CN113924994A - 一种家畜健康指标监测管理分析系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种家畜健康指标监测管理分析系统，涉及畜牧业领域，其技术方案包括分析主机和监测传感器以及设置在分析主机内部的分析系统，分析系统包括中央处理模块、数据整理系统、抽样检测系统、云端存储系统、判断模块、深度学习模块和监控系统，监测传感器与云端存储系统之间通信连接，监测传感器安装在家畜的四肢并对家畜进行代号划分，通过深度学习模块可以对牧场中往期的家畜数据进行深度学习，联系数据之间存在的关联，并且对季节与数据数据的关系建立家畜健康‑季节模型，通过该模型能够分别实现对春、夏和秋之间健康模型与冬季健康模型的建立，从而能够对各季节中家畜的健康状况进行有效判断。
Description
技术领域
本发明涉及畜牧业技术领域，尤其涉及一种家畜健康指标监测管理分析系统。
背景技术
家畜是被人类高度驯化的动物，是人类长期劳动的社会产物，具有独特的经济性状，能满足人类的需求，在家畜喂养的过程中需要对家畜的身体状况和健康状况进行检测。
经检索，中国专利号为CN104274163A的发明专利，涉及一种基于多生理参数的家畜健康状况动态监测系统，本监测系统为外戴式装置，采用BP神经网络算法计算家畜的健康状况，以家畜的体温、脉搏和血氧饱和度作为神经网络的输入，家畜的健康状况作为神经网络的输出，系统包括体温模块、脉搏血氧模块、信号调理模块、单片机、通信模块、存储模块、供电模块、衬底、保护膜、扎带等模块。与现有技术相比，本发明采用反射式双波长检测法检测脉搏、血氧饱和度，使本装置不受传感器安放位置的限制；采用外戴式装置，既避免了植入式装置给动物本身带来的创伤，也克服了其出现故障不能及时维修的缺点；此外，其体积小、轻便的特点，便于安装和使用，并不会对家畜的正常活动造成干扰。
然而上述系统在进行检测的过程中缺乏对健康标准的制定，同时对于大批量的家畜，逐个进行检查需要耗费大量的人力与时间，同时进行统计的家畜数据可能会由于家畜之间的相互攻击导致与数据出现异常，进而使得后续对该牧场家畜的健康状况判断出现偏差，因此需要一种家畜健康指标监测管理分析系统。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有技术中缺乏对健康标准的制定，同时对于大批量的家畜，逐个进行检查需要耗费大量的人力与时间的缺点，而提出的一种家畜健康指标监测管理分析系统。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
一种家畜健康指标监测管理分析系统，包括分析主机和监测传感器以及设置在分析主机内部的分析系统，所述分析系统包括中央处理模块、数据整理系统、抽样检测系统、云端存储系统、判断模块、深度学习模块和监控系统，所述监测传感器与所述云端存储系统之间通信连接，所述监测传感器安装在家畜的四肢并对家畜进行代号划分，所述云端存储系统与所述数据整理系统之间通信连接，所述抽样检测系统的内部包括区域抽选模块与指标采集模块，所述指标采集模块对家畜的指标进行检测，抽样的指标包括呼吸频率、心跳、是否流鼻涕、鼻镜是否湿润、体重以及发情频率；
所述监控系统的内部包括图像采集模块、图像处理模块和图像识别模块，所述图像识别模块对图像进行识别，确认家畜之间发生相互攻击的具体代号，所述数据整理系统的内部包括数据获取模块、数据剔除模块与数据存储模块，所述数据剔除模块根据所述图像识别模块中检测出的具体代号对该代号的数据进行剔除；
所述深度学习模块与所述数据存储模块之间通信连接，所述深度学习模块根据所述数据存储模块中的数据进行深度学习，对季节与家畜之间的关系进行分析，进而建立家畜健康-季节模型，所述深度学习模块与所述中央处理模块之间通信连接，所述中央处理模块与所述判断模块之间通信连接，所述监测传感器将监测到的家畜信息传输到所述云端存储系统中。
上述技术方案进一步包括：
所述图像采集模块对外界家畜的日常图像进行拍摄采集，所述图像采集模块将采集到的图像传输到所述图像处理模块中，所述图像处理模块对所述图像采集模块中传输图像中的噪点进行去除，所述图像处理模块将处理后的图像传输到所述图像识别模块中。
所述监测传感器只安装在一部分的家畜四肢，所述区域抽选模块对区域内部的家畜进行划分并随机选择其中的任意区域作为检测区域，所述指标采集模块对该区域中佩戴监测传感器的家畜进行采集检测，所述指标采集模块通过外部的承重装置对佩戴监测传感器的家畜体重进行检测，再通过人工观察家畜是否流鼻涕以及鼻镜是否湿润。
