CN111328735A - 基于大数据的智能化养殖场管理方法和系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了基于大数据的智能化养殖场管理方法和系统，服务端接收环控设备端实时采集养殖舍的当前环境参数、视频监控端实时录制养殖舍的当前养殖视频、穿戴设备端实时采集养殖物的当前体感参数和控制端发送的控制指令，存储当前环境参数、当前养殖视频和当前体感参数，执行控制指令；服务端根据实时接收的当前环境参数、当前养殖视频和当前体感参数来控制环控设备端；本发明通过在线监测养殖物生长的环境信息，调控养殖舍的生长环境条件，以实现对养殖物的智能化养殖管理，保证养殖物的健康生长和繁殖，从而提高养殖物的生产率，节省人工成本。

Description

基于大数据的智能化养殖场管理方法和系统

技术领域

本发明涉及智能化养殖技术领域，特别涉及基于大数据的智能化养殖场管理方法和系统。

背景技术

传统的养殖管理系统，主要是以传统的人工管理为主。近年来，随着智能化养殖的概念逐步成型，目前已有不少养殖前沿企业，实现了智能化养殖建设或部分智能化改造，通过智能化设备、物联网、传感器以及终端设备等智能化手段，来完成数据采集及数据分析工作。

但由于畜牧养殖，所涵盖的数据都是海量的、庞杂甚至多样化的。不可能有一家智能化设备或技术公司，能做到对全养殖过程中所有的智能化产品的生产。这样一来，养殖户想要实现全智能化养殖，就必须要选择使用不同厂家的不同设备，来完成全部的搭建。

因此，就算是通过智能手段把畜牧养殖中所有的数据全部收集起来，但在这个庞大的数据库里，所有的数据分析都是“零散的”，饲喂数据只是饲喂数据，环境数据只是环境数据，这些单一的数据无法呈现养殖场的真实状况。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：提供了一种基于大数据的智能化养殖场管理方法和系统，实现对养殖物的智能化养殖管理。

为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：

基于大数据的智能化养殖场管理方法，包括步骤：

S1、环控设备端实时采集养殖舍的当前环境参数，将所述当前环境参数上传至服务端；

S2、视频监控端进行所述养殖舍的实时录制，以得到当前养殖视频，将所述当前养殖视频上传至服务端；

S3、穿戴设备端实时采集养殖物的当前体感参数，将所述当前体感参数上传至服务端；

S4、控制端接收控制指令，将所述控制指令上传至服务端；

S5、服务端接收所述当前环境参数、所述当前养殖视频、所述当前体感参数和所述控制指令，存储所述当前环境参数、所述当前养殖视频和所述当前体感参数，执行所述控制指令；

S6、服务端根据实时接收的所述当前环境参数、所述当前养殖视频和所述当前体感参数来控制所述环控设备端。

为了解决上述技术问题，本发明采用的另一种技术方案为：

基于大数据的智能化养殖场管理系统，包括环控设备端、视频监控端、穿戴设备端、控制端以及服务端，所述环控设备端包括第一存储器、第一处理器及存储在第一存储器上并可在第一处理器上运行的第一计算机程序，所述视频监控端包括第二存储器、第二处理器及存储在第二存储器上并可在第二处理器上运行的第二计算机程序，所述穿戴设备端包括第三存储器、第三处理器及存储在第三存储器上并可在第三处理器上运行的第三计算机程序，所述控制端包括第四存储器、第四处理器及存储在第四存储器上并可在第四处理器上运行的第四计算机程序，所述服务端包括第五存储器、第五处理器及存储在第五存储器上并可在第五处理器上运行的第五计算机程序，所述第一处理器执行所述第一计算机程序时实现以下步骤：

S1、实时采集养殖舍的当前环境参数，将所述当前环境参数上传至服务端；

所述第二处理器执行所述第二计算机程序时实现以下步骤：

S2、进行所述养殖舍的实时录制，以得到当前养殖视频，将所述当前养殖视频上传至服务端；

所述第三处理器执行所述第三计算机程序时实现以下步骤：

S3、实时采集养殖物的当前体感参数，将所述当前体感参数上传至服务端；

所述第四处理器执行所述第四计算机程序时实现以下步骤：

S4、接收控制指令，将所述控制指令上传至服务端；

所述第五处理器执行所述第五计算机程序时实现以下步骤：

S5、接收所述当前环境参数、所述当前养殖视频、所述当前体感参数和所述控制指令，存储所述当前环境参数、所述当前养殖视频和所述当前体感参数，执行所述控制指令；

S6、根据实时接收的所述当前环境参数、所述当前养殖视频和所述当前体感参数来控制所述环控设备端。

本发明的有益效果在于：基于大数据的智能化养殖场管理方法和系统，在实时接收环控设备端内的传感器所上传的当前环境参数的基础上，结合视频监控端所上传的当前养殖视频和穿戴设备端所采集当前体感参数来控制环控设备端，从而更精确的营造出养殖物适宜的生活环境，由此，通过在线监测养殖物生长的环境信息，调控养殖舍的生长环境条件，以实现对养殖物的智能化养殖管理，保证养殖物的健康生长和繁殖，从而提高养殖物的生产率，节省人工成本。

附图说明

图1为本发明实施例的基于大数据的智能化养殖场管理方法的流程示意图；

图2为本发明实施例的基于大数据的智能化养殖场管理系统的结构示意图。

标号说明：

1、基于大数据的智能化养殖场管理系统；2、环控设备端；3、第一处理器；4、第一存储器；5、视频监控端；6、第二处理器；7、第二存储器；8、穿戴设备端；9、第三存储器；10、第三处理器；11、控制端；12、第四存储器；13、第四处理器；14、服务端；15、第五存储器；16、第五处理器。

具体实施方式

为详细说明本发明的技术内容、所实现目的及效果，以下结合实施方式并配合附图予以说明。

请参照图1，基于大数据的智能化养殖场管理方法，包括步骤：

S1、环控设备端实时采集养殖舍的当前环境参数，将所述当前环境参数上传至服务端；

S2、视频监控端进行所述养殖舍的实时录制，以得到当前养殖视频，将所述当前养殖视频上传至服务端；

S3、穿戴设备端实时采集养殖物的当前体感参数，将所述当前体感参数上传至服务端；

S4、控制端接收控制指令，将所述控制指令上传至服务端；

S5、服务端接收所述当前环境参数、所述当前养殖视频、所述当前体感参数和所述控制指令，存储所述当前环境参数、所述当前养殖视频和所述当前体感参数，执行所述控制指令；

S6、服务端根据实时接收的所述当前环境参数、所述当前养殖视频和所述当前体感参数来控制所述环控设备端。

从上述描述可知，本发明的有益效果在于：基于大数据的智能化养殖场管理方法和系统，在实时接收环控设备端内的传感器所上传的当前环境参数的基础上，结合视频监控端所上传的当前养殖视频和穿戴设备端所采集当前体感参数来控制环控设备端，从而更精确的营造出养殖物适宜的生活环境，由此，通过在线监测养殖物生长的环境信息，调控养殖舍的生长环境条件，以实现对养殖物的智能化养殖管理，保证养殖物的健康生长和繁殖，从而提高养殖物的生产率，节省人工成本。

