CN112568141A - 对猪进行疾病预防的监管系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种对猪进行疾病预防的监管系统，通过数据采集系统、实时采集猪的体表温度和运动信息，通过通信基站将其传输服务器模块，在服务器模块中进行智能分析，对温度和行为进行判断，并将结果发送至WEB服务模块或者手机的APP，为每一头猪建立一套生物钟模型，实时获取到猪处于健康状态或疾病状态，形成自动体温和活动探测的预报系统，当有某头猪出现异常时，主动给养殖人员发出告警信息，为养殖场节约了人力成本，同时可以全天候的监控猪的生命体征，实现了对猪只进行实时监测，降低了养殖场的养殖风险。做到疾病的早发现、早预防、早治疗，减少死亡率，避免经济损失。
Description
技术领域
本发明涉及畜牧养殖领域，尤其涉及一种对猪进行疾病预防的监管系统。
背景技术
目前，猪养殖业中健康监测是一个非常重要的环节，温度和行为特征是两个重要的生理指标，温度异常和行为异常是猪生理失调的重要症状，在许多疾病中，特别是在传染病中，猪的行为异常和体温上升往往比其他症状出现更早，如：烦躁或者长期俯卧，精神状态低迷。
在行为特征方面，人工观察猪的行为特征，猪在生病的时候，表现得及不活跃，进食情况不佳，那么猪的位置变化就不会那么明显，当猪在生病的时候，容易出现精力不足，食欲下降，也会出现昏睡，嗜睡等现象，这些病症都会表现出猪的活动减少，猪在立体空间中，x，y，z三个维度上的距离变化减少。这依赖于人的肉眼去观察，饲养员在长期的养殖过程中，积累养殖的经验，然后将这些经验记忆分析。
另外，猪生病还表现在体温上面，猪体温升高，一是由于病理性的，二是可能后备母猪处于发情期。单一从体温升高而确定猪在生病显得不是那么可靠，而体温的检测，一般采用红外测温仪(利用红外热像仪测量猪体温)、水银温度计检测，水银温度计测量体温的方法如下，首先需要将水银温度计插入猪的直肠，再让水银温度计在直肠内停留5-10分钟，这样才能测出准确的体温，但这种测温时间长、效率低，容易引起猪的应激反应，很有可能损坏水银温度计，因此这种方法，在养殖猪的场所根本无法实现，也无法进行大数据量的统计分析；另一种利用红外热像仪测量猪体温的测量方法，一般是针对一个猪栏进行猪群的体温测量，很难定位到猪的个体，不利于个体猪的健康状态追踪监控。还有体温升高，还有可能为发情。发烧和发情虽然都会表现为体温升高，但是发烧属于病理性，会造成运动量下降；而发情却相反，当后备母猪看到公猪时，会表现得兴奋，表现出运动量增大。如果还采用传统的人工观测检测分析方法，无法高效大量的进行统计分析；其次依靠人工肉眼观察猪的生活习性，存在误差，而且无法同时对大批量的猪只进行观测和对比，也不能对每一头猪的健康状况都作出有效的评估，不能及时地发现存在潜在的有疾病前兆的猪，不利于后续进行有效处理，来避免引起大范围的猪瘟。
因此有必要设计一种新的一种对猪进行疾病预防的监管系统，以克服上述问题。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术之缺陷，提供了一种对猪进行疾病预防的监管系统，以保证操作方便、系统化、准确化的准确性。
本发明是这样实现的：一种对猪进行疾病预防的监管系统，其包括：
数据采集系统，其包括智能耳标，智能耳标采用无线通信技术，其配置有高精度的温度传感器、高灵敏度的运动传感器、LED部件、耳标通信模块，智能耳标具有唯一身份识别码，智能耳标实时采集猪的体表温度和运动信息；
通信基站，其配置有温湿度模块、采集器模块、基站通信模块，基站通信模块用以接收耳标通信模块发送的数据，并将接收到的数据传输至服务器模块；
服务器模块，其包括接入服务模块、实时处理模块、智能分析模块、WEB 服务模块，接入服务模块接收通信基站发送的数据，通过实时处理模块、智能分析模块对接收的数据进行智能分析，对温度和行为进行判断，并将结果发送至WEB服务模块或者手机的APP。
智能分析模块结合AI算法，监测到体温和行为异常的数据，将异常数据及其对应的猪发出预警到手机的APP，同时对当前猪舍的猪进行盘点、预估重。
基站通信模块包括基站4G模块和基站蓝牙模块，基站蓝牙模块接收智能耳标发送的信息，基站4G模块用以向服务器模块传输数据。
智能耳标采用2.4G无线通信技术，具有定位查找功能，LED部件发出灯光警告。
一种对猪进行疾病预防的监管系统，其特征在于：在服务器模块中，对采集到的数据进行实时处理模块、智能分析模块这一处理过程中，需进行建模分析，并通过结果对猪是否发烧，生病做出判断，模型判断结果方法如下：
第一步，对于采集到的数据进行清洗，并对缺失值进行处理；
第二步，对于温度数据和运动数据分别采用LSTM(Long-Short Term Memory 长短期记忆)模型和CNN(Convolutional Neural Network卷积神经网络)模型进行训练，并对下一时刻的状态进行估计；
