CN105147256B - 一种猪生理状态预测系统及装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供一种猪生理状态预测方法及装置，方法包括：获取设置于猪的体表的加速度传感器每隔第一定时时间所检测的加速度数据，及获取设置于猪的体表的温度传感器每隔第二定时时间所检测的体表温度；根据设定时间内获取的多个加速度数据，确定设定时间内猪各行为模式所占比例；及根据设定时间内获取的多个体表温度，确定设定时间内猪的直肠温度变化趋势；根据行为模式所占比例，直肠温度变化趋势与猪的生理状态的关系，预测所述设定时间内各行为模式所占比例，及所述直肠温度变化趋势对应的猪的生理状态。本发明实现了简便、自动及准确性较高的猪生理状态预测。

Description

一种猪生理状态预测系统及装置

技术领域

本发明涉及猪养殖技术领域，具体涉及一种猪生理状态预测方法及装置。

背景技术

猪的养殖过程中，及时判断猪所处于的生理状态对于养殖生产效率具有极大影响，如猪在处于发情、分娩前、疾病等生理状态时，养殖人员需及时为猪作配种、治疗疾病和准备接生等工作；因此对于猪的生理状态进行预测，对于猪养殖而言，尤为必要。

猪在不同的生理状态下，具有不同的行为特征和体温特征，通过监测猪的行为模式和体温变化情况可为猪的生理状态预测提供依据；目前，猪的生理状态预测方式主要依赖于养殖人员对猪行为的观察，和对猪直肠温度的测量；因此，猪的生理状态预测需要较大的工作量，自动化程度较低，且由于受限于养殖人员的主观观察因素，预测结果的准确性存在一定的局限。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种猪生理状态预测方法及装置，以实现简便、自动及准确性较高的猪生理状态预测。

为实现上述目的，本发明实施例提供如下技术方案：

一种猪生理状态预测方法，包括：

获取设置于猪的体表的加速度传感器每隔第一定时时间所检测的加速度数据，及获取设置于猪的体表的温度传感器每隔第二定时时间所检测的体表温度；

根据设定时间内获取的多个加速度数据，确定设定时间内猪各行为模式所占比例；及根据设定时间内获取的多个体表温度，确定设定时间内猪的直肠温度变化趋势；

根据行为模式所占比例，直肠温度变化趋势与猪的生理状态的关系，预测所述设定时间内各行为模式所占比例，及所述直肠温度变化趋势对应的猪的生理状态。

其中，所述根据设定时间内获取的多个加速度数据，确定设定时间内猪各行为模式所占比例包括：

根据相邻第一定时时间的加速度数据，确定各第一定时时间猪的运动幅度；

在设定时间间隔内，根据所确定的多个运动幅度确定所述设定时间间隔对应的运动幅度均值；所述设定时间间隔包括多个第一定时时间；

根据运动幅度与猪行为模式的关系，确定所述运动幅度均值对应的猪行为模式，所确定的猪行为模式为所述设定时间间隔内猪的行为模式；

确定设定时间内猪的多个行为模式，所述设定时间包括多个设定时间间隔；

确定所述设定时间内各行为模式所占比例。

其中，所述加速度传感器为三轴加速度传感器，所述加速度传感器检测的加速度数据包括猪的三轴加速度值；

所述根据相邻第一定时时间的加速度数据，确定各第一定时时间猪的运动幅度包括：

对于一个第一定时时间的三轴加速度值，计算该第一定时时间的三轴加速度值与上一第一定时时间的三轴加速度值的各轴加速度值的差值；

将所述各轴加速度值的差值的和作为该第一定时时间猪的运动幅度。

其中，所述运动幅度与猪行为模式的关系包括：各猪行为模式对应的运动幅度范围；所述根据运动幅度与猪行为模式的关系，确定所述运动幅度均值对应的猪行为模式包括：

确定所述运动幅度均值所处于的运动幅度范围；

将所述运动幅度范围对应的猪行为模式，确定为所述运动幅度均值对应的猪行为模式。

其中，所述根据设定时间内获取的多个体表温度，确定设定时间内猪的直肠温度变化趋势包括：

对第二定时时间所获取的体表温度进行温度校正处理，得到目标体表温度；

根据猪的体表温度与猪的直肠温度的关系，确定所述目标体表温度对应的直肠温度；

确定设定时间内猪的直肠温度变化趋势，所述设定时间包括多个第二定时时间。

其中，所述方法还包括：获取设置于猪舍的温湿度传感器每隔第二定时时间，所检测的猪舍温湿度；

所述对第二定时时间所获取的体表温度进行温度校正处理包括：

根据猪的体表温度波动模型，判断所获取的体表温度的体温波动范围；

若所述体温波动范围超过预定体温波动范围，则剔除所获取的体表温度；

若所述体温波动范围未超过预定体温波动范围，则根据猪舍温湿度与猪的体表温度的关系，校正所获取的体表温度与所获取的对应猪舍温湿度相应，得到目标体表温度。

其中，所述根据行为模式所占比例，直肠温度变化趋势与猪的生理状态的关系，预测所述设定时间内各行为模式所占比例，及所述直肠温度变化趋势对应的猪的生理状态包括：

若所述设定时间内静卧行为模式的比例增高，且所述设定时间内直肠温度变化趋势为升温，升温持续时间大于第一持续时间，升温幅度大于第一预定幅度，则预测对应的猪的生理状态为疾病；

若所述设定时间内站立行为模式，啃咬行为模式和拱栏行为模式的比例增高，且所述设定时间内直肠温度变化趋势为升温，且升温持续时间小于第二持续时间，升温幅度小于第二预定幅度，则预测对应的生理状态为发情；