进一步地，所述步骤S6具体包括以下步骤：

服务端判断所述当前环境参数是否超过预设的正常环境参数，以得到环境判断结果，对所述当前养殖视频内的每一只所述养殖物进行比对，以获得每一只所述养殖物的当前行为特征，判断所述当前行为特征是否超过预设的正常行为特征，以得到行为判断结果，判断所述当前体感参数是否超过预设的正常体感参数，以得到体感判断结果，结合所述环境判断结果、所述行为判断结果以及所述体感判断结果，以对所述环控设备端进行调节控制。

从上述描述可知，在判断是否需要环境调节时，综合考虑了养殖舍的环境参数、养殖物个体的行为特征和体感参数，即对环境的调节，不是机械的根据传感器的参数进行调节，而是结合了养殖物的生理特征，以使得调节后的养殖舍环境更加适合养殖物的生活。

进一步地，所述步骤S1中的所述环控设备端包括多种参数类型的传感器和对应的环境调节设备，每一种参数类型的传感器和每一种参数类型的环境调节设备在所述养殖舍内均设置有多个；

所述步骤S2中的视频监控端包括多个分布在所述养殖舍内的摄像机；

所述步骤S3中的穿戴设备端在每一个养殖物上均设置有一个；

所述步骤S6中“结合所述环境判断结果、所述行为判断结果以及所述体感判断结果，以对所述环控设备端进行调节控制”具体包括以下步骤：

若所述环境判断结果、所述行为判断结果以及所述体感判断结果均为正常的情况下，则不进行调节控制；

若任意一种参数类型的所述环境判断结果、所述行为判断结果以及所述体感判断结果中至少存在一个判断结果为异常的情况，则获取异常位置信息，所述异常位置信息在发生异常为所述环境判断结果时根据上传异常的所述当前环境参数的传感器在所述养殖舍内的位置信息所得到，或者在发生异常为所述行为判断结果时根据上传异常的所述当前养殖视频的摄像机在所述养殖舍内的位置信息和所述行为判断结果为异常的养殖物在所述摄像机内的位置信息所得到，或者在发生异常为所述体感判断结果时根据上传异常的所述当前体感参数的穿戴设备端的定位信息所得到；

服务端获取第一参数类型所对应的第一环境调节设备，获取每一个子区域的所述当前环境参数与所有所述第一环境调节设备的环境影响关系、所述当前行为特征与所有所述第一环境调节设备的行为影响关系以及所述当前体感参数与所有所述第一环境调节设备的体感影响关系，所述第一参数类型为判断结果存在异常的参数类型，所述子区域为将所述养殖舍内均匀分割而成的区域，所述养殖物的当前行为特征和当前体感参数等同于所述子区域的当前行为特征和当前体感参数；

服务端将对所有第一环境调节设备的调节方案作为未知数代入至每一个所述子区域的所述环境影响关系、所述行为影响关系和所述体感影响关系内，将所述异常位置信息所在的子区域内的环境参数、行为特征和体感参数恢复到正常范围内为输出条件，将除所述异常位置信息所在的子区域之外的其他子区域的环境参数、行为特征和体感参数保持正常为限制条件，以得到满足所述输出条件和所述限制条件的所有调节方案；

服务端将所有调节方案代入至每一个所述子区域的所述环境影响关系、所述行为影响关系和所述体感影响关系内，以得到每一种调节方案下每一个所述子区域经过所述调节方案之后的预测环境参数、预测行为特征和预测体感参数，根据所述预测环境参数与所述正常环境参数的临界值之间的差值、所述预测行为特征与所述正常行为特征的临界值之间的差值以及所述预测体感参数与所述正常体感参数的临界值之间的差值对所述调节方案进行权重值计分，以得到每一种调节方案的最终加权总分，从而得到所述最终加权总分最高的最优调节方案；

服务端按照所述最优调节方案对所有第一环境调节设备进行调节控制。

从上述描述可知，每一种参数类型的传感器和每一种参数类型的环境调节设备在养殖舍内均设置有多个，以实现局部调整；摄像机设置多个，以更好的获得养殖物的行为特征；穿戴设备端在每一个养殖物上均设置有一个，起到监测、追溯和定位的作用；在需要对局部进行环境调节时，事先测量每一个子区域受到不同位置上的环境调节设备的影响关系，以得到每一个子区域的环境影响关系、行为影响关系和体感影响关系，以使得在每一次调节之前，都预测调节后整个养殖舍内所有子区域的环境参数以及所有养殖物的行为特征和体感参数是否正常，使得最终采用的调节方案能最快达到所期望的生活环境；同时，对于多个适宜的调节方案，采用与正常值的比较来进行权重值计分，以根据最终加权总分的高低来选出最优调节方案，从而在最快达到所期望的生活环境的同时，减少调节次数，避免频繁调节所占用的资源和所浪费的能耗。

进一步地，所述步骤S5之后还包括以下步骤：

服务端对所述当前环境参数按照所述传感器的参数类型进行归类，将同一参数类型的所述当前环境参数按照对应的传感器位于所述养殖舍内的位置信息来在所述养殖舍的整体示意图的对应位置进行标注，并根据所标注的所述当前环境参数所对应的所述环境判断结果来使用不同的颜色，以得到每一种参数类型的当前环境参数情况图；

服务端对每一个所述当前行为特征按照对应的摄像机在所述养殖舍内的位置信息和所述当前行为特征所对应的养殖物在所述摄像机内的位置信息来在所述养殖舍的整体示意图的对应位置进行标注，并根据所标注的所述当前行为特征所对应的所述行为判断结果来使用不同的颜色，以得到所述养殖舍内的当前行为特征情况图；

服务端对每一个所述当前体感参数按照所述当前体感参数所对应的穿戴设备端的定位信息来在所述养殖舍的整体示意图的对应位置进行标注，并根据所标注的所述当前体感参数所对应的所述体感参数结果来使用不同的颜色，以得到所述养殖舍内的当前体感参数情况图；