第三步，使用测试数据集对模型进行检验，并应用于做预测；
第四步，将预测结果和实际结果进行比较分析，超出一定数据区间范围则判断为发烧、可能生病状态。
对于采集到的数据进行清洗，对猪的体温，及运动状态信息进行采集，对于采集后的数据进行清洗，如发现空值，则使用前几天的相同时刻的均值进行填充。
温度数据的下一时刻估计方法如下，如果下一时刻的温度超过预测的温度的[0.025,0.975]置信区间，如果高于上限，表现为高温，低于下限，那么表现为耳标存在松动，甚至脱落。
运动的数据下一时刻估计方法如下，它每一时刻含有三个维度的坐标x，y， z，使用CNN模型来提取该猪的运动状态的特征，设置卷积核，利用历史数据对CNN模型进行训练，并预测下一个时刻的值，超出[0.025,0.975]的置信区间上限，则为过于活跃，可能是后备母猪处于发情期，低于下限则可能是因为生病而造成嗜睡，昏睡。
本发明通过数据采集系统、实时采集猪的体表温度和运动信息，通过通信基站将其传输服务器模块，在服务器模块中进行智能分析，对温度和行为进行判断，并将结果发送至WEB服务模块或者手机的APP，为每一头猪建立一套生物钟模型，实时获取到猪处于健康状态或疾病状态，形成自动体温和活动探测的预报系统，当有某头猪出现异常时，主动给养殖人员发出告警信息，为养殖场节约了人力成本，同时可以全天候的监控猪的生命体征，实现了对猪只进行实时监测，降低了养殖场的养殖风险。做到疾病的早发现、早预防、早治疗，减少死亡率，避免经济损失。
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一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1为本发明实施例提供的监管系统的流程图；
图2为本发明实施例提供的监管系统内部模块示意图；
图3为本发明实施例提供的服务器模块图；
图4为本发明实施例提供的温度和运动行为监管的流程图。
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它实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1-4，本发明提供一种对猪进行疾病预防的监管系统，其包括：数据采集系统，其包括智能耳标，智能耳标采用无线通信技术，其配置有高精度的温度传感器、高灵敏度的运动传感器、LED部件、耳标通信模块，智能耳标具有唯一身份识别码，智能耳标实时采集猪的体表温度和运动信息，智能耳标采用 2.4G无线通信技术，具有定位查找功能，LED部件发出灯光警告。
通信基站，其配置有温湿度模块、采集器模块、基站通信模块，基站通信模块用以接收耳标通信模块发送的数据，并将接收到的数据传输至服务器模块。基站通信模块包括基站4G模块和基站蓝牙模块，基站蓝牙模块接收智能耳标发送的信息，基站4G模块用以向服务器模块传输数据。
服务器模块，其包括接入服务模块、实时处理模块、智能分析模块、WEB 服务模块，接入服务模块接收通信基站发送的数据，通过实时处理模块、智能分析模块对接收的数据进行智能分析，对温度和行为进行判断，并将结果发送至WEB服务模块或者手机的APP。智能分析模块结合AI算法，监测到体温和行为异常的数据，将异常数据及其对应的猪发出预警到手机的APP，同时对当前猪舍的猪进行盘点、预估重。
一种对猪进行疾病预防的监管系统，智能耳标采集猪的体温和行为数据，然后上报通信基站，通信基站再通过4G模块把收集到的信息上报的外网服务器，服务器上运行着大数据处理的服务和AI判别模型，可以对每个标签的状态进行判别；各个终端可以实时获取到猪处于健康状态或疾病状态，在服务器模块中，对采集到的数据进行实时处理模块、智能分析模块这一处理过程中，需进行建模分析，并通过结果对猪是否发烧，生病做出判断，模型判断结果方法如下：
第一步，对于采集到的数据进行清洗，并对缺失值进行处理；
第二步，对于温度数据和运动数据分别采用LSTM(Long-Short Term Memory 长短期记忆)模型和CNN(Convolutional Neural Network卷积神经网络)模型进行训练，并对下一时刻的状态进行估计；
第三步，使用测试数据集对模型进行检验，并应用于做预测；
第四步，将预测结果和实际结果进行比较分析，超出一定数据区间范围则判断为发烧、可能生病状态。
对于采集到的数据进行清洗，对猪的体温，及运动状态信息进行采集，对于采集后的数据进行清洗，如发现空值，则使用前几天的相同时刻的均值进行填充。因为以这种方式填充，在统计学上的影响比较小，并且也考虑到了生物体体温以天为周期变化；短窗口平滑消除不同时刻因为设备问题照成的微小误差，因为我们更注重于温度的变化趋势，变化趋势也是判断猪只是否正常的一个重要特征。