若所述设定时间内拱栏行为模式和站立行为模式的比例增高，则预测对应的猪的生理状态为分娩前。

本发明实施例还提供一种猪生理状态预测装置，包括：

加速度数据获取模块，用于获取设置于猪的体表的加速度传感器每隔第一定时时间所检测的加速度数据；

体表温度获取模块，用于获取设置于猪的体表的温度传感器每隔第二定时时间所检测的体表温度；

行为比例确定模块，用于根据设定时间内获取的多个加速度数据，确定设定时间内猪各行为模式所占比例，设定时间包括多个定时时间；

温度变化趋势确定模块，用于根据设定时间内获取的多个体表温度，确定设定时间内猪的直肠温度变化趋势；

生理状态预测模块，用于根据行为模式所占比例，直肠温度变化趋势与猪的生理状态的关系，预测所述设定时间内各行为模式所占比例，及所述直肠温度变化趋势对应的猪的生理状态。

其中，所述行为比例确定模块包括：

运动幅度确定单元，用于根据相邻第一定时时间的加速度数据，确定各第一定时时间猪的运动幅度；

幅度均值确定单元，用于在设定时间间隔内，根据所确定的多个运动幅度确定所述设定时间间隔对应的运动幅度均值；所述设定时间间隔包括多个第一定时时间；

行为模式确定单元，用于根据运动幅度与猪行为模式的关系，确定所述运动幅度均值对应的猪行为模式，所确定的猪行为模式为所述设定时间间隔内猪的行为模式；

多行为模式确定单元，用于确定设定时间内猪的多个行为模式，所述设定时间包括多个设定时间间隔；

比例确定单元，用于确定所述设定时间内各行为模式所占比例；

所述温度变化趋势确定模块包括：

温度校正单元，用于对第二定时时间所获取的体表温度进行温度校正处理，得到目标体表温度；

直肠温度确定单元，用于根据猪的体表温度与猪的直肠温度的关系，确定所述目标体表温度对应的直肠温度；

趋势确定单元，用于确定设定时间内猪的直肠温度变化趋势，所述设定时间包括多个第二定时时间。

其中，所述生理状态预测模块包括：

第一预测单元，用于若所述设定时间内静卧行为模式的比例增高，且所述设定时间内直肠温度变化趋势为升温，升温持续时间大于第一持续时间，升温幅度大于第一预定幅度，则预测对应的猪的生理状态为疾病；

第二预测单元，用于若所述设定时间内站立行为模式，啃咬行为模式和拱栏行为模式的比例增高，且所述设定时间内直肠温度变化趋势为升温，且升温持续时间小于第二持续时间，升温幅度小于第二预定幅度，则预测对应的生理状态为发情；

第三预测单元，用于若所述设定时间内拱栏行为模式和站立行为模式的比例增高，则预测对应的猪的生理状态为分娩前。

基于上述技术方案，本发明实施例提供的猪生理状态预测方法，以加速度传感器定时检测的猪加速度数据，和温度传感器定时检测的猪体表温度作为判断猪生理状态的基础；通过确定设定时间内猪各行为模式所占比例，及猪的直肠温度变化趋势，可依据预先建立的行为模式所占比例，直肠温度变化趋势与猪的生理状态的关系模型，预测出设定时间内猪的生理状态，实现对猪生理状态的预测。整个猪生理状态预测过程中，均是以确定出的猪客观加速度数据、体表温度作为预测猪生理状态的依据，因此所预测的猪生理状态结果较为客观，准确性较高；且猪生理状态预测过程，是通过设备的自动数据处理得出预测结果，达成猪生理状态的自动预测，因此养殖人员的工作量较小。可见，本发明实施例提供的猪生理状态预测方法，实现了简便、自动及准确性较高的猪生理状态预测。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的猪生理状态预测方法的流程图；

图2为本发明实施例提供的加速度传感器、温度传感器、无线传感器、和服务器的架构示意图；

图3为本发明实施例提供的确定设定时间内猪各行为模式所占比例的方法流程图；

图4为本发明实施例提供的确定各第一定时时间猪的运动幅度的方法流程图；

图5为本发明实施例提供的确定运动幅度均值对应的猪行为模式的方法流程图；

图6为本发明实施例提供的确定设定时间内猪的直肠温度变化趋势的方法流程图；

图7为本发明实施例提供的对定时时间所获取的体表温度进行温度校正处理的方法流程图；

图8为本发明实施例提供的预测设定时间内的猪的生理状态的方法流程图；

图9为本发明实施例提供的猪生理状态预测装置的结构框图；

图10为本发明实施例提供的行为比例确定模块的结构框图；

图11为本发明实施例提供的运动幅度确定单元的结构框图；

图12为本发明实施例提供的行为模式确定单元的结构框图；

图13为本发明实施例提供的温度变化趋势确定模块的结构框图；

图14为本发明实施例提供的生理状态预测模块的结构框图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

图1为本发明实施例提供的猪生理状态预测方法的流程图，该方法可应用于服务器等具有数据处理能力的电子设备，参照图1，该方法可以包括：

步骤S100、获取设置于猪的体表的加速度传感器每隔第一定时时间所检测的加速度数据，及获取设置于猪的体表的温度传感器每隔第二定时时间所检测的体表温度；

本发明实施例中，猪的生理状态预测主要以猪的行为模式和猪的直肠温度为依据；

猪行为模式的检测主要基于对猪加速度数据的分析；本发明实施例可在猪的体表上(如猪耳朵部位、猪颈部部位等)设置加速度传感器，由猪体表上设置的加速度传感器定时(每隔第一定时时间)检测猪的加速度数据；

