CN109042379B - 一种养殖机器人、养殖系统及养殖方法 - Google Patents

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CN109042379B CN201810697084.7A CN201810697084A CN109042379B CN 109042379 B CN109042379 B CN 109042379B CN 201810697084 A CN201810697084 A CN 201810697084A CN 109042379 B CN109042379 B CN 109042379B
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Abstract

本申请提供了一种养殖机器人、养殖系统及养殖方法，养殖机器人包括：收发装置，处理设备，以及显示设备、短信收发器、扬声器中的一个或多个；收发装置用于接收来第一养殖数据、第二养殖数据、第三养殖数据中的一个或多个；处理设备用于对收发装置接收到的第一养殖数据、第二养殖数据、第三养殖数据中的一个或多个进行分析处理，得到养殖区域对应的养殖方案信息；显示设备用于将处理设备接收到的养殖方案信息以语音、文字、图像中的一种或多种方式呈现出来；短信收发器用于将处理设备接收到的养殖方案信息以文字、图像中的一种或多种方式呈现出来；扬声器用于将处理设备接收到的养殖方案信息以语音的方式呈现出来。本申请能够提高养殖效率。

Description

一种养殖机器人、养殖系统及养殖方法
技术领域
本申请涉及通信技术领域，尤其涉及一种养殖机器人、养殖系统及养殖方法。
背景技术
随着生活质量的提高，人们越来越重视食物的质量，对于养殖户来说，保证优质的养殖方案能够保证产品的质量，以提高养殖户的利润。
在此背景下，养殖户开始向养殖专家寻求帮助，以获取优质的养殖方案。
然而，由于养殖专家数量有限，且养殖专家很多时候不能现场了解鸡舍的具体情况，使得上述方式得到的养殖方案不一定是最佳的，从而降低了养殖效率。
发明内容
为了解决上述问题，本申请提出了一种养殖机器人、养殖系统及养殖方法，能够提高养殖效率。
第一方面，本申请提供了一种养殖机器人，包括：收发装置，处理设备，以及显示设备、短信收发器、扬声器中的一个或多个；
收发装置用于接收来自养殖区域的控制设备的第一养殖数据、来自互联网的第二养殖数据、来自云养殖平台的第三养殖数据中的一个或多个；
其中，第一养殖数据是来自控制设备的与养殖区域的内部环境相关数据和/或养殖区域中的养殖对象相关数据；第二养殖数据是从互联网中获取到的与养殖区域中的养殖对象相关数据和/或养殖区域的外部环境相关数据；第三养殖数据是从云养殖平台中获取到的与养殖区域中的养殖对象相关的数据和养殖养殖对象方法数据；
处理设备用于对收发装置接收到的第一养殖数据、第二养殖数据、第三养殖数据中的一个或多个进行分析处理，得到养殖区域对应的养殖方案信息；
显示设备用于将处理设备接收到的养殖方案信息以文字、图像中的一种或多种方式呈现出来；
短信收发器用于将处理设备接收到的养殖方案信息以文字、图像中的一种或多种方式呈现出来；
扬声器用于将处理设备接收到的养殖方案信息以语音的方式呈现出来。
在一个示例中，第一养殖数据中的养殖区域的内部环境相关数据，具体包括以下任意一项或多项：养殖区域的温度、养殖区域的湿度、养殖区域中的各气体的浓度；第二养殖数据中外部环境相关数据，具体包括以下任意一项或多项：从网络上获取到的与养殖区域养殖对象对应的养殖方法数据、疫病诊疗数据、疫情数据、气候数据、价格变化趋势数据；
第三养殖数据中养殖养殖对象方法数据，具体包括养殖养殖对象的温度参数、湿度参数、各气体浓度阈值；
养殖区域中的养殖对象相关数据，具体包括以下任意一项或多项：养殖对象种类、养殖对象体重、养殖对象养殖时间。
在一个示例中，处理设备具体用于：将第一养殖数据中的多个养殖参数与第二养殖数据和/或第三养殖数据中的相应养殖参数做匹配；
当第一养殖数据中的一个或多个养殖参数值与第二养殖数据和/或第三养殖数据中的相应养殖参数值的差值绝对值大于阈值时，根据第二养殖数据和/或第三养殖数据，调整第一养殖数据中的养殖参数，以生成养殖区域对应的养殖方案信息。
在一个示例中，处理设备具体用于：在第一养殖数据中的养殖对象种类与第三养殖数据中的养殖对象种类相匹配时，根据第三养殖数据中的一个或多个养殖参数，调整养殖区域的相应养殖参数，从而得到养殖区域对应的养殖方案信息。
在一个示例中，处理设备具体用于：在第一养殖数据中的养殖对象种类与第二养殖数据的养殖对象种类相匹配时，得到第二养殖数据中的目标数据；
在目标数据与第三养殖数据的疫情数据相匹配时，根据第三养殖数据的一个或多个参数，调整养殖区域的相应养殖参数，从而得到养殖区域对应的养殖方案信息，目标数据包括下任意一项或多项：养殖方法数据、疫病诊疗数据、疫情数据、气候数据、价格变化趋势数据。
在一个示例中，养殖机器人还包括：语音识别设备；
语音识别设备用于接收基于养殖户的语音请求；在语音请求对应的语音请求文件中提取语音特征，并依次与各个录音文件的地方语言特征进行匹配，确定出与语音请求文件中语音特征相匹配的地方语言特征数量最多的录音文件；
其中，养殖机器人预先存储至少一个录音文件，每一个录音文件对应一种地方语言，录音文件中包括地方语言的特征和标识；地方语言特征包括地方语言的关键字、关键词、语法、语调中的至少一种；
语音识别设备根据确定的录音文件，得到语音请求对应的地方语言标识；根据得到的地方语言标识，将语音请求对应语音文件转换成标准语言文件，对转换后的标准语言文件采用语音识别算法进行语音识别。
在一个示例中，语音识别算法为：
Si＝na/nq
Sw＝Na/Nq
SL＝La/Lq
S＝α1Sw+α2SL+α3Si
其中，Si表征关键字的相似度，na表征语音请求中关键字的个数，nq表征标准语句中关键字的个数；Sw表征词的相似度，Na表征语音请求中关键词的个数，Nq表征标准语句中关键词的个数；SL表征语句的相似度，La表征语音请求中含有关键词的语句长度，Lq表征标准语句的语句长度；S表征总的相似度，α1、α2和α3表征Sw、SL和Si的权重。