服务端将所述养殖舍内每一种参数类型的当前环境参数情况图、所述当前养殖视频、所述当前行为特征情况图以及所述当前体感参数情况图上传至控制端。

从上述描述可知，服务端接收当前环境参数、当前养殖视频和当前体感参数，除了进行智能环境调节的同时，将得到的数据进行判断之后，在养殖舍的整体示意图的对应位置进行标注，并根据不同判断结果来使用不同的颜色，以得到养殖舍内每一种参数类型的当前环境参数情况图、当前养殖视频、当前行为特征情况图以及当前体感参数情况图，通过将当前养殖视频发送到控制端，使得位于控制端上的用户能对养殖舍进行视频监控；同时，通过每一种参数类型的当前环境参数情况图、当前行为特征情况图以及当前体感参数情况图发送到控制端，使得位于控制端上的用户能通过图表更加直观的了解养殖物生长的实时状态。

进一步地，所述步骤S4具体包括以下步骤：

控制端接收远程监控指令，将所述远程监控指令上传至服务端；

所述步骤S5中“执行所述控制指令”具体包括以下步骤：

服务端执行所述远程监控指令，实时发送所述当前环境参数、所述当前养殖视频和所述当前体感参数至所述控制端。

从上述描述可知，接收用户的远程监控指令，使得用户在通过PC或智能手机等终端设备即可随时随地进行实时监控和远程控制。

请参照图2，基于大数据的智能化养殖场管理系统，包括环控设备端、视频监控端、穿戴设备端、控制端以及服务端，所述环控设备端包括第一存储器、第一处理器及存储在第一存储器上并可在第一处理器上运行的第一计算机程序，所述视频监控端包括第二存储器、第二处理器及存储在第二存储器上并可在第二处理器上运行的第二计算机程序，所述穿戴设备端包括第三存储器、第三处理器及存储在第三存储器上并可在第三处理器上运行的第三计算机程序，所述控制端包括第四存储器、第四处理器及存储在第四存储器上并可在第四处理器上运行的第四计算机程序，所述服务端包括第五存储器、第五处理器及存储在第五存储器上并可在第五处理器上运行的第五计算机程序，所述第一处理器执行所述第一计算机程序时实现以下步骤：

S1、实时采集养殖舍的当前环境参数，将所述当前环境参数上传至服务端；

所述第二处理器执行所述第二计算机程序时实现以下步骤：

S2、进行所述养殖舍的实时录制，以得到当前养殖视频，将所述当前养殖视频上传至服务端；

所述第三处理器执行所述第三计算机程序时实现以下步骤：

S3、实时采集养殖物的当前体感参数，将所述当前体感参数上传至服务端；

所述第四处理器执行所述第四计算机程序时实现以下步骤：

S4、接收控制指令，将所述控制指令上传至服务端；

所述第五处理器执行所述第五计算机程序时实现以下步骤：

S5、接收所述当前环境参数、所述当前养殖视频、所述当前体感参数和所述控制指令，存储所述当前环境参数、所述当前养殖视频和所述当前体感参数，执行所述控制指令；

S6、根据实时接收的所述当前环境参数、所述当前养殖视频和所述当前体感参数来控制所述环控设备端。

从上述描述可知，本发明的有益效果在于：基于大数据的智能化养殖场管理方法和系统，在实时接收环控设备端内的传感器所上传的当前环境参数的基础上，结合视频监控端所上传的当前养殖视频和穿戴设备端所采集当前体感参数来控制环控设备端，从而更精确的营造出养殖物适宜的生活环境，由此，通过在线监测养殖物生长的环境信息，调控养殖舍的生长环境条件，以实现对养殖物的智能化养殖管理，保证养殖物的健康生长和繁殖，从而提高养殖物的生产率，节省人工成本。

进一步地，所述第五处理器执行所述第五计算机程序的所述步骤S6时具体实现以下步骤：

判断所述当前环境参数是否超过预设的正常环境参数，以得到环境判断结果，对所述当前养殖视频内的每一只所述养殖物进行比对，以获得每一只所述养殖物的当前行为特征，判断所述当前行为特征是否超过预设的正常行为特征，以得到行为判断结果，判断所述当前体感参数是否超过预设的正常体感参数，以得到体感判断结果，结合所述环境判断结果、所述行为判断结果以及所述体感判断结果，以对所述环控设备端进行调节控制。

从上述描述可知，在判断是否需要环境调节时，综合考虑了养殖舍的环境参数、养殖物个体的行为特征和体感参数，即对环境的调节，不是机械的根据传感器的参数进行调节，而是结合了养殖物的生理特征，以使得调节后的养殖舍环境更加适合养殖物的生活。

进一步地，所述环控设备端包括多种参数类型的传感器和对应的环境调节设备，每一种参数类型的传感器和每一种参数类型的环境调节设备在所述养殖舍内均设置有多个，所述视频监控端包括多个分布在所述养殖舍内的摄像机，所述穿戴设备端在每一个养殖物上均设置有一个；

所述第五处理器执行所述第五计算机程序的所述步骤S6中“结合所述环境判断结果、所述行为判断结果以及所述体感判断结果，以对所述环控设备端进行调节控制”时具体实现以下步骤

若所述环境判断结果、所述行为判断结果以及所述体感判断结果均为正常的情况下，则不进行调节控制；

若任意一种参数类型的所述环境判断结果、所述行为判断结果以及所述体感判断结果中至少存在一个判断结果为异常的情况，则获取异常位置信息，所述异常位置信息在发生异常为所述环境判断结果时根据上传异常的所述当前环境参数的传感器在所述养殖舍内的位置信息所得到，或者在发生异常为所述行为判断结果时根据上传异常的所述当前养殖视频的摄像机在所述养殖舍内的位置信息和所述行为判断结果为异常的养殖物在所述摄像机内的位置信息所得到，或者在发生异常为所述体感判断结果时根据上传异常的所述当前体感参数的穿戴设备端的定位信息所得到；

获取第一参数类型所对应的第一环境调节设备，获取每一个所述子区域的所述当前环境参数与所有所述第一环境调节设备的环境影响关系、所述当前行为特征与所有所述第一环境调节设备的行为影响关系以及所述当前体感参数与所有所述第一环境调节设备的体感影响关系，所述第一参数类型为判断结果存在异常的参数类型，所述子区域为将所述养殖舍内均匀分割而成的区域，所述养殖物的当前行为特征和当前体感参数等同于所述子区域的当前行为特征和当前体感参数；

将对所有第一环境调节设备的调节方案作为未知数代入至每一个所述子区域的所述环境影响关系、所述行为影响关系和所述体感影响关系内，将所述异常位置信息所在的子区域内的环境参数、行为特征和体感参数恢复到正常范围内为输出条件，将除所述异常位置信息所在的子区域之外的其他子区域的环境参数、行为特征和体感参数保持正常为限制条件，以得到满足所述输出条件和所述限制条件的所有调节方案；