可选的，为更为精准的反映猪实际的运动状态，加速度传感器可以为三轴加速度传感器，所检测的为猪三维方向上的加速度值，三维方向即x、y、z 轴方向；

根据发明人的实践经验发现，猪的直肠温度与猪的体表温度存在一定的关系，该关系根据猪体征的不同，可能是线性的也可能是曲线的；因此，在本发明实施例中，猪的直肠温度检测主要基于对猪的体表温度的分析；

本发明实施例可在猪的体表上(如猪耳朵部位、猪颈部部位等)设置温度传感器，由猪体表上设置的温度传感器定时(每隔第二定时时间)检测猪的体表温度；

可选的，加速度传感器定时检测的加速度数据，和温度传感器定时检测的体表温度可通过无线传感器发送到服务器中，服务器可以数据库的形式存储所获取的加速度数据和体表温度；加速度传感器、温度传感器、无线传感器、和服务器的架构可如图2所示；显然，若加速度传感器和温度传感器具有网络接入功能，则也可设置加速度传感器和温度传感器直接将所检测的数据上传至服务器；

可选的，加速度传感器检测加速度的定时时间(第一定时时间)，可小于温度传感器检测体表温度的定时时间(第二定时时间)，如第一定时时间可以为0.25秒，第二定时时间可以为1分钟，具体数值可视实际需要设定。

步骤S110、根据设定时间内获取的多个加速度数据，确定设定时间内猪各行为模式所占比例；及根据设定时间内获取的多个体表温度，确定设定时间内猪的直肠温度变化趋势；

在设定时间内，本发明实施例可执行多次猪行为模式的判断，猪的行为模式可以一定时间内猪的运动幅度判断，而猪的运动幅度可由相邻定时时间的加速度数据的各轴加速度值的差值之和确定；在设定时间内，本发明实施例可确定出猪以时间推移的多个行为模式，分析出猪各行为模式在设定时间内所占比例；

在设定时间内，本发明实施例可获取到猪的多个体表温度，确定出以时间推移的多个体表温度对应的多个直肠温度，分析出设定时间内猪的直肠温度变化趋势；

可选的，设定时间应涵盖多个第二定时时间，和多个第一定时时间。

步骤S120、根据行为模式所占比例，直肠温度变化趋势与猪的生理状态的关系，预测所述设定时间内各行为模式所占比例，及所述直肠温度变化趋势对应的猪的生理状态。

由于猪在不同的生理状态下，具有不同的行为特征和体温特征，如猪疾病时直肠温度会持续升高，静卧比例会增加；猪发情时直肠温度会短期升高，但持续时间和升温幅度比疾病状态小，而站立、啃咬、拱栏频率会增加；猪分娩前拱栏和站立的频率增加；通过分析统计猪在各生理状态下，猪的行为模式比例和直肠温度变化趋势，本发明实施例可建模出行为模式所占比例，直肠温度变化趋势与猪的生理状态的关系模型；

在得到此模型的基础上，本发明实施例可根据设定时间内猪各行为模式所占比例，及直肠温度变化趋势，确定出对应的猪的生理状态，实现猪的生理状态预测。

本发明实施例提供的猪生理状态预测方法，包括：获取设置于猪的体表的加速度传感器每隔第一定时时间所检测的加速度数据，及获取设置于猪的体表的温度传感器每隔第二定时时间所检测的体表温度；根据设定时间内获取的多个加速度数据，确定设定时间内猪各行为模式所占比例；及根据设定时间内获取的多个体表温度，确定设定时间内猪的直肠温度变化趋势；根据行为模式所占比例，直肠温度变化趋势与猪的生理状态的关系，预测所述设定时间内各行为模式所占比例，及所述直肠温度变化趋势对应的猪的生理状态。

可以看出，本发明实施例提供的猪生理状态预测方法，以加速度传感器定时检测的猪加速度数据，和温度传感器定时检测的猪体表温度作为判断猪生理状态的基础；通过确定设定时间内猪各行为模式所占比例，及猪的直肠温度变化趋势，可依据预先建立的行为模式所占比例，直肠温度变化趋势与猪的生理状态的关系模型，预测出设定时间内猪的生理状态，实现对猪生理状态的预测。整个猪生理状态预测过程中，均是以确定出的猪客观加速度数据、体表温度作为预测猪生理状态的依据，因此所预测的猪生理状态结果较为客观，准确性较高；且猪生理状态预测过程，是通过设备的自动数据处理得出预测结果，达成猪生理状态的自动预测，因此养殖人员的工作量较小。可见，本发明实施例提供的猪生理状态预测方法，实现了简便、自动及准确性较高的猪生理状态预测。

可选的，图3示出了本发明实施例提供的确定设定时间内猪各行为模式所占比例的方法流程图，参照图3，该方法可以包括：

步骤S200、根据相邻定第一时时间的加速度数据，确定各第一定时时间猪的运动幅度；

由于加速度传感器定时将检测的加速度数据上传至服务器，在网络稳定的情况下，理论上，服务器可每隔第一定时时间获取到一个加速度数据，随着时间推移，服务器将依定时时间获取到多个加速度数据；

对于其中一个第一定时时间所获取的加速度数据，服务器可根据该第一定时时间获取的加速度数据，与上一第一定时时间获取的加速度数据，计算出该第一定时时间的运动幅度；运动幅度为确定猪行为模式的基准；

