CN113938503A - 一种通过生猪行为体征监测对疾病的预警系统及构建方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种通过生猪行为体征监测对疾病的预警系统及构建方法；其中系统部分包括：基础信息管理模块、音视频监测模块、环境信息监测模块、边缘计算终端模块、互联网模块、云端平台模块；通过本发明的构建方案：S1：规模化生猪养殖疾病智能监测预警标准体系构建；S2：生猪基本信息及个体健康数据库构建；S3：养殖环境及生物体征感知系统构建；S4：预警模型构建；S5：预警云平台构建；五个步骤构建处生猪养殖疫病智能监测预警云平台系统。
Description
技术领域
本发明属于畜牧养殖业疾病大数据监测及云平台技术领域，具体涉及一种通过生猪行为体征监测对疾病的预警系统及构建方法。
背景技术
我国是世界猪肉消费第一大国，2010—2018年，每年消费猪肉均超过5000万吨，猪肉是我国居民肉食的主要来源，在我国居民的膳食结构中扮演着重要角色。2019年，受环保政策、规模化养殖趋势、“非洲猪瘟”等因素叠加影响，我国生猪出栏量出现较大幅度减少，同比下降21.57％，疫病防控形势日益严峻，严重威胁着生猪的规模化养殖。而猪场疫病的爆发具有很强的突发性、集中性，短时间内疫病的扩散频率和节奏会明显加快，造成猪场的防疫控制经常跟不上疫病爆发的速度，给规模化养殖猪场带来严重的损失。如何对规模化猪场的疫病爆发进行及时有效的监测预警，一直是各大猪场和相关政府部门不断关注的焦点问题。为解决这些问题，目前世界各国都在致力于提高对疫病暴发早期预警能力的研究。
一些畜牧业比较发达的国家较早将风险分析方法用于兽医工作中并取得了明显成效，如蓝舌病、牛海绵状脑病等的监测(Beauvais et al 2019)。建立了包括生猪在内的较为完善的动物疫病预警系统，如：FAO、OIE、欧盟等国际组织都建立了动物疫病预警体系或系统。FAO建立了跨国界动物疾病信息系统(TADinfo)以及北非、中东和阿拉伯半岛区域性动物疾病监测和控制网络(RADISCON)等。欧盟建立了由重大动物疫病通报系统(ADNS)、人畜共患病通报网络、畜禽及其产品交易监测网络和实验室监测网络等几个网络组成的重大动物疫病预警体系。美国的动物流行病学分析系统建设最为完善，通过风险评估、流行病学分析、地理空间分析等多种手段对某种重大疫病可能对美国畜牧业造成的影响以及可能发生程度进行预警性风险分析，提出最佳应急方案。这些较为成熟的方法和技术可为本发明提供理论参考，说明建立生猪养殖疫病监测预警体系具有可行性。
我国在这方面还处于起步阶段，但在构建生猪疫病预警体系方面也做了一些尝试，如：(严斯刚等2011)针对广西柳州当地的养殖情况、防疫状况和经济社会发展现状，建立了生猪重大疫病风险评估模式，通过临床应用，使全市生猪平均死亡率下降了1.98％，新增产值3400万元，经济效益、社会效益和生态效益显著。由此可见，风险评估预警可有效降低动物疫病发病率和死亡率，对畜牧业发展极其重要。目前，疫病监测预警大多采用人工研判方式，相关数据信息的时效性、准确性难以保证。为此，近几年来，许多专家学者将信息技术引入生猪疫病监测预警中，从图像、声音、温度、行走轨迹等多个切入点开展积极的探索研究。如：(浦雪峰等，2009)构建了一种生猪排泄行为的监控系统，通过运动目标检测算法和图像识别算法自动统计生猪的排泄次数，当检测到排泄数据发生异常时，便判定为发生异常行为的疑似病猪，并及时向监控中心发出报警，提醒工作人员及时检查处理。(朱伟兴等，2010)提出一种疑似病猪的基于ARM平台的行为自动监测系统。利用高清摄像头对猪粪便进行实时监控，通过改进的运动目标监测算法和基于像素对称特征的图像识别算法定位具有异常行为的疑似病猪。(张苏楠等，2016)提出生猪在争斗、抢食及身体不适的情况会有不同的声音信号，通过采集猪只不同状态下的声音信号，提取出相应的描述特征，有效的自动检测出猪打架，咳嗽，抢食、挤压等七种行为异常的声音。从近三年国内相关发明专利来看，生猪健康监测预警系统多采用物联网技术采集一种或两种生猪疫病相关参数，注重养殖环境的监测与控制。以上这些方法，在一定程度上解决了生猪疫病监测预警的时效性问题。