将所有调节方案代入至每一个所述子区域的所述环境影响关系、所述行为影响关系和所述体感影响关系内，以得到每一种调节方案下每一个子区域经过所述调节方案之后的预测环境参数、预测行为特征和预测体感参数，根据所述预测环境参数与所述正常环境参数的临界值之间的差值、所述预测行为特征与所述正常行为特征的临界值之间的差值以及所述预测体感参数与所述正常体感参数的临界值之间的差值对所述调节方案进行权重值计分，以得到每一种调节方案的最终加权总分，从而得到所述最终加权总分最高的最优调节方案；

按照所述最优调节方案对所有第一环境调节设备进行调节控制。

从上述描述可知，每一种参数类型的传感器和每一种参数类型的环境调节设备在养殖舍内均设置有多个，以实现局部调整；摄像机设置多个，以更好的获得养殖物的行为特征；穿戴设备端在每一个养殖物上均设置有一个，起到监测、追溯和定位的作用；在需要对局部进行环境调节时，事先测量每一个子区域受到不同位置上的环境调节设备的影响关系，以得到每一个子区域的环境影响关系、行为影响关系和体感影响关系，以使得在每一次调节之前，都预测调节后整个养殖舍内所有子区域的环境参数以及所有养殖物的行为特征和体感参数是否正常，使得最终采用的调节方案能最快达到所期望的生活环境；同时，对于多个适宜的调节方案，采用与正常值的比较来进行权重值计分，以根据最终加权总分的高低来选出最优调节方案，从而在最快达到所期望的生活环境的同时，减少调节次数，避免频繁调节所占用的资源和所浪费的能耗。

进一步地，所述第五处理器执行所述第五计算机程序的所述步骤S5之后还包括以下步骤：

对所述当前环境参数按照所述传感器的参数类型进行归类，将同一参数类型的所述当前环境参数按照对应的传感器位于所述养殖舍内的位置信息来在所述养殖舍的整体示意图的对应位置进行标注，并根据所标注的所述当前环境参数所对应的所述环境判断结果来使用不同的颜色，以得到每一种参数类型的当前环境参数情况图；

对每一个所述当前行为特征按照对应的摄像机在所述养殖舍内的位置信息和所述当前行为特征所对应的养殖物在所述摄像机内的位置信息来在所述养殖舍的整体示意图的对应位置进行标注，并根据所标注的所述当前行为特征所对应的所述行为判断结果来使用不同的颜色，以得到所述养殖舍内的当前行为特征情况图；

对每一个所述当前体感参数按照所述当前体感参数所对应的穿戴设备端的定位信息来在所述养殖舍的整体示意图的对应位置进行标注，并根据所标注的所述当前体感参数所对应的所述体感参数结果来使用不同的颜色，以得到所述养殖舍内的当前体感参数情况图；

将所述养殖舍内每一种参数类型的当前环境参数情况图、所述当前养殖视频、所述当前行为特征情况图以及所述当前体感参数情况图上传至控制端。

从上述描述可知，服务端接收当前环境参数、当前养殖视频和当前体感参数，除了进行智能环境调节的同时，将得到的数据进行判断之后，在养殖舍的整体示意图的对应位置进行标注，并根据不同判断结果来使用不同的颜色，以得到养殖舍内每一种参数类型的当前环境参数情况图、当前养殖视频、当前行为特征情况图以及当前体感参数情况图，通过将当前养殖视频发送到控制端，使得位于控制端上的用户能对养殖舍进行视频监控；同时，通过每一种参数类型的当前环境参数情况图、当前行为特征情况图以及当前体感参数情况图发送到控制端，使得位于控制端上的用户能通过图表更加直观的了解养殖物生长的实时状态。

进一步地，所述第四处理器执行所述第四计算机程序的所述步骤S4时具体实现以下步骤：

接收远程监控指令，将所述远程监控指令上传至服务端；

所述第五处理器执行所述第五计算机程序的所述步骤S5中“执行所述控制指令”时具体实现以下步骤：

执行所述远程监控指令，实时发送所述当前环境参数、所述当前养殖视频和所述当前体感参数至所述控制端。

从上述描述可知，接收用户的远程监控指令，使得用户在通过PC或智能手机等终端设备即可随时随地进行实时监控和远程控制。

请参照图1，本发明的实施例一为：

本实施例可以应用在畜牧行业上，养殖物可以为包括猪、牛、鸡、鸭等等。

基于大数据的智能化养殖场管理方法，包括步骤：

S1、环控设备端实时采集养殖舍的当前环境参数，将当前环境参数上传至服务端；

在本实施例中，环控设备端包括多种参数类型的传感器和对应的环境调节设备，每一种参数类型的传感器和每一种参数类型的环境调节设备在养殖舍内均设置有多个，比如传感器包括无线空气温湿度传感器、气体传感器和光照传感器，其中气体传感器又包括无线氨气传感器、无线硫化氢传感器以及无线二氧化碳传感器等；对应的环境调节设备风机、水阀、湿帘、空调和补光设备等等；

S2、视频监控端进行养殖舍的实时录制，以得到当前养殖视频，将当前养殖视频上传至服务端；

在本实施例中，视频监控端包括多个分布在养殖舍内的摄像机，摄像机可能采取到同一个养殖物，可对同一个养殖物的多个视频画面进行结合，以更好的判断养殖物的行为特征。

S3、穿戴设备端实时采集养殖物的当前体感参数，将当前体感参数上传至服务端；

在本实施例中，穿戴设备端在每一个养殖物上均设置有一个，以对每一只养殖物进行体感参数的采集，主要是对体温的采集，以进行温度调节；

S4、控制端接收控制指令，将控制指令上传至服务端；

在本实施例中，控制端可以是监控端，也可以是用户的PC端、手机端或平板端等终端设备，用户通过控制端进行远程控制，比如无线发送一个远程监控指令，服务端即将当前环境参数、当前养殖视频和当前体感参数实时返回，使得用户在控制端上也可以进行视频监控和参数监控；

S5、服务端接收当前环境参数、当前养殖视频、当前体感参数和控制指令，存储当前环境参数、当前养殖视频和当前体感参数，执行控制指令；

在本实施例中，将数据存储之后，在后续用户选择时间段后，可以快速展示该时间段的环境数据，从而使得用户可以进行历史数据查询和历史数据对比分析等等，对应的将系统处理的报警信息、设备状态查询和用户日志都进行存储，以便于后续查询；

S6、服务端根据实时接收的当前环境参数、当前养殖视频和当前体感参数来控制环控设备端。

在本实施例中，步骤S6具体包括以下步骤：

服务端判断当前环境参数是否超过预设的正常环境参数，以得到环境判断结果，对当前养殖视频内的每一只养殖物进行比对，以获得每一只养殖物的当前行为特征，判断当前行为特征是否超过预设的正常行为特征，以得到行为判断结果，判断当前体感参数是否超过预设的正常体感参数，以得到体感判断结果，结合环境判断结果、行为判断结果以及体感判断结果，以对环控设备端进行调节控制。