具体的，本发明实施例可将相邻第一定时时间的加速度数据的各轴加速度值的差值之和，作为各第一定时时间猪的运动幅度；如对于一个第一定时时间，本发明实施例可将该第一定时时间获取的加速度数据的各轴加速度值，与上一第一定时时间获取的加速度数据的各轴加速度值作取差值处理，得到各轴加速度值的差值，从而将各轴加速度值的差值之和，作为该第一定时时间的运动幅度；

值得注意的是，若当前为第一个第一定时时间，则可认为上一第一定时时间为0，对应的上一第一定时时间获取的加速度数据为0。

步骤S210、在设定时间间隔内，根据所确定的多个运动幅度确定所述设定时间间隔对应的运动幅度均值；所述设定时间间隔包括多个第一定时时间；

为保证所确定的猪行为模式的准确性，本发明实施例以设定时间间隔作为确定一次猪行为模式的时间单位；

而设定时间间隔由多个第一定时时间构成，则在设定时间间隔内，本发明实施例可确定设定时间间隔内各第一定时时间的运动幅度，从而将设定时间间隔内各第一定时时间的运动幅度的均值，作为设定时间间隔对应的运动幅度均值。

步骤S220、根据运动幅度与猪行为模式的关系，确定所述运动幅度均值对应的猪行为模式，所确定的猪行为模式为所述设定时间间隔内猪的行为模式；

猪在不同的行为模式下具有不同的运动幅度，如猪在静卧行为模式下运动幅度较小，具有对应的运动幅度；猪在站立、采食等行为模式下运动幅度较大，具有对应的运动幅度；猪在空咀嚼、啃咬、拱栏等行为模式下运动幅度适中，又会具有对应的运动幅度；因此通过分析统计猪各行为模式下的运动幅度，可得出运动幅度与猪行为模式的关系；

可选的，本发明实施例可通过神经网络算法等数学模型，建立运动幅度与猪行为模式的关系模型；

在明确运动幅度与猪行为模式的关系的基础上，通过所确定的设定时间间隔对应的运动幅度均值，即可确定出所述运动幅度均值对应的猪行为模式，得到设定时间间隔内猪的行为模式监测结果。

步骤S230、确定设定时间内猪的多个行为模式，所述设定时间包括多个设定时间间隔；

由于设定时间可由多个设定时间间隔构成，因此在设定时间内，本发明实施例可得到多个监测的猪行为模式，按照时间顺序排列这些猪行为模式，则可直观的确定出在设定时间内猪行为模式的变化情况，及各猪行为模式所占比例。

步骤S240、确定所述设定时间内各行为模式所占比例。

可选的，设定时间可以为1天，设定时间间隔可以为2分钟，第一定时时间可以为0.25秒；显然，还可根据实际情况进行时间数值的设置。

优选的，加速度传感器可选用三轴加速度传感器；对应的，加速度传感器检测的加速度数据包括猪的三轴加速度值；图4示出了本发明实施例提供的确定各第一定时时间猪的运动幅度的方法流程图，参照图4，该方法可以包括：

步骤S300、对于一个第一定时时间的三轴加速度值，计算该第一定时时间的三轴加速度值与上一第一定时时间的三轴加速度值的各轴加速度值的差值；

步骤S310、将所述各轴加速度值的差值的和作为该第一定时时间猪的运动幅度。

设需计算运动幅度的第一定时时间为t，第一定时时间t所获取的三轴加速度值为x(t)，y(t)，z(t)；对应的，上一第一定时时间为t-1，第一定时时间t-1所获取的三轴加速度值为x(t-1)，y(t-1)，z(t-1)；

第一定时时间t的运动幅度可视为运动幅度(t)，则运动幅度(t)＝|x(t) -x(t-1)|+|y(t)-y(t-1)|+|z(t)-z(t-1)|；

需要说明的是，如第一定时时间t为第一次第一定时时间，即t为1，则上一第一定时时间t-1可认为是0，上一第一定时时间的三轴加速度值也为0。

确定行为模式的单位时间(设定时间间隔)可存在多个第一定时时间，在计算出设定时间间隔内各第一定时时间的运动幅度后，本发明实施例可将各第一定时时间的运动幅度的均值作为设定时间间隔的运动幅度均值，运动幅度均值为判断设定时间间隔的行为模式的直接依据；

假设设定时间间隔为2分钟，加速度传感器每秒测定4次，即第一定时时间为0.25秒；则设定时间间隔具有480个第一定时时间，在设定时间间隔内，可确定出480个运动幅度，取这480个运动幅度的均值作为设定时间间隔的运动幅度均值。

可选的，运动幅度与猪行为模式的关系可以是各猪行为模式对应的运动幅度范围；设u为运动幅度，经发明人研究发现：u<0.41的运动幅度范围对应猪的静卧行为模式，0.41<u<1.66的运动幅度范围对应猪空咀嚼和啃咬、拱栏的行为模式，u>1.66的运动幅度范围对应猪站立采食的行为模式；对于其他猪行为模式对应的运动幅度范围可通过分析统计得出，此处不再一一说明；