在一个示例中，收发装置用于将养殖区域对应的参数、养殖对象参数、第一养殖数据发送至专家诊疗系统，以使专家诊疗系统根据养殖区域对应参数、养殖对象参数、第一养殖数据，确定养殖方案信息；其中，专家诊疗系统与养殖机器人通过互联网连接；
养殖对象参数包括养殖对象种类、养殖对象视频或图像信息、养殖对象养殖时间中的一个或多个；养殖区域对应参数为养殖区域的地理位置参数、养殖区域标识、养殖区域名称中的一个或多个。
第二方面，本申请提供了一种养殖方法，应用于养殖机器人，包括：
养殖机器人接收来自养殖区域的控制设备的第一养殖数据、来自互联网的第二养殖数据、来自云养殖平台的第三养殖数据中的一个或多个；
其中，第一养殖数据是来自控制设备的与养殖区域的内部环境相关数据和/或养殖区域中的养殖对象相关数据；第二养殖数据是从互联网中获取到的与养殖区域中的养殖对象相关数据和/或养殖区域的外部环境相关数据；第三养殖数据是从云养殖平台中获取到的与养殖区域中的养殖对象相关的数据和养殖养殖对象方法数据；
养殖机器人对第一养殖数据、第二养殖数据、第三养殖数据中的一个或多个进行分析处理，得到养殖区域对应的养殖方案信息；
养殖机器人将养殖方案信息以语音、文字、图像中的一种或多种方式呈现出来。
在一个示例中，第一养殖数据中的养殖区域的内部环境相关数据，具体包括以下任意一项或多项：养殖区域的温度、养殖区域的湿度、养殖区域中的各气体的浓度；
第二养殖数据中外部环境相关数据，具体包括以下任意一项或多项：从网络上获取到的与养殖区域养殖对象对应的养殖方法数据、疫病诊疗数据、疫情数据、气候数据、价格变化趋势数据；
第三养殖数据中养殖养殖对象方法数据，具体包括养殖养殖对象的温度参数、湿度参数、各气体浓度阈值；
养殖区域中的养殖对象相关数据，具体包括以下任意一项或多项：养殖对象种类、养殖对象体重、养殖对象养殖时间。
在一个示例中，对第一养殖数据、第二养殖数据、第三养殖数据进行分析处理，得到养殖区域对应的养殖方案信息，包括：
将第一养殖数据中的多个养殖参数与第二养殖数据和/或第三养殖数据中的相应养殖参数做匹配；
当第一养殖数据中的一个或多个养殖参数值与第二养殖数据和/或第三养殖数据中的相应养殖参数值的差值绝对值大于阈值时，根据第二养殖数据和/或第三养殖数据，调整第一养殖数据中的养殖参数，从而得到养殖区域对应的养殖方案信息。
在一个示例中，对第一养殖数据、第二养殖数据、第三养殖数据进行分析处理，得到养殖区域对应的养殖方案信息，包括：
在第一养殖数据中的养殖对象种类与第三养殖数据中的养殖对象种类相匹配时，根据第三养殖数据中的一个或多个养殖参数，调整养殖区域的相应养殖参数，从而得到养殖区域对应的养殖方案信息。
在一个示例中，养殖机器人对第一养殖数据、第二养殖数据、第三养殖数据中的一个或多个进行分析处理，得到养殖区域对应的养殖方案信息，还包括：
在第一养殖数据中的养殖对象种类与第二养殖数据的养殖对象种类相匹配时，得到第二养殖数据中的目标数据；
在目标数据与第三养殖数据的疫情数据相匹配时，根据第三养殖数据的一个或多个参数调整养殖区域的相应养殖参数，从而得到养殖区域对应的养殖方案信息，目标数据包括下任意一项或多项：养殖方法数据、疫病诊疗数据、疫情数据、气候数据、价格变化趋势数据。
在一个示例中，养殖参数包括以下一项或多项：温度参数、湿度参数、各气体浓度阈值、光强度、进水量和进食量。
在一个示例中，在生成养殖区域对应的养殖方案信息之后，在生成养殖区域对应的养殖方案信息之后，还包括：
通过云养殖平台将养殖方案信息发送到养殖区域对应的控制设备，以使该控制设备根据养殖方案信息，控制养殖区域中的养殖设备的参数。
在一个示例中，得到养殖区域对应的养殖方案信息，具体为：
养殖机器人接收基于养殖户的语音请求；
在语音请求对应的语音请求文件中提取语音特征，并依次与各个录音文件的地方语言特征进行匹配，确定出与语音请求文件中语音特征相匹配的地方语言特征数量最多的录音文件；
其中，养殖机器人预先存储至少一个录音文件，每一个录音文件对应一种地方语言，录音文件中包括地方语言的特征和标识；地方语言特征包括地方语言的关键字、关键词、语法、语调中的至少一种；
养殖机器人根据确定的录音文件，得到语音请求对应的地方语言标识；
养殖机器人根据得到的地方语言标识，将语音请求对应语音文件转换成标准语言文件，对转换后的标准语言文件采用语音识别算法进行语音识别。
在一个示例中，语音识别算法为：
Si＝na/nq
Sw＝Na/Nq
SL＝La/Lq
S＝α1Sw+α2SL+α3Si
其中，Si表征关键字的相似度，na表征语音请求中关键字的个数，nq表征标准语句中关键字的个数；Sw表征词的相似度，Na表征语音请求中关键词的个数，Nq表征标准语句中关键词的个数；SL表征语句的相似度，La表征语音请求中含有关键词的语句长度，Lq表征标准语句的语句长度；S表征总的相似度，α1、α2和α3表征Sw、SL和Si的权重。
在一个示例中，方法还包括：
养殖机器人将养殖区域对应的参数、养殖对象参数、第一养殖数据发送至专家诊疗系统，以使专家诊疗系统根据养殖区域对应参数、养殖对象参数、第一养殖数据，得到养殖方案信息；其中，专家诊疗系统与养殖机器人通过互联网连接；
养殖对象参数包括养殖对象种类、养殖对象视频或图像信息、养殖对象的养殖时间中的一个或多个；养殖区域对应参数为养殖区域的地理位置参数、养殖区域标识、养殖区域名称中的一个或多个。
第三方面，本申请提供了一种养殖系统，包括：移动终端、云养殖平台、至少一个控制设备和至少一个养殖机器人；
控制设备，用于采集第一养殖数据，并将采集到第一养殖数据发送至云养殖平台；根据养殖方案信息，控制养殖区域中的养殖设备的参数。
云养殖平台分别连接移动终端、至少一个控制设备和至少一个养殖机器人，用于维护专家诊疗系统，并为至少一个养殖机器人收集并提供第二养殖数据和第三养殖数据；将控制设备将采集到第一养殖数据对应的养殖机器人，实现至少一个控制设备和至少一个养殖机器人的信息交互；