其中，步骤S6中“结合环境判断结果、行为判断结果以及体感判断结果，以对环控设备端进行调节控制”具体包括以下步骤：

若环境判断结果、行为判断结果以及体感判断结果均为正常的情况下，则不进行调节控制；

若任意一种参数类型的环境判断结果、行为判断结果以及体感判断结果中至少存在一个判断结果为异常的情况，则获取异常位置信息，异常位置信息在发生异常为环境判断结果时根据上传异常的当前环境参数的传感器在养殖舍内的位置信息所得到，或者在发生异常为行为判断结果时根据上传异常的当前养殖视频的摄像机在养殖舍内的位置信息和行为判断结果为异常的养殖物在摄像机内的位置信息所得到，或者在发生异常为体感判断结果时根据上传异常的当前体感参数的穿戴设备端的定位信息所得到；

服务端获取第一参数类型所对应的第一环境调节设备，获取每一个子区域的当前环境参数与所有第一环境调节设备的环境影响关系、当前行为特征与所有第一环境调节设备的行为影响关系以及当前体感参数与所有第一环境调节设备的体感影响关系，第一参数类型为判断结果存在异常的参数类型，子区域为将养殖舍内均匀分割而成的区域，养殖物的当前行为特征和当前体感参数等同于子区域的当前行为特征和当前体感参数；

服务端将对所有第一环境调节设备的调节方案作为未知数代入至每一个子区域的环境影响关系、行为影响关系和体感影响关系内，将异常位置信息所在的子区域内的环境参数、行为特征和体感参数恢复到正常范围内为输出条件，将除异常位置信息所在的子区域之外的其他子区域的环境参数、行为特征和体感参数保持正常为限制条件，以得到满足输出条件和限制条件的所有调节方案；

服务端将所有调节方案代入至每一个子区域的环境影响关系、行为影响关系和体感影响关系内，以得到每一种调节方案下每一个子区域经过调节方案之后的预测环境参数、预测行为特征和预测体感参数，根据预测环境参数与正常环境参数的临界值之间的差值、预测行为特征与正常行为特征的临界值之间的差值以及预测体感参数与正常体感参数的临界值之间的差值对调节方案进行权重值计分，以得到每一种调节方案的最终加权总分，从而得到最终加权总分最高的最优调节方案；

服务端按照最优调节方案对所有第一环境调节设备进行调节控制。

具体的，对于不同的环境类型的调节采用不同的调节措施，其中穿戴设备端主要是对体温的采集，因此在进行温度调节时需要根据每一只养殖物的体温进行在综合调节，而除了温度调节之前的湿度调节、光照调节以及气体浓度调节等等，可以将体感参数均作为一个固定的正常值进行计算。

以养殖舍内的温度调节和采用空调为主要调温设备为例，现有是根据环境温度进行直接调节，并且统一调节空调进行对应的升温和降温，或者是每一个空调对应一个区域，在该区域的环境温度过高时，进行升温，反之降温。而在本实施例中，在检测到温度过高时，对比当前视频信息发现养殖物有没有因为温度过高而产生的焦躁费用，再结合智能穿戴设备上的体感信息，来判断是否需要进行温度调节，同时，对于局部出现温度过高时，需要考虑养殖舍内所有对该局部区域有影响的空调，计算包括所有空调的调节方案对于该局部区域进行调节后的效果，以及对于其他区域的影响，从而评估各个调节方案的可行性，最终通过与正常范围的差值来对可行的调节方案进行评分，从而更精确的营造出养殖物适宜的生活环境；

在评分过程中，正常范围包括上限值和下限值，得到预测值与上限值的差值以及预测值与下限值的差值后，可以取最小值即可；比如大猪所在的养殖舍内的正常温度为10.0～20.0℃，在某一区域的温度为25°时，调节后的预测值为19°，则得到差值1和9，此时，取1作为评分标准即可；为了进一步减少调节次数，在得到预测值与上限值的差值以及预测值与下限值的差值后，根据外部实时温度来判断当前所处的温度调节状态，若所述温度调节状态为升温调节状态，则取与下限值之间的差值进行评分，若所述温度调节状态为降温调节状态，则取与上限值之间的差值进行评分，这是因为处于升温调节状态，则说明养殖舍的内部温度在不调节的情况下是处于降温状态的，比如冬天或者其他季节在刮风降雨或半夜等比较冷的时间段里，反之则是夏天或者其他季节在中午等比较热的时间段，从而根据养殖舍内在不进行温度调节时的温度变化趋势来选择预测值与上限值的差值或是预测值与下限值的差值；

在本实施例中，步骤S5之后还包括以下步骤：

服务端对当前环境参数按照传感器的参数类型进行归类，将同一参数类型的当前环境参数按照对应的传感器位于养殖舍内的位置信息来在养殖舍的整体示意图的对应位置进行标注，并根据所标注的当前环境参数所对应的环境判断结果来使用不同的颜色，以得到每一种参数类型的当前环境参数情况图；

服务端对每一个当前行为特征按照对应的摄像机在养殖舍内的位置信息和当前行为特征所对应的养殖物在摄像机内的位置信息来在养殖舍的整体示意图的对应位置进行标注，并根据所标注的当前行为特征所对应的行为判断结果来使用不同的颜色，以得到养殖舍内的当前行为特征情况图；

服务端对每一个当前体感参数按照当前体感参数所对应的穿戴设备端的定位信息来在养殖舍的整体示意图的对应位置进行标注，并根据所标注的当前体感参数所对应的体感参数结果来使用不同的颜色，以得到养殖舍内的当前体感参数情况图；

服务端将养殖舍内每一种参数类型的当前环境参数情况图、当前养殖视频、当前行为特征情况图以及当前体感参数情况图上传至控制端。

其中，在本实施例中，传感器相对子区域的数量要少，除了传感器自身所在的子区域的当前温度值之外，其他子区域的当前温度值采用比例换算，先求得到每一个子区域的中心与所有同类型传感器的距离，选择在预设影响距离内的传感器，每一个子区域根据与中心点与在预设影响距离内的传感器之间的距离进行比例划算，其中，距离越近，比例越高。