对应的，图5示出了本发明实施例提供的确定运动幅度均值对应的猪行为模式的方法流程图，参照图5，该方法可以包括：

步骤S400、确定所述运动幅度均值所处于的运动幅度范围；

步骤S410、将所述运动幅度范围对应的猪行为模式，确定为所述运动幅度均值对应的猪行为模式。

如确定设定时间间隔对应的运动幅度均值为0.39，则依据静卧行为模式所对应的运动幅度范围，本发明实施例可确定猪在所述设定时间间隔的行为模式为静卧。

可选的，由于猪的多样性，为使得运动幅度与猪行为模式的关系可适用于所监测的猪；本发明实施例在分析统计运动幅度与猪行为模式的关系时，可采用摄像头观察需监测猪的实际行为，并基于所确定的运动幅度，调整运动幅度与猪行为模式的模型，使得运动幅度与猪行为模式的关系更为精准。

可选的，在确定出猪的行为模式后，本发明实施例还可采用摄像头观察猪实际的行为模式；从而在观察到的猪实际的行为模式，与所确定的行为模式不符时，可根据实际的行为模式与所确定的行为模式的误差，对运动幅度与猪行为模式的关系模型作调整；

在发明人的实际实践过程中，确定出的猪行为模式的准确率在90％以上，而随着对运动幅度与猪行为模式的关系模型的调整，确定出的猪行为模式的准确率将随之提升。

可选的，图6示出了本发明实施例提供的确定设定时间内猪的直肠温度变化趋势的方法流程图，参照图6，该方法可以包括：

步骤S500、对第二定时时间所获取的体表温度进行温度校正处理，得到目标体表温度；

可选的，温度校正处理可以包括：剔除异常波动的体表温度，和/或，结合猪舍温湿度进行温度调整；根据实际情况本发明实施例可仅进行剔除异常波动的体表温度的处理(如猪舍温湿度较为理想的情况)；也可仅进行结合猪舍温湿度进行温度调整的处理；还可均进行剔除异常波动的体表温度，和结合猪舍温湿度进行温度调整的处理；

在进行剔除异常波动的体表温度的处理方面，由于猪的体温一般只会在很小的范围内波动，因此波动异常的体表温度可以认为是温度传感器检测的异常数据；具体的，本发明实施例可采用四分位数和移动平均等数学方法建立猪的体表温度波动模型，利用该猪的体表温度波动模型对所获取的体表温度进行校正处理，将上下四分位数之外的数据认为是异常数据进行剔除，保留处于移动平均范围内的体表温度；

在结合猪舍温湿度进行温度调整的方面，由于猪舍的环境温湿度会对温度传感器所检测的猪体表温度产生一定影响，因此本发明实施例可采用统计学等方法，建立猪舍温湿度与猪的体表温度的关系模型，从而根据某一定时时间所检测的猪舍温湿度，对该定时时间所检测的猪的体表温度进行校正，使得校正后的猪的体表温度与对应定时时间的猪舍温湿度相应；根据猪体征的不同，猪舍温湿度与猪的体表温度的关系模型可能是线性的也可能是曲线的。

步骤S510、根据猪的体表温度与猪的直肠温度的关系，确定所述目标体表温度对应的直肠温度；

可选的，猪的体表温度与猪的直肠温度的关系可通过事先建立关系模型得到，本发明实施例可在猪的直肠温度范围内(如38摄氏度-39.5摄氏度)，检测多个直肠温度所对应的猪的体表温度(猪的体表温度可通过校正处理后获得)；如本发明实施例可以温度计塞入猪的肛门直肠内，获取到猪的直肠温度，同时，采用温度传感器感应猪的体表温度，且对体表温度进行温度校正处理，则可得到猪的直肠温度与校正后的体表温度的关系数据；统计猪的多个直肠温度与校正后的体表温度的关系数据，并以统计数据为基础，建立猪的体表温度与猪的直肠温度的关系模型；根据猪体征的不同，该关系模型可能是线性的也可能是曲线的；

可选的，在发明人的多次统计中，猪的体表温度均值为33.5℃，与所测定的猪的直肠温度均值的差值为5.6℃，测定标准差0.2℃；这些数值可视实际的猪体征而变，仅供参照，具体数值可以实际的统计为准；

步骤S520、确定设定时间内猪的直肠温度变化趋势，所述设定时间包括多个第二定时时间。

由于设定时间可由多个第二定时时间构成，则在设定时间内，本发明实施例可得到以时间变化的多个直肠温度，从而确定出设定时间内猪的直肠温度变化趋势。

可选的，本发明实施例还可以剔除异常波动的体表温度，和，结合猪舍温湿度进行温度调整的方式，对所获取的体表温度进行校正；在此基础上，服务器还需获取设置于猪舍的温湿度传感器每隔第二定时时间，所检测的猪舍温湿度；

对应的，图7示出了本发明实施例提供的对定时时间所获取的体表温度进行温度校正处理的方法流程图，参照图7，该方法可以包括：

步骤S600、根据猪的体表温度波动模型，判断所获取的体表温度的体温波动范围；

步骤S610、若所述体温波动范围超过预定体温波动范围，则剔除所获取的体表温度；

可选的，体温波动范围超过预定体温波动范围可以认为，所获取的体表温度是上下四分位数之外的数据，为异常数据；

剔除所获取的体表温度后，可对下一第二定时时间获取的体表温度进行温度校正处理。

步骤S620、若所述体温波动范围未超过预定体温波动范围，则根据猪舍温湿度与猪的体表温度的关系，校正所获取的体表温度与所获取的对应猪舍温湿度相应，得到目标体表温度。