所述建立的家畜健康-季节模型在春、夏和秋季时对应的指标为体温38～39℃，每分钟呼吸15～35次，脉搏数为每分钟60～80次，体重800-900Kg；
在冬季时对应的指标为体温38～39℃，每分钟呼吸15～35次，脉搏数为每分钟60～80次，体重900-1100Kg。
所述监测传感器对家畜监测的信息包括呼吸频率、心跳以及发情频率，所述监测传感器将检测到的数据传输到所述云端存储系统中进行存储，所述数据获取模块对所述云端存储系统其内部统计的数据进行获取，所述数据获取模块对所述指标采集模块检测采集到的数据进行获取。
所述数据剔除模块将剔除后的数据传输到所述数据存储模块中，所述数据存储模块对该数据进行存储，同时所述数据存储模块将数据同步上传到所述云端存储系统中。
所述深度学习模块在进行深度学习的过程使用的数据为之前该牧场中保留的历史数据，所述数据整理系统将家畜的数据传输到所述深度学习模块中，所述深度学习模块根据其所述建立的家畜健康-季节模型对家畜的健康状况进行统计，所述深度学习模块将统计数据传输到所述中央处理模块中，所述中央处理模块将数据传输到所述判断模块中，通过所述判断模块对该检测区域内家畜的健康状况进行判断，从而实现对该牧场内家畜整体健康状况的判断。
相比现有技术，本发明的有益效果为：
1、本发明中，通过抽样检测系统中的区域抽选模块与指标采集模块可以对大批量的家畜中抽取一定量的家畜进行检测，通过小批量的检测结果来反应出整个牧场中家畜的健康状况，同时在对数据家畜数据进行采集过获取的过程中，通过监控系统内部的图像识别模块可以对近期进行过相互攻击的家畜进行识别，然后通过数据剔除模块对识别出家畜对应的数据进行剔除，避免单个异常数据影响最终的检测结果，使得检测结果更加准确，充分反映出牧场中的家畜的健康状况。
2、本发明中，使用时通过深度学习模块可以对牧场中往期的家畜数据进行深度学习，联系数据之间存在的关联，并且对季节与数据数据的关系建立家畜健康-季节模型，通过该模型能够分别实现对春、夏和秋之间健康模型与冬季健康模型的建立，从而能够对各季节中家畜的健康状况进行有效判断。
附图说明
图1为本发明提出的一种家畜健康指标监测管理分析系统的系统框图；
图2为本发明中数据整理系统的系统框图；
图3为本发明中抽样检测系统的系统框图；
图4为本发明中监控系统的系统框图。
图中：1、中央处理模块；2、数据整理系统；3、抽样检测系统；4、监测传感器；5、云端存储系统；6、判断模块；7、深度学习模块；8、监控系统；9、图像采集模块；10、图像处理模块；11、图像识别模块；12、数据获取模块；13、数据剔除模块；14、数据存储模块；15、区域抽选模块；16、指标采集模块。
具体实施方式
下文结合附图和具体实施例对本发明的技术方案做进一步说明。
实施例一
如图1-4所示，本发明提出的一种家畜健康指标监测管理分析系统电动自行车电机检测装置，包括分析主机和监测传感器4以及设置在分析主机内部的分析系统，分析系统包括中央处理模块1、数据整理系统2、抽样检测系统3、云端存储系统5、判断模块6、深度学习模块7和监控系统8，监测传感器4与云端存储系统5之间通信连接，监测传感器4安装在家畜的四肢并对家畜进行代号划分，云端存储系统5与数据整理系统2之间通信连接，监测传感器4只安装在一部分的家畜四肢，监测传感器4对家畜监测的信息包括呼吸频率、心跳以及发情频率，监测传感器4将检测到的数据传输到云端存储系统5中进行存储。
基于实施例一的一种家畜健康指标监测管理分析系统工作原理是，在进行工作时，先将监测传感器4安装在一部分家畜的四肢上(其中家畜指的是牛)，然后再对佩戴监测传感器4的家畜放回牧场中，通过监测传感器4可以对家畜呼吸频率、心跳以及发情频率进行检测，同时会对佩戴监测传感器4的家畜进行代号划分，监测传感器4和云端存储系统5之间通过无线网络络连接，从而将监测传感器4中监测的数据传输到云端存储系统5中进行同步存储。
实施例二
如图1-4所示，基于实施例一的基础上，深度学习模块7与数据存储模块14之间通信连接，深度学习模块7根据数据存储模块14中的数据进行深度学习，对季节与家畜之间的关系进行分析，进而建立家畜健康-季节模型，深度学习模块7与中央处理模块1之间通信连接，深度学习模块7在进行深度学习的过程使用的数据为之前该牧场中保留的历史数据，建立的家畜健康-季节模型在春、夏和秋季时对应的指标为体温38～39℃，每分钟呼吸15～35次，脉搏数为每分钟60～80次，体重800-900Kg；