疫病防控技术体系的构建是国内外养猪都要面对的问题。国外生猪养殖发达国家主要通过根除的方式解决养殖过程中的重要疫病，很少采用一体化防控模式。但由于我国养猪规模化程度低、养殖密度大、设施落后，难以广泛通过根除技术来防控重要疫病。
运用人工智能、物联网、养殖环境及疫病监测大数据开发猪健康状态评估及疫病预警系统，构建猪健康状态评估及疫病预警云平台，是多种现代技术的融合，国内未见相关报道。
本发明根据生猪疫病发生的历史和实时情况，结合疫病特定风险因子的变化规律，对疫情的可能的发展趋势进行超前评估和预测，并据此提出最佳防控风险管理措施，供决策参考，进一步提高生猪养殖疫病监测预警的可靠性，增强云南生猪产业重大疫病防疫能力。
发明内容
为了解决上述技术问题，本发明设计了一种通过生猪行为体征监测对疾病的预警系统及构建方法，通过实际调研、建立标准、采集数据、构建模型、云平台开发几个主要构建步骤，构建出一个基于互联网、人工智能、大数据云平台的生猪健康状态评估和预警系统，通过体温、行为、声音和圈舍环境指标对可能的疾病做出超前评估和预测预警，并据此提出最佳防控风险管理措施；
为了达到上述技术效果，本发明是通过以下技术方案实现的：一种通过生猪行为体征监测对疾病的预警系统，其特征在于，包括：基础信息管理模块、音视频监测模块、环境信息监测模块、边缘计算终端模块、互联网模块、云端平台模块；
所述基础信息管理模块用于采集存储生猪个体基本信息、喂食、喂水防疫情况、健康数据；音视频模块包括用于养殖环境中的广角摄像头及音频采集器，用于采集生猪的精神状态、行为特征、声音数据，提供可视化分析；环境信息监测模块包括用于养殖环境的温湿度传感器、氨气监测仪、二氧化碳浓度监测仪、光照系统、红外体温成像监控，分别用来采集监测养殖环境当前温湿度，氨气和二氧化碳浓度，生猪体温数据，养殖环境光照强度并可对光照进行调节；边缘计算终端模块负责对音视频监测模块、环境信息监测模块以及红外体温成像监控采集到的数据进行分析、处理，然后通过互联网模块与云端平台模块进行数据交互，实时分析识别，对生猪的生理状况、行为特征，以及养殖环境的情况数据相结合，做出实时在线远程防控、评估及预警；
本发明的另一目的在于提供一种通过生猪行为体征监测对疾病的预警系统的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：规模化生猪养殖疾病智能监测预警标准体系构建：对云南标准的生猪养殖场做常见流行疾病调研，结合调研疾病的病症、表现方式、养殖环境等调研数据进行研讨，确立监测标准体系；
S2：生猪基本信息及个体健康数据库构建：采用专人专管，定时报送的方式采集生猪的基本信息数据和个体健康数据，对上述的数据进行分析建模，形成生猪个体健康状态的分析评估；
S3：养殖环境及生物体征感知系统构建：通过系统中设置的音视频监测模块、环境信息监测模块基于物联网对养殖环境，生猪的生物体征进行监测，进而获得生猪和养殖环境的特征数据，通过系统模块自动构建相关参数数据集；
S4：预警模型构建：通过大数据分析和人工智能对探明生猪疫情发生流行的主要可监测因素，对S2、S3中进行实时监测采集的数据结果进行评估分析，通过机器学习算法，建立一个针对生猪流行病发生的有效预警模型；
S5：预警云平台构建：通过移动互联网和云计算，结合S4构建的预警模型，构建出生猪健康状态评估和预警云平台；对生猪进行健康状态评估、疫病分级预警、为防控决策提供建议；