体温波动范围未超过预定体温波动范围可认为，所获取的体表温度处于移动平均范围内。

可选的，第二定时时间可以为1分钟，设定时间可以为1天；显然，还可根据实际情况进行时间数值的设置。

下面以疾病、发情和分娩前状态的预测为例，对本发明实施例提供预测设定时间内的猪的生理状态的方法流程进行介绍；

图8为本发明实施例提供的预测设定时间内的猪的生理状态的方法流程图，参照图8，该方法可以包括：

步骤S700、若所述设定时间内静卧行为模式的比例增高，且所述设定时间内直肠温度变化趋势为升温，升温持续时间大于第一持续时间，升温幅度大于第一预定幅度，则预测对应的猪的生理状态为疾病；

可选的，本发明实施例可设置静卧比例阈值，当设定时间内静卧行为模式的比例大于该静卧比例阈值，则认为设定时间内静卧行为模式的比例增高；

可选的，本发明实施例也可结合上一或上N个设定时间(如上一天或上几天)的静卧行为模式的比例，判断所述设定时间内静卧行为模式的比例，与上一或上N个设定时间的静卧行为模式的比例的差值是否大于预定差值，若是，则可认为设定时间内静卧行为模式的比例增高。

步骤S710、若所述设定时间内站立行为模式，啃咬行为模式和拱栏行为模式的比例增高，且所述设定时间内直肠温度变化趋势为升温，且升温持续时间小于第二持续时间，升温幅度小于第二预定幅度，则预测对应的生理状态为发情；

可选的，本发明实施例可设置站立比例阈值，当设定时间内站立行为模式的比例大于该站立比例阈值，则认为设定时间内站立行为模式的比例增高；可设置啃咬比例阈值，当设定时间内啃咬行为模式的比例大于该啃咬比例阈值，则认为设定时间内啃咬行为模式的比例增高；可设置拱栏比例阈值，当设定时间内拱栏行为模式的比例大于该拱栏比例阈值，则认为设定时间内拱栏行为模式的比例增高；

可选的，本发明实施例也可结合上一或上N个设定时间的站立、啃咬、拱栏行为模式的比例；判断所述设定时间内站立、啃咬、拱栏行为模式的比例，与上一或上N个设定时间的站立、啃咬、拱栏行为模式的比例的差值是否大于预定差值；且在站立、啃咬、拱栏行为模式的比例差值均大于预定差值时，认为设定时间内站立行为模式，啃咬行为模式和拱栏行为模式的比例增高。

步骤S720、若所述设定时间内拱栏行为模式和站立行为模式的比例增高，则预测对应的猪的生理状态为分娩前。

可选的，本发明实施例可设置拱栏比例阈值，当设定时间内拱栏行为模式的比例大于该拱栏比例阈值，则认为设定时间内拱栏行为模式的比例增高；可设置站立比例阈值，当设定时间内站立行为模式的比例大于该站立比例阈值，则认为设定时间内站立行为模式的比例增高；

可选的，本发明实施例也可结合上一或上N个设定时间的拱栏、站立行为模式的比例；判断所述设定时间内拱栏、站立行为模式的比例，与上一或上N 个设定时间的拱栏、站立行为模式的比例的差值是否大于预定差值；且在拱栏、站立行为模式的比例差值均大于预定差值时，认为设定时间内拱栏行为模式和站立行为模式的比例增高。

可选的，第一持续时间和第二持续时间可相同，也可不同，视实际情况而定；第一预定幅度和第二预定幅度可相同，也可不同，视实际情况而定；

需要说明的是，步骤S700，步骤S710，步骤S720为不同生理状态的确定分支，三步骤之间可以没有明显的先后顺序。

显然其他生理状态，也对应有相应的行为模式所占比例，和直肠温度变化趋势，本发明实施例在此一再一一列举；具体可以实际统计的行为模式所占比例，直肠温度变化趋势与猪的生理状态的关系为准。

本发明实施例提供的猪生理状态预测方法可适用于母猪，也可适用于生长育肥猪；实现了简便、实时、安全的猪生理状态预测。

下面对本发明实施例提供的猪生理状态预测装置进行介绍，下文描述的猪生理状态预测装置可认为是设置于服务器等具有数据处理能力的电子设备中的，实现上文描述的猪生理状态预测方法的功能模块架构；下文描述的猪生理状态预测装置可与上文描述的猪生理状态预测方法相互对应参照。

图9为本发明实施例提供的猪生理状态预测装置的结构框图，参照图9，该装置可以包括：

加速度数据获取模块100，用于获取设置于猪的体表的加速度传感器每隔第一定时时间所检测的加速度数据；

体表温度获取模块200，用于获取设置于猪的体表的温度传感器每隔第二定时时间所检测的体表温度；

行为比例确定模块300，用于根据设定时间内获取的多个加速度数据，确定设定时间内猪各行为模式所占比例；

温度变化趋势确定模块400，用于根据设定时间内获取的多个体表温度，确定设定时间内猪的直肠温度变化趋势；

生理状态预测模块500，用于根据行为模式所占比例，直肠温度变化趋势与猪的生理状态的关系，预测所述设定时间内各行为模式所占比例，及所述直肠温度变化趋势对应的猪的生理状态。

可选的，图10示出了本发明实施例提供的行为比例确定模块300的一种可选结构，参照图10，行为比例确定模块300可以包括：

运动幅度确定单元310，用于根据相邻第一定时时间的加速度数据，确定各第一定时时间猪的运动幅度；

幅度均值确定单元320，用于在设定时间间隔内，根据所确定的多个运动幅度确定所述设定时间间隔对应的运动幅度均值；所述设定时间间隔包括多个第一定时时间；

行为模式确定单元330，用于根据运动幅度与猪行为模式的关系，确定所述运动幅度均值对应的猪行为模式，所确定的猪行为模式为所述设定时间间隔内猪的行为模式；

多行为模式确定单元340，用于确定设定时间内猪的多个行为模式，所述设定时间包括多个设定时间间隔；

比例确定单元350，用于确定所述设定时间内各行为模式所占比例。

可选的，加速度传感器可以为三轴加速度传感器，加速度传感器检测的加速度数据包括猪的三轴加速度值；对应的，图11示出了本发明实施例提供的运动幅度确定单元310的一种可选结构，参照图11，运动幅度确定单元310 可以包括：