在冬季时对应的指标为体温38～39℃，每分钟呼吸15～35次，脉搏数为每分钟60～80次，体重900-1100Kg。
本实施例中这样设计工作时，深度学习模块7可以对牧场中往期的家畜数据进行深度学习，联系数据之间存在的关联，并且对季节与数据数据的关系建立家畜健康-季节模型，通过该模型能够分别实现对春、夏和秋之间健康模型与冬季健康模型的建立，进而能够对各个季节中家畜的健康状况进行判断；
同时在对牛群体重进行检测的过程中需要对初配母牛进行单独测算，此时初配母牛的体重在380-400Kg之间即为正常范围内(即母牛处于8-10月之间)，处于即将生产的母牛体重在900-950Kg之间即为正常范围内(即母牛处于13月以上)，避免在对牛群体重进行抽查的过程中出现错误判断。
实施例三
如图1-4所示，基于上述实施例一或二，抽样检测系统3的内部包括区域抽选模块15与指标采集模块16，指标采集模块16对家畜的指标进行检测，抽样的指标包括呼吸频率、心跳、是否流鼻涕、鼻镜是否湿润、体重以及发情频率；
监控系统8的内部包括图像采集模块9、图像处理模块10和图像识别模块11，图像识别模块11对图像进行识别，确认家畜之间发生相互攻击的具体代号，数据整理系统2的内部包括数据获取模块12、数据剔除模块13与数据存储模块14，数据剔除模块13根据图像识别模块11中检测出的具体代号对该代号的数据进行剔除；
图像采集模块9对外界家畜的日常图像进行拍摄采集，图像采集模块9将采集到的图像传输到图像处理模块10中，图像处理模块10对图像采集模块9中传输图像中的噪点进行去除，图像处理模块10将处理后的图像传输到图像识别模块11中；
区域抽选模块15对区域内部的家畜进行划分并随机选择其中的任意区域作为检测区域，指标采集模块16对该区域中佩戴监测传感器4的家畜进行采集检测，指标采集模块16通过外部的承重装置对佩戴监测传感器4的家畜体重进行检测，再通过人工观察家畜是否流鼻涕以及鼻镜是否湿润，数据获取模块12对云端存储系统5其内部统计的数据进行获取，数据获取模块12对指标采集模块16检测采集到的数据进行获取，数据剔除模块13将剔除后的数据传输到数据存储模块14中，数据存储模块14对该数据进行存储，同时数据存储模块14将数据同步上传到云端存储系统5中；
数据整理系统2将家畜的数据传输到深度学习模块7中，深度学习模块7根据其建立的家畜健康-季节模型对家畜的健康状况进行统计，深度学习模块7将统计数据传输到中央处理模块1中，中央处理模块1将数据传输到判断模块6中，通过判断模块6对该检测区域内家畜的健康状况进行判断，从而实现对该牧场内家畜整体健康状况的判断。
本实施例中，工作时，区域抽选模块15对区域内部的家畜进行划分并随机选择其中的任意区域作为检测区域，然后指标采集模块16对家畜的指标进行检测，抽样的指标包括呼吸频率、心跳、是否流鼻涕、鼻镜是否湿润、体重以及发情频率，同时呼吸频率、心跳以及发情频率，通过监测传感器4中监测出的数据传输到云端存储系统5中，在进行检测的过程只检查佩戴有监测传感器4的家畜，同时指标采集模块16通过外部的承重装置对佩戴监测传感器4的家畜体重进行检测，再通过人工观察家畜是否流鼻涕以及鼻镜是否湿润；
指标采集模块16将检测获得的数据传输到数据整理系统2中，数据整理系统2内部的数据获取模块12再对数据进行获取，数据获取模块12同时对云端存储系统5其内部统计中进行检测的家畜的数据进行获取；
图像采集模块9对外界家畜的日常图像进行拍摄采集，图像采集模块9将采集到的图像传输到图像处理模块10中，图像处理模块10对图像采集模块9中传输图像中的噪点进行去除，图像处理模块10将处理后的图像传输到图像识别模块11中，图像识别模块11可以对近期进行过相互攻击的家畜进行识别，然后通过数据剔除模块13对识别出家畜对应的数据进行剔除，避免单个异常数据影响最终的检测结果，使得检测结果更加准确；
数据剔除模块13将剔除后的数据传输到数据存储模块14中，数据存储模块14对该数据进行存储，同时数据存储模块14将数据同步上传到云端存储系统5中，数据整理系统2将家畜的数据传输到深度学习模块7中，深度学习模块7根据其建立的家畜健康-季节模型对家畜的健康状况进行统计，深度学习模块7将统计数据传输到中央处理模块1中，中央处理模块1将数据传输到判断模块6中，通过判断模块6对该检测区域内家畜的健康状况进行判断，从而实现对该牧场内家畜整体健康状况的判断。