请参照图2，本发明的实施例二为：

本实施例可以应用在畜牧行业上，养殖物可以为包括猪、牛、鸡、鸭等等。

基于大数据的智能化养殖场管理系统1，包括环控设备端2、视频监控端5、穿戴设备端8、控制端11以及服务端14，环控设备端2包括第一存储器4、第一处理器3及存储在第一存储器4上并可在第一处理器3上运行的第一计算机程序，视频监控端5包括第二存储器7、第二处理器6及存储在第二存储器7上并可在第二处理器6上运行的第二计算机程序，穿戴设备端8包括第三存储器9、第三处理器10及存储在第三存储器9上并可在第三处理器10上运行的第三计算机程序，控制端11包括第四存储器12、第四处理器13及存储在第四存储器12上并可在第四处理器13上运行的第四计算机程序，服务端14包括第五存储器15、第五处理器16及存储在第五存储器15上并可在第五处理器16上运行的第五计算机程序，在本实施例中，第一处理器3执行第一计算机程序时实现上述实施例一的步骤S1，第二处理器6执行第二计算机程序时实现上述实施例一的步骤S2，第三处理器10执行第三计算机程序时实现上述实施例一的步骤S3，第四处理器13执行第四计算机程序时实现上述实施例一的步骤S4，第五处理器16执行第五计算机程序时实现上述实施例一的步骤S5和步骤S6。

本实施例将物联网技术应用到养殖物畜牧行业上，以终端模块作为物联网的感知层。采集养殖舍内空气温度、空气湿度、氨气、硫化氢、二氧化碳和光照度等环境参数，并通过监控摄像头，可实时查看养殖物生长信息，利用以太网、GPRS、3G/4G等网络技术作为物联网的网络层，实时将养殖舍的环境参数传输到以管理软件平台为核心的物联网应用层，实现养殖舍内环境信息的实时监测。即使养殖户身在外地也可以通过互联网、手机实时查看养殖舍里信息。

从环控设备端2来说，环境智能控制器实现风机、水阀、湿帘、补光等设备的全自动化监控和管理。根据实际需求，在圈舍分别配置智能控制器。设备自带触摸屏，通过点击系统按钮、或者操作鼠标即可实现对种植设备的远程自动化控制。通过对设备所采集的生产环境参数进行计算分析，生成设备的控制指令，再通过通讯链路传输到现场设备控制器中，即可实现自动生产。如自动通风、供水等。

从视频监控端5来说，安装高清网络摄像机，通过光端机、光缆等传输设备将高清视频信息传输至监控中心视频监控系统，实现管理生产的人员在监控中心实时监测养殖物的饲料剩余量。采用视频监控技术，可直观反映养殖物的生长环境和动态，通过观察视频画面可以在线监控养殖物的行为，对于突发情况的处理提供了依据。圈舍安装视频监控，实现无死角化监控。通过分布式布置监控设备实现对整个圈舍的监控管理，在监控机房加装网络硬盘刻录机视频网络服务器。使养殖物管理人员通过电脑视频画面就能直观的看到养殖物。

视频监控的引用，直观地反映了养殖物生长的实时状态，引入视频图像与图像处理，既可直观反映养殖物的生长态势，也可以侧面反映出养殖物生长的整体状态及营养水平。可以从整体上提供更加科学的养殖物养殖决策理论依据。基于视频监控，系统可以自动生成一个猪群的视频记录，结合智能脚环等穿戴设备端8的应用可迅速找出哪一只养殖物出现问题。只需要查看该猪群的视频记录，对比相同养殖物群体的行为习惯。提供针对性很强的对比数据来让工作人员对该养殖物的问题进行处理；

从穿戴设备端8来说，对每一只养殖物都佩戴有智能脚环，以对每一只养殖物进行体温监测、轨迹追溯以及定位等等；

从控制端11来说，可以是监控端，也可以是用户的PC端、手机端或平板端等终端设备。

从整个养殖舍的物联网管理系统的软件层面来说，养殖物养殖物联网管理系统是基于物联网技术，实现监测、报警、控制、数据输出等一体化管理平台。通过在线监测养殖物生长的环境信息，调控圈舍的生长环境条件，以实现养殖物的健康生长和繁殖，从而提高养殖物的生产率，节省人工成本，提高养殖物肉质品质。系统主要功能包括：圈舍实时数据展示、数据整合智能控智制系统、视频监控系统、数据整合分析系统、数据上报和预警等功能。智能监控系统又包括自动监控、手动监控、视频监控、监控信息采集等功能。具体如下：

1、自动监控，系统可按养殖区域、品种、传感器名称自动采集空气温湿度、氨气、硫化氢、二氧化碳、光照强度等环境参数，并自动生成变化曲线图。数据以图表、数字列表等形式展示。选择一定的时间，可以展示不同时间段的环境数据。

2.手动监控：可选择养殖区域所有传感器的同时，手动选择即时数据采集。

3.视频监控：多通道同屏展示，可远程操作摄像头角度、变焦、变倍、光圈等参数。

4.自动控制：可以远程设定风机、水阀、天窗、湿帘、空调等电气设施的工作状态。

5.预警提醒：设定各传感器参数报警区间阀值，系统监控圈舍内温度、湿度等环境参数，跟设定的正常范围比较，异常的自动报警。

6.用户管理：可查看所有系统登录账户的情况及登录记录以及新增不同权限用户。

7.信息查询：包括历史数据查询、历史数据对比分析、历史数据备份、报警信息查询、设备状态查询、用户日志查询。

综上所述，本发明提供的基于大数据的智能化养殖场管理方法和系统，在实时接收环控设备端内的传感器所上传的当前环境参数的基础上，结合视频监控端所上传的当前养殖视频和穿戴设备端所采集当前体感参数来控制环控设备端，而在需要对局部进行环境调节时，事先测量每一个子区域受到不同位置上的环境调节设备的影响关系，以得到每一个子区域的环境影响关系、行为影响关系和体感影响关系，以使得在每一次调节之前，都预测调节后整个养殖舍内所有子区域的环境参数以及所有养殖物的行为特征和体感参数是否正常，使得最终采用的调节方案能最快达到所期望的生活环境；同时，对于多个适宜的调节方案，采用与正常值的比较来进行权重值计分，以根据最终加权总分的高低来选出最优调节方案，从而在更精确的营造出养殖物适宜的生活环境的同时，减少调节次数，以避免频繁调节所占用的资源和所浪费的能耗，由此，通过在线监测养殖物生长的环境信息，调控养殖舍的生长环境条件，以实现对养殖物的智能化养殖管理，保证养殖物的健康生长和繁殖，从而提高养殖物的生产率，节省人工成本。另外，通过将当前养殖视频发送到控制端，使得位于控制端上的用户能对养殖舍进行视频监控；同时，通过每一种参数类型的当前环境参数情况图、当前行为特征情况图以及当前体感参数情况图发送到控制端，使得位于控制端上的用户能通过图表更加直观的了解养殖物生长的实时状态。

以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等同变换，或直接或间接运用在相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.基于大数据的智能化养殖场管理方法，其特征在于，包括步骤：