差值计算子单元311，用于对于一个第一定时时间的三轴加速度值，计算该第一定时时间的三轴加速度值与上一第一定时时间的三轴加速度值的各轴加速度值的差值；

差值和处理子单元312，用于将所述各轴加速度值的差值的和作为该第一定时时间猪的运动幅度。

可选的，运动幅度与猪行为模式的关系可以包括：各猪行为模式对应的运动幅度范围；对应的，图12示出了本发明实施例提供的行为模式确定单元 330的一种可选结构，参照图12，行为模式确定单元330可以包括：

幅度范围确定子单元331，用于确定所述运动幅度均值所处于的运动幅度范围；

行为确定单元332，用于将所述运动幅度范围对应的猪行为模式，确定为所述运动幅度均值对应的猪行为模式。

可选的，图13示出了本发明实施例提供的温度变化趋势确定模块400的一种可选结构，参照图13，温度变化趋势确定模块400可以包括：

温度校正单元410，用于对第二定时时间所获取的体表温度进行温度校正处理，得到目标体表温度；

可选的，温度校正处理可以包括：剔除异常波动的体表温度，和/或，结合猪舍温湿度进行温度调整。

直肠温度确定单元420，用于根据猪的体表温度与猪的直肠温度的关系，确定所述目标体表温度对应的直肠温度；

趋势确定单元430，用于确定设定时间内猪的直肠温度变化趋势，所述设定时间包括多个第二定时时间。

可选的，温度校正单元410可以剔除异常波动的体表温度，和，结合猪舍温湿度进行温度调整的方式进行温度校正；基于此，服务器还需获取设置于猪舍的温湿度传感器每隔第二定时时间，所检测的猪舍温湿度；

具体的，温度校正模块200在校正体表温度时可用于，根据猪的体表温度波动模型，判断所获取的体表温度的体温波动范围；若所述体温波动范围超过预定体温波动范围，则剔除所获取的体表温度；若所述体温波动范围未超过预定体温波动范围，则根据猪舍温湿度与猪的体表温度的关系，校正所获取的体表温度与所获取的对应猪舍温湿度相应，得到目标体表温度。

可选的，以疾病、发情和分娩前状态的预测为例，图14示出了本发明实施例提供的生理状态预测模块500的一种可选结构，参照图14，生理状态预测模块500可以包括：

第一预测单元510，用于若所述设定时间内静卧行为模式的比例增高，且所述设定时间内直肠温度变化趋势为升温，升温持续时间大于第一持续时间，升温幅度大于第一预定幅度，则预测对应的猪的生理状态为疾病；

第二预测单元520，用于若所述设定时间内站立行为模式，啃咬行为模式和拱栏行为模式的比例增高，且所述设定时间内直肠温度变化趋势为升温，且升温持续时间小于第二持续时间，升温幅度小于第二预定幅度，则预测对应的生理状态为发情；

第三预测单元530，用于若所述设定时间内拱栏行为模式和站立行为模式的比例增高，则预测对应的猪的生理状态为分娩前。

本发明实施例提供的猪生理状态预测装置实现了简便、实时、安全的猪生理状态预测。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

专业人员还可以进一步意识到，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、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。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发明的范围。

结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (8)

1.一种猪生理状态预测系统，其特征在于，该系统包括：加速度传感器、温度传感器、无线传感器和服务器，所述服务器用于：

获取设置于猪的体表的加速度传感器每隔第一定时时间所检测的加速度数据，及获取设置于猪的体表的温度传感器每隔第二定时时间所检测的体表温度；

根据设定时间内获取的多个加速度数据，确定设定时间内猪各行为模式所占比例；及根据设定时间内获取的多个体表温度，确定设定时间内猪的直肠温度变化趋势；

根据行为模式所占比例，直肠温度变化趋势与猪的生理状态的关系，预测所述设定时间内各行为模式所占比例，及所述直肠温度变化趋势对应的猪的生理状态；

所述根据设定时间内获取的多个加速度数据，确定设定时间内猪各行为模式所占比例包括：

根据相邻第一定时时间的加速度数据，确定各第一定时时间猪的运动幅度；其中，所述各第一定时时间猪的运动幅度可为相邻第一定时时间的加速度数据的各轴加速度值的差值之和；

在设定时间间隔内，根据所确定的多个运动幅度确定所述设定时间间隔对应的运动幅度均值；所述设定时间间隔包括多个第一定时时间；

根据运动幅度与猪行为模式的关系，确定所述运动幅度均值对应的猪行为模式，所确定的猪行为模式为所述设定时间间隔内猪的行为模式；

确定设定时间内猪的多个行为模式，所述设定时间包括多个设定时间间隔；

确定所述设定时间内各行为模式所占比例。

2.根据权利要求1所述的猪生理状态预测系统，其特征在于，所述加速度传感器为三轴加速度传感器，所述加速度传感器检测的加速度数据包括猪的三轴加速度值；

所述根据相邻第一定时时间的加速度数据，确定各第一定时时间猪的运动幅度包括：

对于一个第一定时时间的三轴加速度值，计算该第一定时时间的三轴加速度值与上一第一定时时间的三轴加速度值的各轴加速度值的差值；

将所述各轴加速度值的差值的和作为该第一定时时间猪的运动幅度。

3.根据权利要求1所述的猪生理状态预测系统，其特征在于，所述运动幅度与猪行为模式的关系包括：各猪行为模式对应的运动幅度范围；所述根据运动幅度与猪行为模式的关系，确定所述运动幅度均值对应的猪行为模式包括：