移动终端，用于向养殖机器人发送生成养殖方案信息的指令；
其中，第一养殖数据是来自控制设备的与养殖区域的内部环境相关数据和/或养殖区域中的养殖对象相关数据；第二养殖数据是从互联网中获取到的与养殖区域中的养殖对象相关数据和/或养殖区域的外部环境相关数据；第三养殖数据是从云养殖平台中获取到的与养殖区域中的养殖对象相关的数据和养殖养殖对象方法数据。
在一个示例中，养殖机器人为三个及三个以上，以每一个养殖机器人为区块链节点；
当任意一个区块链节点根据养殖方案信息，更新第三养殖数据时，向剩余的各个区块链节点发送养殖方案信息的验证信息；
每一个剩余的区块链节点分别判断验证信息是否为真；
统计判断结果为真的区块链节点数量；
当区块链节点数量大于预设值时，每一个区块链节点根据养殖方案信息更新第三养殖数据。
通过本申请提出标定方式能够带来如下有益效果：
1.根据来自养殖区域的控制设备的第一养殖数据、来自互联网的第二养殖数据、来自云养殖平台的第三养殖数据，从多维角度生成养殖方案，提高方案准确度；
2.利用移动终端、养殖云平台、至少一个控制设备和至少一个机器人构建物联网，实现远程养殖和智能养殖。
3.建立区块链，实现养殖方案共享，为养殖户提供更多的养殖方案。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
图1为本申请实施例涉及的一种养殖系统的结构示意图；
图2为本申请实施例涉及的一种养殖机器人的结构示意图；
图3为本申请实施例涉及的一种养殖方法的流程图。
具体实施方式
为了更清楚的阐释本申请的整体构思，下面结合说明书附图以示例的方式进行详细说明。
如图1所示，构建移动终端104、云养殖平台101、至少一个控制设备103和至少一个养殖机器人102的物联网，使得养殖机器人可以不用固定在养殖场周围，养殖户可以随身携带养殖机器人，实现远程智能养殖。例如，通过机器人实现自动喂食喂水，自动监控禽畜的病情，降低了养殖过程中的人力成本；养殖户也可以通过移动终端遥控养殖机器人生成新方案，从而提高了养殖效率。养殖机器人与控制设备可以通过云养殖平台实现数据交互过程，便于云养殖平台收集交互过程中的第一养殖数据、第二养殖数据和第三养殖数据，利于养殖机器人生成更加优质的方案；此外，养殖机器人还可以直接连接控制设备，以实现数据交互。
在本申请的实施例中，构建物联网后，机器人可以从第一养殖数据中提取出与禽畜生长过程相关的数据，包括：身高、体重、疫苗注射情况、养殖时间等，以实现对禽畜的生长情况进行溯源，便于消费者识别优质禽畜。此外，展示养殖过程可以证明该禽畜属于健康养殖，以使消费者接受用更高的价格购买该禽畜，从而提高了养殖户的利润。
在本申请提供的实施例中，当存在至少三个所述养殖机器人时，以每一个养殖机器人为区块链节点；当任意一个区块链节点根据养殖方案信息更新所述第三养殖数据时，区块链节点中的收发装置用于向剩余的各个所述区块链节点发送养殖方案信息的验证信息；每一个剩余的区块链节点中的处理设备用于判断所述验证信息是否为真；统计判断结果为真的区块链节点数量；当所述区块链节点数量大于预设值时，每一个区块链节点中的处理设备用于根据养殖方案信息更新第三养殖数据。
如图2所示，养殖机器人主要包括如下功能模块：收发装置201，处理设备202，显示设备203，语音识别设备204，短信收发器205和扬声器206。
在本申请提供的实施例中，语音识别设备204接收养殖户发送的语音请求；收发装置201根据语音请求接收第一养殖数据、第二养殖数据、第三养殖数据中的一个或多个；之后处理设备202对上述数据包括的养殖参数进行匹配，再对各个参数进行调整，以生成养殖方案信息；显示设备203、短信收发器205、扬声器206中的一个或多个会将养殖方案信息以语音、文字、图像中的一种或多种方式呈现出来。其中，第一养殖数据是来自控制设备的与养殖区域的内部环境相关数据和/或养殖区域中的养殖对象相关数据，例如，养殖场和养殖舍的基本信息，以及养殖过程中，养殖舍环境数据和禽畜养殖数据；第二养殖数据是从互联网中获取到的与养殖区域中的养殖对象相关数据和/或养殖区域的外部环境相关数据，例如，养殖方法数据、疫病诊疗数据、疫情数据、气候数据和价格趋势数据；第三养殖数据是从云养殖平台中获取到的与养殖区域中的养殖对象相关的数据和养殖对象方法数据，例如，从网上获取到的养殖方案。
在本申请提供的实施例中，处理设备202用于：将第一养殖数据中的多个养殖参数与第二养殖数据和/或第三养殖数据中的相应养殖参数做匹配；当第一养殖数据中的一个或多个养殖参数值与第二养殖数据和/或第三养殖数据中的相应养殖参数值的差值绝对值大于阈值时，根据第二养殖数据和/或第三养殖数据，调整第一养殖数据中的养殖参数，以生成养殖区域对应的养殖方案信息。
在本申请提供的实施例中，当网上存在的养殖方案对应的养殖对象与养殖户养殖饲养的养殖对象相同时，处理设备202具体用于根据第三养殖数据中的一个或多个养殖参数，调整养殖区域的相应养殖参数，从而得到养殖区域对应的养殖方案信息。
在本申请提供的实施例中，当存在与养殖对象相关的养殖方法数据、疫病诊疗数据、疫情数据、气候数据和价格趋势数据时，处理设备202可以先确定第二养殖数据中的目标数据；在目标数据与第三养殖数据的疫情数据相匹配时，根据第三养殖数据的一个或多个参数，调整养殖区域的相应养殖参数，从而得到养殖区域对应的养殖方案信息，目标数据包括下任意一项或多项：养殖方法数据、疫病诊疗数据、疫情数据、气候数据、价格变化趋势数据。例如，当前天气为高温干旱，需要确定温度和干旱程度，即确定目标数据；再通过网络找到解决该温度和该干旱程度的养殖方案，并根据上述养殖方案中的进水量、饮食量来调整当前养殖方案。
在本申请提供的实施例中，语音识别设备204用于接收基于养殖户的语音请求；在语音请求对应的语音请求文件中提取语音特征，并依次与各个录音文件的地方语言特征进行匹配，确定出与语音请求文件中语音特征相匹配的地方语言特征数量最多的录音文件。例如，分别存储广东话、四川话和东北话的录音文件，当接收到语音请求时，提取各个语音特征，并依次与广东话、四川话和东北话的录音文件匹配，发现广东话的语音文件包含提取的语音特征数量最多，那么语音请求对应的就是广东话。