使用LSTM算法对温度形成的时间序列进行学习，并对下一时刻的温度做出预判，温度数据的下一时刻估计方法如下，如果下一时刻的温度超过预测的温度的[0.025,0.975]置信区间，如果高于上限，表现为高温，低于下限，那么表现为耳标存在松动，甚至脱落。LSTM(long short-term memory)长短期记忆，解决了长序列训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题，LSTM在更长的序列中有更好的表现。
运动的数据下一时刻估计方法如下，它每一时刻含有三个维度的坐标x，y， z，使用CNN模型来提取该猪的运动状态的特征，设置卷积核，卷积核可以设置为3*60，利用历史数据对CNN模型进行训练，并预测下一个时刻的值，超出 [0.025,0.975]的置信区间上限，则为过于活跃，可能是后备母猪处于发情期，低于下限则可能是因为生病而造成嗜睡，昏睡。
例如一个LeNet5的CNN的模型，使用卷积运算(conv)提取三维运动状态信息，使用average pooling池化，减少数据维度，也在一定程度上避免过拟合，经过两次卷积运算(conv1和conv2)及两个池化运算(pool1和pool2)，然后进入神经网络部分的隐藏层，然后全连接层，训练调整后确定权重，模型固定下来后，对新的数据进行预测。
通过上面温度和运动量与模型预测结果的对比结果，来判断猪是生病的可能性大小。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种对猪进行疾病预防的监管系统，其特征在于，包括：
数据采集系统，其包括智能耳标，智能耳标采用无线通信技术，其配置有高精度的温度传感器、高灵敏度的运动传感器、LED部件、耳标通信模块，智能耳标具有唯一身份识别码，智能耳标实时采集猪的体表温度和运动信息；
通信基站，其配置有温湿度模块、采集器模块、基站通信模块，基站通信模块用以接收耳标通信模块发送的数据，并将接收到的数据传输至服务器模块；
服务器模块，其包括接入服务模块、实时处理模块、智能分析模块、WEB服务模块，接入服务模块接收通信基站发送的数据，通过实时处理模块、智能分析模块对接收的数据进行智能分析，对温度和行为进行判断，并将结果发送至WEB服务模块或者手机的APP。
2.如权利要求1所述的一种对猪进行疾病预防的监管系统，其特征在于：智能分析模块结合AI算法，监测到体温和行为异常的数据，将异常数据及其对应的猪发出预警到手机的APP，同时对当前猪舍的猪进行盘点、预估重。
3.如权利要求1所述的一种对猪进行疾病预防的监管系统，其特征在于：基站通信模块包括基站4G模块和基站蓝牙模块，基站蓝牙模块接收智能耳标发送的信息，基站4G模块用以向服务器模块传输数据。
4.如权利要求1所述的一种对猪进行疾病预防的监管系统，其特征在于：智能耳标采用2.4G无线通信技术，具有定位查找功能，LED部件发出灯光警告。
5.一种如权利要求1所述的一种对猪进行疾病预防的监管系统，其特征在于：在服务器模块中，对采集到的数据进行实时处理模块、智能分析模块这一处理过程中，需进行建模分析，并通过结果对猪是否发烧，生病做出判断，模型判断结果方法如下：
第一步，对于采集到的数据进行清洗，并对缺失值进行处理；
第二步，对于温度数据和运动数据分别采用LSTM(Long-Short Term Memory长短期记忆)模型和CNN(Convolutional Neural Network卷积神经网络)模型进行训练，并对下一时刻的状态进行估计；
第三步，使用测试数据集对模型进行检验，并应用于做预测；
第四步，将预测结果和实际结果进行比较分析，超出一定数据区间范围则判断为发烧、可能生病状态。
6.如权利要求5所述的一种对猪进行疾病预防的监管系统，其特征在于：对于采集到的数据进行清洗，对猪的体温，及运动状态信息进行采集，对于采集后的数据进行清洗，如发现空值，则使用前几天的相同时刻的均值进行填充。
7.如权利要求5所述的一种对猪进行疾病预防的监管系统，其特征在于：温度数据的下一时刻估计方法如下，如果下一时刻的温度超过预测的温度的[0.025,0.975]置信区间，如果高于上限，表现为高温，低于下限，那么表现为耳标存在松动，甚至脱落。
8.如权利要求5所述的一种对猪进行疾病预防的监管系统，其特征在于：运动的数据下一时刻估计方法如下，它每一时刻含有三个维度的坐标x，y，z，使用CNN模型来提取该猪的运动状态的特征，设置卷积核，利用历史数据对CNN模型进行训练，并预测下一个时刻的值，超出[0.025,0.975]的置信区间上限，则为过于活跃，可能是后备母猪处于发情期，低于下限则可能是因为生病而造成嗜睡，昏睡。
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