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明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发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种家畜健康指标监测管理分析系统，包括分析主机和监测传感器(4)以及设置在分析主机内部的分析系统，其特征在于，所述分析系统包括中央处理模块(1)、数据整理系统(2)、抽样检测系统(3)、云端存储系统(5)、判断模块(6)、深度学习模块(7)和监控系统(8)，所述监测传感器(4)与所述云端存储系统(5)之间通信连接，所述监测传感器(4)安装在家畜的四肢并对家畜进行代号划分，所述云端存储系统(5)与所述数据整理系统(2)之间通信连接，所述抽样检测系统(3)的内部包括区域抽选模块(15)与指标采集模块(16)，所述指标采集模块(16)对家畜的指标进行检测，抽样的指标包括呼吸频率、心跳、是否流鼻涕、鼻镜是否湿润、体重以及发情频率；
所述监控系统(8)的内部包括图像采集模块(9)、图像处理模块(10)和图像识别模块(11)，所述图像识别模块(11)对图像进行识别，确认家畜之间发生相互攻击的具体代号，所述数据整理系统(2)的内部包括数据获取模块(12)、数据剔除模块(13)与数据存储模块(14)，所述数据剔除模块(13)根据所述图像识别模块(11)中检测出的具体代号对该代号的数据进行剔除；
所述深度学习模块(7)与所述数据存储模块(14)之间通信连接，所述深度学习模块(7)根据所述数据存储模块(14)中的数据进行深度学习，对季节与家畜之间的关系进行分析，进而建立家畜健康-季节模型，所述深度学习模块(7)与所述中央处理模块(1)之间通信连接，所述中央处理模块(1)与所述判断模块(6)之间通信连接，所述监测传感器(4)将监测到的家畜信息传输到所述云端存储系统(5)中。
2.根据权利要求1所述的一种家畜健康指标监测管理分析系统，其特征在于，所述图像采集模块(9)对外界家畜的日常图像进行拍摄采集，所述图像采集模块(9)将采集到的图像传输到所述图像处理模块(10)中，所述图像处理模块(10)对所述图像采集模块(9)中传输图像中的噪点进行去除，所述图像处理模块(10)将处理后的图像传输到所述图像识别模块(11)中。
3.根据权利要求2所述的一种家畜健康指标监测管理分析系统，其特征在于，所述监测传感器(4)只安装在一部分的家畜四肢，所述区域抽选模块(15)对区域内部的家畜进行划分并随机选择其中的任意区域作为检测区域，所述指标采集模块(16)对该区域中佩戴监测传感器(4)的家畜进行采集检测，所述指标采集模块(16)通过外部的承重装置对佩戴监测传感器(4)的家畜体重进行检测，再通过人工观察家畜是否流鼻涕以及鼻镜是否湿润。
4.根据权利要求3所述的一种家畜健康指标监测管理分析系统，其特征在于，所述建立的家畜健康-季节模型在春、夏和秋季时对应的指标为体温38～39℃，每分钟呼吸15～35次，脉搏数为每分钟60～80次，体重800-900Kg；
在冬季时对应的指标为体温38～39℃，每分钟呼吸15～35次，脉搏数为每分钟60～80次，体重900-1100Kg。
5.根据权利要求4所述的一种家畜健康指标监测管理分析系统，其特征在于，所述监测传感器(4)对家畜监测的信息包括呼吸频率、心跳以及发情频率，所述监测传感器(4)将检测到的数据传输到所述云端存储系统(5)中进行存储，所述数据获取模块(12)对所述云端存储系统(5)其内部统计的数据进行获取，所述数据获取模块(12)对所述指标采集模块(16)检测采集到的数据进行获取。
6.根据权利要求5所述的一种家畜健康指标监测管理分析系统，其特征在于，所述数据剔除模块(13)将剔除后的数据传输到所述数据存储模块(14)中，所述数据存储模块(14)对该数据进行存储，同时所述数据存储模块(14)将数据同步上传到所述云端存储系统(5)中。
7.根据权利要求6所述的一种家畜健康指标监测管理分析系统，其特征在于，所述深度学习模块(7)在进行深度学习的过程使用的数据为之前该牧场中保留的历史数据，所述数据整理系统(2)将家畜的数据传输到所述深度学习模块(7)中，所述深度学习模块(7)根据其所述建立的家畜健康-季节模型对家畜的健康状况进行统计，所述深度学习模块(7)将统计数据传输到所述中央处理模块(1)中，所述中央处理模块(1)将数据传输到所述判断模块(6)中，通过所述判断模块(6)对该检测区域内家畜的健康状况进行判断，从而实现对该牧场内家畜整体健康状况的判断。
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