其中，养殖机器人预先存储至少一个录音文件，每一个录音文件对应一种地方语言，录音文件中包括地方语言的特征和标识；地方语言特征包括地方语言的关键字、关键词、语法、语调中的至少一种。
语音识别设备204根据确定的录音文件，得到语音请求对应的地方语言标识；根据得到的地方语言标识，将语音请求对应语音文件转换成标准语言文件，标准语音文件中记录普通话的特征，即将语音请求使用的地方语言转化成普通话，再采用语音识别算法进行语音识别。语音算法为：
Si＝na/nq
Sw＝Na/Nq
SL＝La/Lq
S＝α1Sw+α2SL+α3Si
其中，Si表征关键字的相似度，na表征语音请求中关键字的个数，nq表征标准语句中关键字的个数；Sw表征词的相似度，Na表征语音请求中关键词的个数，Nq表征标准语句中关键词的个数；SL表征语句的相似度，La表征语音请求中含有关键词的语句长度，Lq表征标准语句的语句长度；S表征总的相似度，α1、α2和α3表征Sw、SL和Si的权重。
在本申请提供的实施例中，收发装置201还用于将养殖区域对应的参数、养殖对象参数、第一养殖数据发送至专家诊疗系统，以使专家诊疗系统根据养殖区域对应参数、养殖对象参数、第一养殖数据，确定养殖方案信息。
本申请的实施例公开了一种养殖方法，如图3所示，以养殖场为例说明本申请的养殖方法。
步骤301，接收生成养殖方案信息的指令。
生成养殖方案信息的指令可以是基于养殖户的语音请求，为了便于养殖户与机器人进行语音交流，可以给机器人配置名字。例如，机器人的名字叫任老师，那么养殖户每次与机器人沟通时，可以称呼机器人为“任老师”，以使养殖户能够在短时间内适应与机器人进行沟通；也可以是通过设置在养殖舍的照相机以及各种传感器获取到的数据和照片。养殖户还已通过移动终端上的应用程序向养殖机器人发送生成养殖方案信息的指令。
当生成养殖方案信息的指令为语音请求时，与要对语音请求进行语音识别。仅识别语句有时候不能获取语音请求中包括的全部信息，例如，不同的地方语言由于发音不同，可能会导致语音识别出现错误。因此，预先在机器人中存储多种地方语言的录音文件，每一个录音文件对应一个地方语言，并含有该地方语言的关键词、关键字、语法、语气以及地方语言标识。例如，录制一段粤语录音作为录音文件，并标注该录音文件对应粤语。接收语音请求后，提取语音请求的语音特征，并依次与各个录音文件中的地方语言特征进行匹配，以找到与语音请求文件中语音特征相匹配的地方语言特征数量最多的录音文件；根据该录音文件，确定该语音请求对应的地方语言标识。之后，根据语音请求对应的地方语言标识，将语音请求对应语音文件转换成标准语言文件，即将语音请求从地方语言转换成普通话。例如，养殖户使用四川话，由于机器人使用的标准语言文件为普通话，无法对四川话进行准确地语音识别。此时，机器人先将语音请求从四川话转换成普通话，再进行语音识别。
其中，语音算法为：
Si＝na/nq
Sw＝Na/Nq
SL＝La/Lq
S＝α1Sw+α2SL+α3Si
其中，Si表征关键字的相似度，na表征语音请求中关键字的个数，nq表征标准语句中关键字的个数；Sw表征词的相似度，Na表征语音请求中关键词的个数，Nq表征标准语句中关键词的个数；SL表征语句的相似度，La表征语音请求中含有关键词的语句长度，Lq表征标准语句的语句长度；S表征总的相似度，α1、α2和α3表征Sw、SL和Si的权重。其中，关键字包括养殖户常用的字，养殖户常用的表达语气的字。
步骤302，确定养殖对象和养殖区域。
在本申请实施例中，例如，养殖场中包括1号、2号、3号三个鸡社，每个鸡舍培养三个批次的鸡苗，则养殖区域为1号鸡舍、2号鸡舍和3号鸡舍，养殖对象为第一批次鸡苗、第二批次鸡苗和第三盘批次鸡苗。
当接收到的语音信息为“鸡舍的鸡苗如何养殖”时，先确定语音信息中含有的全部类别“鸡舍”和“鸡苗”；再判断语音信息中的“鸡舍”具体指哪个鸡舍，“鸡苗”具体指哪批鸡苗，即判断鸡舍和鸡苗是否均只对应一个养殖对象。当只有一个鸡舍和一批鸡苗的时候，上述语音信息中养殖对象是明确的；当存在多个鸡舍和/或多批鸡苗时，无法通过语音信息确定要针对哪一个鸡舍的哪一批鸡苗形成养殖方案，此时，会提示养殖户在语音信息中加入鸡舍编号和/或鸡苗批次。
对于照相机拍摄的照片，以及传感器发送的数据，预先将照相机和各个传感器的编号及其所在的鸡舍为养殖区域，上述设备检测的禽畜为养殖对象。例如，预先存储1号鸡舍湿度传感器的编号，及1号鸡舍的编号，当1号鸡舍空气湿度异常时，1号鸡舍湿度传感器会发送异常数据和设备编号以及所在鸡舍的编号，这样根据设备编号和鸡舍编号就可以确定是1号鸡舍的湿度异常，最后确定1号鸡舍的鸡苗为养殖对象，1号鸡舍为养殖区域。
步骤303，接收养殖对象对应的第一养殖数据、第二养殖数据、第三养殖数据。
确定养殖对象后，要获取与养殖对象相关的第一养殖数据、第二养殖数据、第三养殖数据。第一养殖数据包括：预先存储的养殖场和养殖舍的基本信息，以及养殖过程中，养殖舍环境数据和禽畜养殖数据。其中，养殖场基本信息包括养殖舍数量，养殖场名称及其所在地，养殖场负责人的联系方式，如表1所示：
表1
养殖场名称 厂址 负责人 微信 手机号 邮箱
A 山东 B ***** ****** *****
养殖舍基本信息包括：禽畜批次、禽畜类别，禽畜数量，养殖起始时间，禽畜来源，禽畜价格。例如，A年3月份从B地以每羽50元购进100只鸡苗，在第一养殖舍进行第一次养殖，那么第一养殖舍的基本信息如表2所示：
表2
禽畜批次 禽畜类别 禽畜数量 养殖起始时间 禽畜来源 禽畜价格
A1 鸡苗 100 A年3月 B 50/羽
其中，禽畜批次是指该养殖舍在一段时间内，养殖同一种禽畜的次数，例如，A年3月份第一次在养殖舍中养殖鸡苗，如果当年再次购进一批鸡苗时，该批鸡苗的禽畜批次为A2；如果是下一年首次购进鸡苗，那么该批鸡苗的禽畜批次为“年份+1”。