优选的，所述S1中监测标准体系包括明确检测指标、统一数据标准、确立预警等级、指定预警机制；
优选的，所述S2中的个体健康包括采食情况、血检结果、防疫情况；
优选的，所述S3中养殖环境包括温度、相对湿度、氨气浓度、二氧化碳浓度、光照；生猪特征数据包括精神状态、行为特征、体温、声音；
优选的，所述体温监测步骤依次包括：1)红外体温成像监控采集生猪体温红外数据；2)通过边缘计算对红外体温数据分析处理；3)对生猪活体监测点提取；4)提取数据经过mask-RNN算法和YOLO算法处理；5)通过机器学习对数据进行数据校准和模型优化，实现生猪体温监测；
优选的，所述S4中的预警模型通过获得生猪健康状态评估指数，监测生猪行为或环境异常，有效开展群体疫病分级预警，可根据不同养殖阶段下猪场环境是否适宜做出判断，对于可能引发的流行疫病发出预警，并建议采取的措施；
优选的，根据S5中构建的预警云平台建立一个生猪养殖疫病智能监测预警示范基地，实现生猪伪狂犬病、蓝耳病、非洲猪瘟的识别预警，同时对抢食、打斗、挤压等行为进行识别提醒。
本发明的有益效果是：
1)生猪养殖疫病监测指标多元化。本项目解决数据采集指标单一问题，建立科学全面的规模化生猪养殖疫病智能监测预警标准体系，由专业人员定点、定时记录生猪基本信息、历史发病情况、血检结果数据，利用物联网技术实时采集包括养殖环境、行为特征、体温、声音、视频等疫病特定风险因子表征数据，建立全局、多元、有效的监测数据集，为实现生猪养殖疫病监测预警提供有效的数据支撑。2)基于大数据、云计算、人工智能实现生猪养殖疫病监测预警智能化。本项目以生猪养殖疫病监测数据集为基础，让计算机模拟人类的学习过程，机器通过学习获得智能分析能力，自动完成模型参数计算拟合，构建有效的预警模型，实现智能化疫病预警。该方式与传统抽样统计方式的预警有所不同，必须结合具体业务和需求，通过行业专家人工标记的大量数据中，研发出适合生猪养殖疫病监测预警业务本身的算法和模型，建立的模型更加智能和有效。3)本发明提供的系统，有利于解决生猪养殖时预防控制疾病的实时问题，降低生猪的患病率、死亡率，降低人工养殖成本和劳动强度，保障生猪品质安全，通过两个养殖基地进行实践后，在云南各个养殖场进行推广运用，立足云南，辐射到全国的生猪养殖产业，加快促进规模化猪场的科学、安全、高效生产，推动智慧养殖业的进一步升级和发展，具有广阔的应用前景。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述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的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明的系统构建技术线路图；
图2是本发明的系统疫病预警原理框图；
图3是本发明的系统热成像生猪体温监测流程框图。
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作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。
实施例1
一种通过生猪行为体征监测对疾病的预警系统，其特征在于，包括：基础信息管理模块、音视频监测模块、环境信息监测模块、边缘计算终端模块、互联网模块、云端平台模块；
所述基础信息管理模块用于采集存储生猪个体基本信息、喂食、喂水防疫情况、健康数据；音视频模块包括用于养殖环境中的广角摄像头及音频采集器，用于采集生猪的精神状态、行为特征、声音数据，提供可视化分析；环境信息监测模块包括用于养殖环境的温湿度传感器、氨气监测仪、二氧化碳浓度监测仪、光照系统、红外体温成像监控，分别用来采集监测养殖环境当前温湿度，氨气和二氧化碳浓度，生猪体温数据，养殖环境光照强度并可对光照进行调节；边缘计算终端模块负责对音视频监测模块、环境信息监测模块以及红外体温成像监控采集到的数据进行分析、处理，然后通过互联网模块与云端平台模块进行数据交互，实时分析识别，对生猪的生理状况、行为特征，以及养殖环境的情况数据相结合，做出实时在线远程防控、评估及预警。