S1、环控设备端实时采集养殖舍的当前环境参数，将所述当前环境参数上传至服务端；

S2、视频监控端进行所述养殖舍的实时录制，以得到当前养殖视频，将所述当前养殖视频上传至服务端；

S3、穿戴设备端实时采集养殖物的当前体感参数，将所述当前体感参数上传至服务端；

S4、控制端接收控制指令，将所述控制指令上传至服务端；

S5、服务端接收所述当前环境参数、所述当前养殖视频、所述当前体感参数和所述控制指令，存储所述当前环境参数、所述当前养殖视频和所述当前体感参数，执行所述控制指令；

S6、服务端根据实时接收的所述当前环境参数、所述当前养殖视频和所述当前体感参数来控制所述环控设备端。

2.根据权利要求1所述的基于大数据的智能化养殖场管理方法，其特征在于，所述步骤S6具体包括以下步骤：

服务端判断所述当前环境参数是否超过预设的正常环境参数，以得到环境判断结果，对所述当前养殖视频内的每一只所述养殖物进行比对，以获得每一只所述养殖物的当前行为特征，判断所述当前行为特征是否超过预设的正常行为特征，以得到行为判断结果，判断所述当前体感参数是否超过预设的正常体感参数，以得到体感判断结果，结合所述环境判断结果、所述行为判断结果以及所述体感判断结果，以对所述环控设备端进行调节控制。

3.根据权利要求2所述的基于大数据的智能化养殖场管理方法，其特征在于，所述步骤S1中的所述环控设备端包括多种参数类型的传感器和对应的环境调节设备，每一种参数类型的传感器和每一种参数类型的环境调节设备在所述养殖舍内均设置有多个；

所述步骤S2中的视频监控端包括多个分布在所述养殖舍内的摄像机；

所述步骤S3中的穿戴设备端在每一个养殖物上均设置有一个；

所述步骤S6中“结合所述环境判断结果、所述行为判断结果以及所述体感判断结果，以对所述环控设备端进行调节控制”具体包括以下步骤：

若所述环境判断结果、所述行为判断结果以及所述体感判断结果均为正常的情况下，则不进行调节控制；

若任意一种参数类型的所述环境判断结果、所述行为判断结果以及所述体感判断结果中至少存在一个判断结果为异常的情况，则获取异常位置信息，所述异常位置信息在发生异常为所述环境判断结果时根据上传异常的所述当前环境参数的传感器在所述养殖舍内的位置信息所得到，或者在发生异常为所述行为判断结果时根据上传异常的所述当前养殖视频的摄像机在所述养殖舍内的位置信息和所述行为判断结果为异常的养殖物在所述摄像机内的位置信息所得到，或者在发生异常为所述体感判断结果时根据上传异常的所述当前体感参数的穿戴设备端的定位信息所得到；

服务端获取第一参数类型所对应的第一环境调节设备，获取每一个子区域的所述当前环境参数与所有所述第一环境调节设备的环境影响关系、所述当前行为特征与所有所述第一环境调节设备的行为影响关系以及所述当前体感参数与所有所述第一环境调节设备的体感影响关系，所述第一参数类型为判断结果存在异常的参数类型，所述子区域为将所述养殖舍内均匀分割而成的区域，所述养殖物的当前行为特征和当前体感参数等同于所述子区域的当前行为特征和当前体感参数；

服务端将对所有第一环境调节设备的调节方案作为未知数代入至每一个所述子区域的所述环境影响关系、所述行为影响关系和所述体感影响关系内，将所述异常位置信息所在的子区域内的环境参数、行为特征和体感参数恢复到正常范围内为输出条件，将除所述异常位置信息所在的子区域之外的其他子区域的环境参数、行为特征和体感参数保持正常为限制条件，以得到满足所述输出条件和所述限制条件的所有调节方案；

服务端将所有调节方案代入至每一个所述子区域的所述环境影响关系、所述行为影响关系和所述体感影响关系内，以得到每一种调节方案下每一个所述子区域经过所述调节方案之后的预测环境参数、预测行为特征和预测体感参数，根据所述预测环境参数与所述正常环境参数的临界值之间的差值、所述预测行为特征与所述正常行为特征的临界值之间的差值以及所述预测体感参数与所述正常体感参数的临界值之间的差值对所述调节方案进行权重值计分，以得到每一种调节方案的最终加权总分，从而得到所述最终加权总分最高的最优调节方案；

服务端按照所述最优调节方案对所有第一环境调节设备进行调节控制。

4.根据权利要求3所述的基于大数据的智能化养殖场管理方法，其特征在于，所述步骤S5之后还包括以下步骤：

服务端对所述当前环境参数按照所述传感器的参数类型进行归类，将同一参数类型的所述当前环境参数按照对应的传感器位于所述养殖舍内的位置信息来在所述养殖舍的整体示意图的对应位置进行标注，并根据所标注的所述当前环境参数所对应的所述环境判断结果来使用不同的颜色，以得到每一种参数类型的当前环境参数情况图；

服务端对每一个所述当前行为特征按照对应的摄像机在所述养殖舍内的位置信息和所述当前行为特征所对应的养殖物在所述摄像机内的位置信息来在所述养殖舍的整体示意图的对应位置进行标注，并根据所标注的所述当前行为特征所对应的所述行为判断结果来使用不同的颜色，以得到所述养殖舍内的当前行为特征情况图；

服务端对每一个所述当前体感参数按照所述当前体感参数所对应的穿戴设备端的定位信息来在所述养殖舍的整体示意图的对应位置进行标注，并根据所标注的所述当前体感参数所对应的所述体感参数结果来使用不同的颜色，以得到所述养殖舍内的当前体感参数情况图；

服务端将所述养殖舍内每一种参数类型的当前环境参数情况图、所述当前养殖视频、所述当前行为特征情况图以及所述当前体感参数情况图上传至控制端。

5.根据权利要求1所述的基于大数据的智能化养殖场管理方法，其特征在于，所述步骤S4具体包括以下步骤：

控制端接收远程监控指令，将所述远程监控指令上传至服务端；

所述步骤S5中“执行所述控制指令”具体包括以下步骤：

服务端执行所述远程监控指令，实时发送所述当前环境参数、所述当前养殖视频和所述当前体感参数至所述控制端。

6.基于大数据的智能化养殖场管理系统，包括环控设备端、视频监控端、穿戴设备端、控制端以及服务端，所述环控设备端包括第一存储器、第一处理器及存储在第一存储器上并可在第一处理器上运行的第一计算机程序，所述视频监控端包括第二存储器、第二处理器及存储在第二存储器上并可在第二处理器上运行的第二计算机程序，所述穿戴设备端包括第三存储器、第三处理器及存储在第三存储器上并可在第三处理器上运行的第三计算机程序，所述控制端包括第四存储器、第四处理器及存储在第四存储器上并可在第四处理器上运行的第四计算机程序，所述服务端包括第五存储器、第五处理器及存储在第五存储器上并可在第五处理器上运行的第五计算机程序，其特征在于，所述第一处理器执行所述第一计算机程序时实现以下步骤：