养殖舍环境数据包括：养殖舍的温度、湿度、空气中各种气体浓度、禽畜进食量和进水量。禽畜养殖数据，以养鸡为例，包括：进食量、进水量、体重、胫长、蛋重和产蛋率。
第二养殖数据包括与养殖对象相关的养殖方法数据、疫病诊疗数据、疫情数据、气候数据和价格趋势数据。养殖方法数据包括养殖规范和养殖标准；疫病诊疗数据包括各种疫情的诊断及治疗方法；疫情数据包括致病因子的种类，疫苗价格，疫情扩散趋势，疫苗价格，疫苗使用方法；气候数据包括养殖场所在地在一段时间内的温度，气候异常的判定方法，气候类型及判定方法；价格趋势数据包括一段时间内的禽畜养殖成本以及禽畜销售价格。
第三养殖数据包括：从网络获取到的养殖方案，养殖方案中包括有，养殖温度、养殖湿度和养殖舍中各气体浓度阈值。例如，权威的媒介发布的养殖方法，养殖户分享的成功的养殖案例。云养殖平台专门为养殖户提供养殖方案的数据平台。
现行方法以鸡舍内的传感器采集到的数据为依据，来生成养殖方案。上述方法只是单纯考虑第一养殖数据和第三养殖数据，而忽略了第二养殖数据对养殖鸡苗的作用。当气候，疫情，市场行情发生变化时，上述方法不一定能够有效应对外界环境给养殖鸡苗带来的影响，从而可能增加养殖户的成本，甚至使养殖户蒙受经济损失。因此，上述方法形成的技术方案对于养殖户来说不是最优方案。
同时利用第一养殖数据、第二养殖数据和第三养殖数据可以减少发生上述情况的可能性。对于第二养殖数据，要保证第二养殖数据有效性，才能得到较优的方案。定期通过网络等渠道收集并更新与养殖方法相关的第二养殖数据，以保证第二养殖数据的时效性。为了便于获取第二养殖数据，还要存储第二养殖数据与养殖对象的关联关系，例如，养殖对象为鸡苗，那么存储的疫苗种类，疫苗价格与鸡苗防治疫情存在关联关系。生成方案时，利用已经收集的第二养殖数据可以保证数据的准确性，从而提高养殖方案的质量。例如，定期在网上收集养殖场所在地的温度变化情况，以确定与往年同期相比，气候是否异常，从而帮助养殖户及时调整养殖方案。
第一养殖数据包括两类数据，一类是固定数据，例如鸡苗批次、鸡苗类别，鸡苗数量，养殖起始时间，鸡苗来源，这类数据没有时效性，且准确性极高。另一类数据为实时数据，例如，进食量、进水量、鸡苗体重、胫长、蛋重和产蛋率。实时数据通过设置在养殖舍中的传感器进行实时采集，从而保证时效性和准确性。因此第一养殖数据的时效性和准确性是没有问题的。在生成养殖方案时，可以作为整个方案的数据基础。
步骤304，将第一养殖数据中的多个养殖参数与第二养殖数据和/或第三养殖数据中的相应养殖参数做匹配。
在匹配过程中，除了匹配养殖参数之外，还要匹配养殖对象种类因为只有养殖对象种类相同时，第二养殖数据和第三养殖数据才具有参考意义。例如，第三养殖数据中记载A种鸡苗需要在饲料中加入10％的B物质来防治疫情，第一养殖数据中显示，A种鸡苗现有的饲料中已含有B物质，含量为5％，那么养殖机器人给出的养殖方案为“在饲料中多添加B物质，使得饲料中B物质的含量增加5％”。之后，养殖机器人会将上述养殖方案生成养殖方案信息，并呈现给养殖户。如果是第一数据显示的是B种鸡苗，则养殖机器人无法得出上述结论。
步骤305，当第一养殖数据中存在养殖参数值与第二养殖数据和/或第三养殖数据中的相应养殖参数值的差值绝对值大于阈值时，根据第二养殖数据和/或第三养殖数据，调整第一养殖数据中的养殖参数。
调整养殖参数，有下两种方式；
第一种方式：第三养殖数据多为方法，因此当禽苗种类相同时，可以直接匹配第一养殖数据包括各个养殖参数与第三养殖数据包括的各个养殖参数的数值，以第三养殖数据养殖参数为标准；当第一养殖数据包括各个养殖参数与第三养殖数据包括的各个养殖参数值的差值绝对值大于阈值时，调整第一养殖数据中的养殖参数生成养殖方案信息，使得养殖方案信息中的养殖参数符合第三养殖数据中的养殖参数。例如，比如第三养殖数据中鸡苗的进食配方为豆粕200g，玉米710g，麸皮40g，上述方案能够保证鸡苗正常生长，其中，“豆粕200g”，“玉米710g”，“麸皮40g”，如果第一养殖数据中养殖参数为“豆粕300g”，“玉米800g”，“麸皮200g”，各个参数的阈值均为50g。那么养殖机器人生成的养殖方案信息为“减少豆粕100g，玉米90g，麸皮160g”，在该养殖方案信息变成养殖方案被执行后，可以保证第一养殖数据的养殖参数与第二养殖数据的养殖参数相同。
第二种方式：第二养殖数据涉及很多外部环境变化，例如，干旱、疫情和禽畜价格波动，因此没有具体方案，在确定养殖对象种类匹配后，首先确定需要匹配的目标数据即疫情数据、气候数据、价格变化趋势数据。对于干旱、疫情和禽畜价格波动，人们能够提前制定出新的养殖方案，因此在确定目标数据后，在第三养殖数据中，寻找已存在的方法。由于第二养殖数据涉及很多外部环境变化，这些变化具有很强的地域性。因此，在根据已存在的方法调整养殖参数时，需要考虑到养殖区域所在地理位置。例如，第三养殖数据中记载南方A地为应对高温天气，养殖舍温度降低5℃并降低湿度，在北方B地的养殖机器人获取到上述方案后，比对北方的温度和空气湿度后，发现A地当年同期温度比B地今年同期温度高3℃，且B地养殖舍的湿度与A地调整后的湿度大致相等，因此，养殖机器人给出的养殖方案为“养殖舍温度降低2℃，湿度不变”。最后，养殖机器人将上述养殖方案生成养殖方案信息并呈献给养殖户。上述例子中，由于A地在南方，B地在北方，因此养殖机器人没有让养殖舍温度降低5℃，而是根据B地的实际情况调整养殖参数。
当第二养殖数据为疫情数据时，养殖机器人可以从疫情数据中可以确定致病因子的种类，疫苗价格，疫情扩散趋势，疫苗使用方法和疫病防治方法。通过对疫情扩散趋势分析，可以确定疫情是否会扩散到养殖场所在地，并以此决定是否生成养殖方案；如果确定修改养殖方案，根据致病因子的种类，确定已存在的疫苗种类和疫病防治方法；根据已存在的疫苗种类及价格和疫病防治方法，在新的养殖方案中改变养殖舍的温度，控制养殖舍空气中的组分，以改善养殖舍环境，抑制病原体生长；在禽畜的饲料中加入防治疫病的药物，选择合适与禽畜的疫苗，以提高鸡苗抵御疫情的能力。养殖机器人会将上述养殖方案变成养殖方案信息，并呈现给养殖户。上述方案的关键在于判断疫情是否已经蔓延到养殖区域所在的位置，以及所述疫情是否能够在养殖区域所在的位置蔓延开来。例如，疫情的病原体只能在寒冷而且干燥的环境下存活，而养殖区域所在的位置四季如春，且空气潮湿，那么养殖区域不会受到疫情的侵袭，因此不用调整养殖参数。
