根据所述编号和所述目标种类的不同生长阶段的生长数据建立溯源库。8.一种构建智慧养殖多模态物联网信息搜集、预警模型的方法装置，其特征在于，所述装置应用于智慧养殖系统，包括：传感数据获取模块，用于获取多种传感器所检测到的所述智慧养殖系统的传感数据；数据确定模块，用于根据所述传感数据确定畜禽所在环境的目标环境数据以及根据所述传感数据确定所述畜禽的目标生理特征数据；确定模块，用于获取所述畜禽的参考环境数据，并基于所述参考环境数据和目标环境数据确定所述智能养殖系统是否符合所述畜禽的生活条件；第一处理模块，用于若所述智能养殖系统不符合所述畜禽的生活条件，则基于参考环境数据控制所述智慧养殖系统进行调整，并生成第一预警信息；和/或第二处理模块，用于若根据所述目标生理特征数据确定所述畜禽的健康状态为不健康状态，则生成第二预警信息，并根据所述第二预警信息进行报警。9.一种智慧养殖系统，其特征在于，所述系统包括：处理器；存储器，所述存储器上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时，实现如权利要求1至7中任一项所述的方法10.一种计算机可读取存储介质，其特征在于，所述计算机可读取存储介质中存储有程序代码，所述程序代码可被处理器调用执行如权利要求1至7任一项所述的方法。

技术总结
本申请提供一种构建智慧养殖多模态物联网信息搜集、预警模型的方法，所述方法包括：获取待传输数据；获取多种传感器所检测到的智慧养殖系统的传感数据；根据传感数据确定畜禽所在环境的目标环境数据以及根据传感数据确定畜禽的目标生理特征数据；获取畜禽的参考环境数据，并基于参考环境数据和目标环境数据确定智能养殖系统是否符合畜禽的生活条件；若智能养殖系统不符合畜禽的生活条件，则基于参考环境数据控制智慧养殖系统进行调整，并生成第一预警信息；和/或若根据目标生理特征数据确定畜禽的健康状态为不健康状态，则生成第二预警信息，并根据第二预警信息进行报警。本申请能够根据多种传感数据来进行预警，以便提供精准的管理决策。的管理决策。的管理决策。


技术研发人员：陈丽园
受保护的技术使用者：汇链通产业供应链数字科技（厦门）有限公司
技术研发日：2023.05.18
技术公布日：2023/9/14