确定所述运动幅度均值所处于的运动幅度范围；

将所述运动幅度范围对应的猪行为模式，确定为所述运动幅度均值对应的猪行为模式。

4.根据权利要求1所述的猪生理状态预测系统，其特征在于，所述根据设定时间内获取的多个体表温度，确定设定时间内猪的直肠温度变化趋势包括：

对第二定时时间所获取的体表温度进行温度校正处理，得到目标体表温度；

根据猪的体表温度与猪的直肠温度的关系，确定所述目标体表温度对应的直肠温度；

确定设定时间内猪的直肠温度变化趋势，所述设定时间包括多个第二定时时间。

5.根据权利要求4所述的猪生理状态预测系统，其特征在于，还包括：获取设置于猪舍的温湿度传感器每隔第二定时时间，所检测的猪舍温湿度；

所述对第二定时时间所获取的体表温度进行温度校正处理包括：

根据猪的体表温度波动模型，判断所获取的体表温度的体温波动范围；

若所述体温波动范围超过预定体温波动范围，则剔除所获取的体表温度；

若所述体温波动范围未超过预定体温波动范围，则根据猪舍温湿度与猪的体表温度的关系，校正所获取的体表温度与所获取的对应猪舍温湿度相应，得到目标体表温度。

6.根据权利要求1-5任一项所述的猪生理状态预测系统，其特征在于，所述根据行为模式所占比例，直肠温度变化趋势与猪的生理状态的关系，预测所述设定时间内各行为模式所占比例，及所述直肠温度变化趋势对应的猪的生理状态包括：

若所述设定时间内静卧行为模式的比例增高，且所述设定时间内直肠温度变化趋势为升温，升温持续时间大于第一持续时间，升温幅度大于第一预定幅度，则预测对应的猪的生理状态为疾病；

若所述设定时间内站立行为模式，啃咬行为模式和拱栏行为模式的比例增高，且所述设定时间内直肠温度变化趋势为升温，且升温持续时间小于第二持续时间，升温幅度小于第二预定幅度，则预测对应的生理状态为发情；

若所述设定时间内拱栏行为模式和站立行为模式的比例增高，则预测对应的猪的生理状态为分娩前。

7.一种猪生理状态预测装置，其特征在于，包括：

加速度数据获取模块，用于获取设置于猪的体表的加速度传感器每隔第一定时时间所检测的加速度数据；

体表温度获取模块，用于获取设置于猪的体表的温度传感器每隔第二定时时间所检测的体表温度；

行为比例确定模块，用于根据设定时间内获取的多个加速度数据，确定设定时间内猪各行为模式所占比例，设定时间包括多个定时时间；

温度变化趋势确定模块，用于根据设定时间内获取的多个体表温度，确定设定时间内猪的直肠温度变化趋势；

生理状态预测模块，用于根据行为模式所占比例，直肠温度变化趋势与猪的生理状态的关系，预测所述设定时间内各行为模式所占比例，及所述直肠温度变化趋势对应的猪的生理状态；

所述行为比例确定模块包括：

运动幅度确定单元，用于根据相邻第一定时时间的加速度数据，确定各第一定时时间猪的运动幅度；其中，所述各第一定时时间猪的运动幅度可为相邻第一定时时间的加速度数据的各轴加速度值的差值之和；

幅度均值确定单元，用于在设定时间间隔内，根据所确定的多个运动幅度确定所述设定时间间隔对应的运动幅度均值；所述设定时间间隔包括多个第一定时时间；

行为模式确定单元，用于根据运动幅度与猪行为模式的关系，确定所述运动幅度均值对应的猪行为模式，所确定的猪行为模式为所述设定时间间隔内猪的行为模式；

多行为模式确定单元，用于确定设定时间内猪的多个行为模式，所述设定时间包括多个设定时间间隔；

比例确定单元，用于确定所述设定时间内各行为模式所占比例；

所述温度变化趋势确定模块包括：

温度校正单元，用于对第二定时时间所获取的体表温度进行温度校正处理，得到目标体表温度；

直肠温度确定单元，用于根据猪的体表温度与猪的直肠温度的关系，确定所述目标体表温度对应的直肠温度；

趋势确定单元，用于确定设定时间内猪的直肠温度变化趋势，所述设定时间包括多个第二定时时间。

8.根据权利要求7所述的生理状态预测装置，其特征在于，所述生理状态预测模块包括：

第一预测单元，用于若所述设定时间内静卧行为模式的比例增高，且所述设定时间内直肠温度变化趋势为升温，升温持续时间大于第一持续时间，升温幅度大于第一预定幅度，则预测对应的猪的生理状态为疾病；

第二预测单元，用于若所述设定时间内站立行为模式，啃咬行为模式和拱栏行为模式的比例增高，且所述设定时间内直肠温度变化趋势为升温，且升温持续时间小于第二持续时间，升温幅度小于第二预定幅度，则预测对应的生理状态为发情；

第三预测单元，用于若所述设定时间内拱栏行为模式和站立行为模式的比例增高，则预测对应的猪的生理状态为分娩前。