当第二养殖数据为气候数据时，养殖机器人可以从气候数据中获取一段时间内的温度，气候异常判定方法，气候类型及其判定方法。通过比对历史同期的温度，根据气候异常判定方法，确定当前气候是否异常，如果异常说明当前养殖方案需要改变，再根据气候类型的判定方法，确定气候类型。例如，养殖机器人判定当前气候为高温干旱时，在现有养殖方案中修改鸡舍内部的温度、湿度，以保证鸡舍环境舒适；修改鸡苗的饮水量和饲料组分，以保证鸡苗的合理饮食。从而得到第二饲料调配方案、饮水量调配方案、湿度调节方案和第二温度调节方案。养殖机器人会将上述养殖方案变成养殖方案信息，并呈现给养殖户。如果养殖机器人没有存储对应的预设养殖方案信息，就会在第三养殖数据中寻找已存在的鸡苗抗高温的办法，并结合第一养殖数据包括的养殖参数和第三养殖数据包括的养殖参数，确定养殖方案信息。疫病诊疗数据包括禽畜感染疫病后，与禽畜相关的各个养殖参数的变化，比如毛色是否正常，进食量和进水量是否正常。机器人会根据疫病诊疗数据定时检测养殖舍中的禽畜是否感染疫病，并及时提示养殖户，以降低养殖户的经济损失。
当第二养殖数据为价格趋势数据时，养殖机器人可以从价格趋势数据中获取禽畜养殖成本以及禽畜的销售价格。根据多种禽畜的养殖成本以及销售价格，确定养殖的禽畜种类和每种禽畜的数量，在养殖方案中，修改禽畜种类和每种禽畜的数量生成禽畜种类的匹配方案和禽畜数量的匹配方案，整合禽畜种类的匹配方案和禽畜数量的匹配方案，以实现低成本，高利润的养殖方式，从而保证养殖户的利润最大化。例如，鸡苗分肉鸡和蛋鸡，养殖肉鸡通过卖鸡肉获利，养殖蛋鸡通过卖鸡蛋获利，养殖户会在同一禽畜批次里同时养殖一定数量的蛋鸡和肉鸡。由于在不同的时间里肉鸡和蛋鸡的养殖成本、鸡蛋和鸡肉价格是不同的，因此，要根据市场上的鸡苗价格、鸡蛋价格和鸡肉价格，确定每一个养殖批次的蛋鸡数量和肉鸡数量，以保证养殖户获利最大化。此外，禽畜养殖成本中还包括：饲料、药物和养殖设备的价格，机器人可以根据养殖场的实际信息向养殖户推荐性价比最高的饲料、药物和养殖设备的购买方案，以降低养殖过程中的成本。例如，有两种养殖设备A和B，A的价格比B的价格高，但A能够同时饲养的禽畜数量大于B，此时机器人根据养殖舍中禽畜的实际数量，确定最后买进A的数量和买进B的数量，以使养殖户购买养殖设备的成本最低。
步骤306，通过云养殖平台将所述养殖方案信息发送到所述养殖区域对应的控制设备。
养殖舍的控制设备连接有调节设备和检测设备，调节设备包括有，补光器、温度调节器、湿度调节器和饲料配置器；检测设备包括有脚环、光照探测器、温度传感器、湿度传感器和空气成分检测器。在形成养殖方案后，养殖机器人会将养殖方案发送给控制设备，控制设备控制其他设备执行养殖方案。执行养殖方案后，检测设备会获取到的新的第一养殖数据，控制设备会将新的第一养殖数据返回给养殖机器人，养殖机器人通过对新的第一养殖数据进行验证，确定养殖方案是否能够达到预期效果，如果没有重新生成养殖方案。上述方法使得养殖舍的调解工作不需要人工参与，从而提高了养殖效率。
在本申请的一个实施例中，对于刚刚进入使用状态的养殖机器人，很多时候无法提供养殖方案，养殖机器人需要不断地学习生成养殖方案，以保证养殖方案的可靠性。养殖机器人学习的方法主要有三种：1、记忆外部灌输的养殖方案，比如，将常规的养殖方案灌输给养殖机器人，让养殖机器人形成足够的知识储备；2、记忆从网上获取到的养殖方案，比如根据第二养殖数据，从权威的养殖网站上下载养殖方案；3、记忆已生成的养殖方案，当养殖机器人生成新的养殖方案时，会记忆新方案及其对应的养殖方案模板，当再次遇见相同应用场景时，养殖机器人能够重新调取该养殖方案模板，并生成相对应的养殖方案。
在本申请的一个实施例中，在养殖机器人不能提出养殖方案时，养殖机器人将接收到的第一养殖数据、第二养殖数据和第三养殖数据发送至预先设置的专家诊疗系统，由专家诊疗系统根据第一养殖数据、第二养殖数据和第三养殖数据生成养殖方案，并返回给养殖机器人。专家诊疗系统能够同时联系多个养殖专家，在线的养殖专家会根据第一养殖数据、第二养殖数据和第三养殖数据提出相应的养殖方案。此外，专家诊疗系统中设置有数据库，存储有大量的养殖方案，这些养殖方案既能够为在线的养殖专家提供参考，又能够灌输给养殖机器人，使得养殖机器人在短时间内能够学习到大量的养殖方案，以提高养殖效率。
不同的养殖机器人可能会针对相同养殖场景生成养殖方案。因此，一个养殖机器人生成的养殖方案是可以被另外一个机器人借鉴的，这会进一步加快养殖机器人的学习速度。在本申请的一个实施例中，当存在至少三个养殖机器人时，将每一个养殖机器人视为一个区块链节点，形成区块链。当任一个区块链节点准备将养殖方案信息更新为第三养殖数据时，向其他区块链节点发送养殖方案信息的验证信息，其他区块链节点在接到验证信息后，判断验证信息是否为真，验证信息可以是养殖机器人的编号，或养殖场的标识信息，并含有养殖方案信息；当所有区块链节点完成验证后，统计判断结果为真的区块链节点数量，当结果为真的区块链节点数量大于预设值时，每一个区块链节点将已生成的所述养殖方案信息更新为第三养殖数据。预设值根据区块链节点的总数量确定，通常当结果为真的区块链节点数量占区块链节点总数的比例大于三分之二时，认为结果为真的区块链节点数量大于预设值。通过上述方式可以实现各个养殖机器人之间共享养殖方案信息，从而加快养殖机器人的学习效率。
专业人员应该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。
以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (12)