S1、实时采集养殖舍的当前环境参数，将所述当前环境参数上传至服务端；

所述第二处理器执行所述第二计算机程序时实现以下步骤：

S2、进行所述养殖舍的实时录制，以得到当前养殖视频，将所述当前养殖视频上传至服务端；

所述第三处理器执行所述第三计算机程序时实现以下步骤：

S3、实时采集养殖物的当前体感参数，将所述当前体感参数上传至服务端；

所述第四处理器执行所述第四计算机程序时实现以下步骤：

S4、接收控制指令，将所述控制指令上传至服务端；

所述第五处理器执行所述第五计算机程序时实现以下步骤：

S5、接收所述当前环境参数、所述当前养殖视频、所述当前体感参数和所述控制指令，存储所述当前环境参数、所述当前养殖视频和所述当前体感参数，执行所述控制指令；

S6、根据实时接收的所述当前环境参数、所述当前养殖视频和所述当前体感参数来控制所述环控设备端。

7.根据权利要求6所述的基于大数据的智能化养殖场管理系统，其特征在于，所述第五处理器执行所述第五计算机程序的所述步骤S6时具体实现以下步骤：

判断所述当前环境参数是否超过预设的正常环境参数，以得到环境判断结果，对所述当前养殖视频内的每一只所述养殖物进行比对，以获得每一只所述养殖物的当前行为特征，判断所述当前行为特征是否超过预设的正常行为特征，以得到行为判断结果，判断所述当前体感参数是否超过预设的正常体感参数，以得到体感判断结果，结合所述环境判断结果、所述行为判断结果以及所述体感判断结果，以对所述环控设备端进行调节控制。

8.根据权利要求7所述的基于大数据的智能化养殖场管理系统，其特征在于，所述环控设备端包括多种参数类型的传感器和对应的环境调节设备，每一种参数类型的传感器和每一种参数类型的环境调节设备在所述养殖舍内均设置有多个，所述视频监控端包括多个分布在所述养殖舍内的摄像机，所述穿戴设备端在每一个养殖物上均设置有一个；

所述第五处理器执行所述第五计算机程序的所述步骤S6中“结合所述环境判断结果、所述行为判断结果以及所述体感判断结果，以对所述环控设备端进行调节控制”时具体实现以下步骤

若所述环境判断结果、所述行为判断结果以及所述体感判断结果均为正常的情况下，则不进行调节控制；

若任意一种参数类型的所述环境判断结果、所述行为判断结果以及所述体感判断结果中至少存在一个判断结果为异常的情况，则获取异常位置信息，所述异常位置信息在发生异常为所述环境判断结果时根据上传异常的所述当前环境参数的传感器在所述养殖舍内的位置信息所得到，或者在发生异常为所述行为判断结果时根据上传异常的所述当前养殖视频的摄像机在所述养殖舍内的位置信息和所述行为判断结果为异常的养殖物在所述摄像机内的位置信息所得到，或者在发生异常为所述体感判断结果时根据上传异常的所述当前体感参数的穿戴设备端的定位信息所得到；

获取第一参数类型所对应的第一环境调节设备，获取每一个所述子区域的所述当前环境参数与所有所述第一环境调节设备的环境影响关系、所述当前行为特征与所有所述第一环境调节设备的行为影响关系以及所述当前体感参数与所有所述第一环境调节设备的体感影响关系，所述第一参数类型为判断结果存在异常的参数类型，所述子区域为将所述养殖舍内均匀分割而成的区域，所述养殖物的当前行为特征和当前体感参数等同于所述子区域的当前行为特征和当前体感参数；

将对所有第一环境调节设备的调节方案作为未知数代入至每一个所述子区域的所述环境影响关系、所述行为影响关系和所述体感影响关系内，将所述异常位置信息所在的子区域内的环境参数、行为特征和体感参数恢复到正常范围内为输出条件，将除所述异常位置信息所在的子区域之外的其他子区域的环境参数、行为特征和体感参数保持正常为限制条件，以得到满足所述输出条件和所述限制条件的所有调节方案；

将所有调节方案代入至每一个所述子区域的所述环境影响关系、所述行为影响关系和所述体感影响关系内，以得到每一种调节方案下每一个子区域经过所述调节方案之后的预测环境参数、预测行为特征和预测体感参数，根据所述预测环境参数与所述正常环境参数的临界值之间的差值、所述预测行为特征与所述正常行为特征的临界值之间的差值以及所述预测体感参数与所述正常体感参数的临界值之间的差值对所述调节方案进行权重值计分，以得到每一种调节方案的最终加权总分，从而得到所述最终加权总分最高的最优调节方案；

按照所述最优调节方案对所有第一环境调节设备进行调节控制。

9.根据权利要求8所述的基于大数据的智能化养殖场管理系统，其特征在于，所述第五处理器执行所述第五计算机程序的所述步骤S5之后还包括以下步骤：

对所述当前环境参数按照所述传感器的参数类型进行归类，将同一参数类型的所述当前环境参数按照对应的传感器位于所述养殖舍内的位置信息来在所述养殖舍的整体示意图的对应位置进行标注，并根据所标注的所述当前环境参数所对应的所述环境判断结果来使用不同的颜色，以得到每一种参数类型的当前环境参数情况图；

对每一个所述当前行为特征按照对应的摄像机在所述养殖舍内的位置信息和所述当前行为特征所对应的养殖物在所述摄像机内的位置信息来在所述养殖舍的整体示意图的对应位置进行标注，并根据所标注的所述当前行为特征所对应的所述行为判断结果来使用不同的颜色，以得到所述养殖舍内的当前行为特征情况图；

对每一个所述当前体感参数按照所述当前体感参数所对应的穿戴设备端的定位信息来在所述养殖舍的整体示意图的对应位置进行标注，并根据所标注的所述当前体感参数所对应的所述体感参数结果来使用不同的颜色，以得到所述养殖舍内的当前体感参数情况图；

将所述养殖舍内每一种参数类型的当前环境参数情况图、所述当前养殖视频、所述当前行为特征情况图以及所述当前体感参数情况图上传至控制端。

10.根据权利要求6所述的基于大数据的智能化养殖场管理系统，其特征在于，所述第四处理器执行所述第四计算机程序的所述步骤S4时具体实现以下步骤：

接收远程监控指令，将所述远程监控指令上传至服务端；

所述第五处理器执行所述第五计算机程序的所述步骤S5中“执行所述控制指令”时具体实现以下步骤：

执行所述远程监控指令，实时发送所述当前环境参数、所述当前养殖视频和所述当前体感参数至所述控制端。

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