1.一种养殖机器人，其特征在于，包括：收发装置，处理设备，以及显示设备、短信收发器、扬声器中的一个或多个；
所述收发装置用于接收来自养殖区域的控制设备的第一养殖数据、来自互联网的第二养殖数据、来自云养殖平台的第三养殖数据中的一个或多个；
其中，所述第一养殖数据是来自所述控制设备的与所述养殖区域的内部环境相关数据和/或所述养殖区域中的养殖对象相关数据；所述第二养殖数据是从互联网中获取到的所述养殖区域中的养殖对象相关数据和/或所述养殖区域的外部环境相关数据；所述第三养殖数据是从所述云养殖平台中获取到的所述养殖区域中的养殖对象相关数据和养殖方法数据；
所述处理设备用于对所述收发装置接收到的所述第一养殖数据、所述第二养殖数据、所述第三养殖数据中的一个或多个进行分析处理，得到所述养殖区域对应的养殖方案信息；
所述显示设备用于将所述处理设备接收到的所述养殖方案信息以文字、图像中的一种或多种方式呈现出来；
所述短信收发器用于将所述处理设备接收到的所述养殖方案信息以文字、图像中的一种或多种方式呈现出来；
所述扬声器用于将所述处理设备接收到的所述养殖方案信息以语音的方式呈现出来；
所述处理设备具体用于：
将所述第一养殖数据中的多个养殖参数与所述第二养殖数据和/或所述第三养殖数据中的相应养殖参数做匹配；
当所述第一养殖数据中的一个或多个养殖参数值与所述第二养殖数据和/或所述第三养殖数据中的相应养殖参数值的差值绝对值大于阈值时，根据所述第二养殖数据和/或所述第三养殖数据，调整所述第一养殖数据中的养殖参数，以生成所述养殖区域对应的养殖方案信息；
在所述第一养殖数据中的养殖对象种类与所述第二养殖数据的养殖对象种类相匹配时，得到所述第二养殖数据中的目标数据；
在所述目标数据与所述第三养殖数据的疫情数据相匹配时，根据所述第三养殖数据的一个或多个参数，调整所述养殖区域的相应养殖参数，从而得到所述养殖区域对应的养殖方案信息，所述目标数据包括以下任意一项或多项：养殖方法数据、疫病诊疗数据、疫情数据、气候数据、价格变化趋势数据；
在所述第一养殖数据中的养殖对象种类与所述第三养殖数据中的养殖对象种类相匹配时，根据所述第三养殖数据中的一个或多个养殖参数，调整所述养殖区域的相应养殖参数，从而得到所述养殖区域对应的养殖方案信息。
2.根据权利要求1所述的一种养殖机器人，其特征在于，
所述第一养殖数据中的养殖区域的内部环境相关数据，具体包括以下任意一项或多项：养殖区域的温度、养殖区域的湿度、养殖区域中的各气体的浓度；
所述第二养殖数据中的养殖区域的外部环境相关数据，具体包括以下任意一项或多项：从网络上获取到的养殖方法数据、疫病诊疗数据、疫情数据、气候数据、价格变化趋势数据；
所述第三养殖数据中的养殖方法数据，具体包括养殖所述养殖对象的温度参数、湿度参数、各气体浓度阈值；
所述养殖区域中的养殖对象相关数据，具体包括以下任意一项或多项：养殖对象种类、养殖对象体重、养殖对象养殖时间。
3.根据权利要求1所述的一种养殖机器人，其特征在于，所述养殖机器人还包括：语音识别设备；
所述语音识别设备用于接收基于养殖户的语音请求；在所述语音请求对应的语音请求文件中提取语音特征，并依次与各个录音文件的地方语言特征进行匹配，确定出与所述语音请求文件中语音特征相匹配的所述地方语言特征数量最多的录音文件；
其中，所述养殖机器人预先存储至少一个所述录音文件，每一个所述录音文件对应一种地方语言，所述录音文件中包括所述地方语言的特征和标识；所述地方语言特征包括所述地方语言的关键字、关键词、语法、语调中的至少一种；
所述语音识别设备根据确定的录音文件，得到所述语音请求对应的地方语言标识；根据得到的所述地方语言标识，将所述语音请求对应的语音请求文件转换成标准语言文件，对转换后的标准语言文件采用语音识别算法进行语音识别。
4.根据权利要求3所述的一种养殖机器人，其特征在于，
所述语音识别算法为：
Si=nα/nq
Sw=Nα/Nq
SL=Lα/Lq
S=α1Sw+α2SL+α3Si
其中，Si表征关键字的相似度，nα表征语音请求中关键字的个数，nq表征标准语句中关键字的个数；Sw表征词的相似度，Nα表征语音请求中关键词的个数，Nq表征标准语句中关键词的个数；SL表征语句的相似度，Lα表征语音请求中含有关键词的语句长度，Lq表征标准语句的语句长度；S表征总的相似度，α1、α2和α3表征Sw、SL和Si的权重。
5.根据权利要求1所述的一种养殖机器人，其特征在于，
所述收发装置用于将所述养殖区域对应的参数、养殖对象参数、所述第一养殖数据发送至专家诊疗系统，以使所述专家诊疗系统根据所述养殖区域对应的参数、养殖对象参数、所述第一养殖数据，确定所述养殖方案信息；其中，所述专家诊疗系统与所述养殖机器人通过互联网连接；
所述养殖对象参数包括养殖对象种类、养殖对象视频或图像信息、养殖对象养殖时间中的一个或多个；所述养殖区域对应的参数为养殖区域的地理位置参数、养殖区域标识、养殖区域名称中的一个或多个。
6.一种养殖方法，应用于养殖机器人，其特征在于，包括：
养殖机器人接收来自养殖区域的控制设备的第一养殖数据、来自互联网的第二养殖数据、来自云养殖平台的第三养殖数据中的一个或多个；
其中，所述第一养殖数据是来自所述控制设备的与所述养殖区域的内部环境相关数据和/或所述养殖区域中的养殖对象相关数据；所述第二养殖数据是从互联网中获取到的所述养殖区域中的养殖对象相关数据和/或所述养殖区域的外部环境相关数据；所述第三养殖数据是从所述云养殖平台中获取到的所述养殖区域中的养殖对象相关数据和养殖方法数据；
所述养殖机器人将养殖方案信息以语音、文字、图像中的一种或多种方式呈现出来；
所述养殖机器人对所述第一养殖数据、所述第二养殖数据、所述第三养殖数据中的一个或多个进行分析处理，得到所述养殖区域对应的养殖方案信息，具体包括：
将所述第一养殖数据中的多个养殖参数与所述第二养殖数据和/或所述第三养殖数据中的相应养殖参数做匹配；
当所述第一养殖数据中的一个或多个养殖参数值与所述第二养殖数据和/或所述第三养殖数据中的相应养殖参数值的差值绝对值大于阈值时，根据所述第二养殖数据和/或第三养殖数据，调整所述第一养殖数据中的养殖参数，从而得到所述养殖区域对应的养殖方案信息；
在所述第一养殖数据中的养殖对象种类与所述第二养殖数据的养殖对象种类相匹配时，得到所述第二养殖数据中的目标数据；
在所述目标数据与所述第三养殖数据的疫情数据相匹配时，根据所述第三养殖数据的一个或多个参数调整所述养殖区域的相应养殖参数，从而得到所述养殖区域对应的养殖方案信息，所述目标数据包括以下任意一项或多项：养殖方法数据、疫病诊疗数据、疫情数据、气候数据、价格变化趋势数据；
在所述第一养殖数据中的养殖对象种类与所述第三养殖数据中的养殖对象种类相匹配时，根据所述第三养殖数据中的一个或多个养殖参数，调整所述养殖区域的相应养殖参数，从而得到所述养殖区域对应的养殖方案信息。
7.根据权利要求6所述一种养殖方法，其特征在于，
所述第一养殖数据中的养殖区域的内部环境相关数据，具体包括以下任意一项或多项：养殖区域的温度、养殖区域的湿度、养殖区域中的各气体的浓度；
所述第二养殖数据中的养殖区域的外部环境相关数据，具体包括以下任意一项或多项：从网络上获取到的养殖方法数据、疫病诊疗数据、疫情数据、气候数据、价格变化趋势数据；
所述第三养殖数据中的养殖方法数据，具体包括养殖所述养殖对象的温度参数、湿度参数、各气体浓度阈值；
所述养殖区域中的养殖对象相关数据，具体包括以下任意一项或多项：养殖对象种类、养殖对象体重、养殖对象养殖时间。
8.根据权利要求6所述的一种养殖方法，其特征在于，在所述得到所述养殖区域对应的养殖方案信息之后，所述方法还包括：
通过云养殖平台将所述养殖方案信息发送到所述养殖区域对应的控制设备，以使该控制设备根据所述养殖方案信息，控制所述养殖区域中的养殖设备的参数。
9.根据权利要求6所述的一种养殖方法，其特征在于，
所述得到所述养殖区域对应的养殖方案信息，具体为：
所述养殖机器人接收基于养殖户的语音请求；
在所述语音请求对应的语音请求文件中提取语音特征，并依次与各个录音文件的地方语言特征进行匹配，确定出与所述语音请求文件中语音特征相匹配的所述地方语言特征数量最多的录音文件；
其中，所述养殖机器人预先存储至少一个所述录音文件，每一个所述录音文件对应一种地方语言，所述录音文件中包括所述地方语言的特征和标识；所述地方语言特征包括所述地方语言的关键字、关键词、语法、语调中的至少一种；
所述养殖机器人根据确定的录音文件，得到所述语音请求对应的地方语言标识；
所述养殖机器人根据得到的所述地方语言标识，将所述语音请求对应的语音请求文件转换成标准语言文件，对转换后的标准语言文件采用语音识别算法进行语音识别。
10.根据权利要求6所述的一种养殖方法，其特征在于，所述方法还包括：
所述养殖机器人将所述养殖区域对应的参数、养殖对象参数、所述第一养殖数据发送至专家诊疗系统，以使所述专家诊疗系统根据所述养殖区域对应的参数、养殖对象参数、所述第一养殖数据，得到所述养殖方案信息；其中，所述专家诊疗系统与所述养殖机器人通过互联网连接；
所述养殖对象参数包括养殖对象种类、养殖对象视频或图像信息、养殖对象的养殖时间中的一个或多个；所述养殖区域对应的参数为养殖区域的地理位置参数、养殖区域标识、养殖区域名称中的一个或多个。
11.一种养殖系统，其特征在于，包括：移动终端、云养殖平台、至少一个控制设备和至少一个养殖机器人；
所述控制设备，用于采集第一养殖数据，并将采集到的所述第一养殖数据发送至所述云养殖平台；根据养殖方案信息，控制养殖区域中的养殖设备的参数;
所述云养殖平台分别连接所述移动终端、所述至少一个控制设备和所述至少一个养殖机器人，用于维护专家诊疗系统，并为所述至少一个养殖机器人收集并提供第二养殖数据和第三养殖数据；将所述控制设备采集到的所述第一养殖数据发送给对应的所述养殖机器人，实现所述至少一个控制设备和所述至少一个养殖机器人的信息交互；
所述移动终端，用于向所述养殖机器人发送生成养殖方案信息的指令；
其中，所述第一养殖数据是来自所述控制设备的与所述养殖区域的内部环境相关数据和/或所述养殖区域中的养殖对象相关数据；所述第二养殖数据是从互联网中获取到的所述养殖区域中的养殖对象相关数据和/或所述养殖区域的外部环境相关数据；所述第三养殖数据是从所述云养殖平台中获取到的所述养殖区域中的养殖对象相关数据和养殖方法数据；
所述养殖机器人生成养殖方案信息，具体包括：
将所述第一养殖数据中的多个养殖参数与所述第二养殖数据和/或所述第三养殖数据中的相应养殖参数做匹配；
当所述第一养殖数据中的一个或多个养殖参数值与所述第二养殖数据和/或所述第三养殖数据中的相应养殖参数值的差值绝对值大于阈值时，根据所述第二养殖数据和/或第三养殖数据，调整所述第一养殖数据中的养殖参数，从而得到所述养殖区域对应的养殖方案信息；
在所述第一养殖数据中的养殖对象种类与所述第二养殖数据的养殖对象种类相匹配时，得到所述第二养殖数据中的目标数据；
在所述目标数据与所述第三养殖数据的疫情数据相匹配时，根据所述第三养殖数据的一个或多个参数调整所述养殖区域的相应养殖参数，从而得到所述养殖区域对应的养殖方案信息，所述目标数据包括以下任意一项或多项：养殖方法数据、疫病诊疗数据、疫情数据、气候数据、价格变化趋势数据；
在所述第一养殖数据中的养殖对象种类与所述第三养殖数据中的养殖对象种类相匹配时，根据所述第三养殖数据中的一个或多个养殖参数，调整所述养殖区域的相应养殖参数，从而得到所述养殖区域对应的养殖方案信息。
12.根据权利要求11所述的一种养殖系统，其特征在于，
所述养殖机器人为三个及三个以上，以每一个所述养殖机器人为区块链节点；
当任意一个所述区块链节点根据所述养殖方案信息，更新所述第三养殖数据时，向剩余的各个所述区块链节点发送所述养殖方案信息的验证信息；
每一个剩余的区块链节点分别判断所述验证信息是否为真；
统计判断结果为真的区块链节点数量；
当所述区块链节点数量大于预设值时，每一个所述区块链节点根据所述养殖方案信息更新所述第三养殖数据。
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