实施例2
一种通过生猪行为体征监测对疾病的预警系统的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：规模化生猪养殖疾病智能监测预警标准体系构建：对云南标准的生猪养殖场做常见流行疾病调研，结合调研疾病的病症、表现方式、养殖环境等调研数据进行研讨，确立监测标准体系；
S2：生猪基本信息及个体健康数据库构建：采用专人专管，定时报送的方式采集生猪的基本信息数据和个体健康数据，对上述的数据进行分析建模，形成生猪个体健康状态的分析评估；
S3：养殖环境及生物体征感知系统构建：通过系统中设置的音视频监测模块、环境信息监测模块基于物联网对养殖环境，生猪的生物体征进行监测，进而获得生猪和养殖环境的特征数据，通过系统模块自动构建相关参数数据集；
S4：预警模型构建：通过大数据分析和人工智能对探明生猪疫情发生流行的主要可监测因素，对S2、S3中进行实时监测采集的数据结果进行评估分析，通过机器学习算法，建立一个针对生猪流行病发生的有效预警模型；
S5：预警云平台构建：通过移动互联网和云计算，结合S4构建的预警模型，构建出生猪健康状态评估和预警云平台；对生猪进行健康状态评估、疫病分级预警、为防控决策提供建议；
优选的，所述S1中监测标准体系包括明确检测指标、统一数据标准、确立预警等级、指定预警机制；
优选的，所述S2中的个体健康包括采食情况、血检结果、防疫情况；
优选的，所述S3中养殖环境包括温度、相对湿度、氨气浓度、二氧化碳浓度、光照；生猪特征数据包括精神状态、行为特征、体温、声音；
优选的，所述体温监测步骤依次包括：1)红外体温成像监控采集生猪体温红外数据；2)通过边缘计算对红外体温数据分析处理；3)对生猪活体监测点提取；4)提取数据经过mask-RNN算法和YOLO算法处理；5)通过机器学习对数据进行数据校准和模型优化，实现生猪体温监测；
优选的，所述S4中的预警模型通过获得生猪健康状态评估指数，监测生猪行为或环境异常，有效开展群体疫病分级预警，可根据不同养殖阶段下猪场环境是否适宜做出判断，对于可能引发的流行疫病发出预警，并建议采取的措施；
优选的，根据S5中构建的预警云平台建立一个生猪养殖疫病智能监测预警示范基地；实现生猪伪狂犬病、蓝耳病、非洲猪瘟的识别预警，同时对呛食、打斗、挤压等行为进行识别提醒。
实施例3
幼猪入栏时，将耳标打在幼猪耳朵处，耳标上的二维码是没头生猪的唯一识别码；红外体温成像监控实时监测圈舍内生猪的体温数据；
氨气监测仪和二氧化碳浓度监测仪实时监测圈舍内氨气、二氧化碳含量；当氨气浓度过高时，预警养殖人员为圈舍进行空气循环净化，防止生猪氨气中毒；同时，氨气浓度的升高也预警养殖人员生猪肝脏功能可能患有疾病，及早进行健康排查，如患有相关疾病及早治疗；
广角摄像头实时监测生猪的精神状态和行为体征；音频采集器监测生猪发出的异常声响，如呼吸急促，咳嗽等；
温湿度监测仪对圈舍内的温湿度进行监测，保持养殖环境当前温湿度在控制范围内。
综上所述，1)生猪养殖疫病监测指标多元化。本项目解决数据采集指标单一问题，建立科学全面的规模化生猪养殖疫病智能监测预警标准体系，由专业人员定点、定时记录生猪基本信息、历史发病情况、血检结果数据，利用物联网技术实时采集包括养殖环境、行为特征、体温、声音、视频等疫病特定风险因子表征数据，建立全局、多元、有效的监测数据集，为实现生猪养殖疫病监测预警提供有效的数据支撑。2)基于大数据、云计算、人工智能实现生猪养殖疫病监测预警智能化。本项目以生猪养殖疫病监测数据集为基础，让计算机模拟人类的学习过程，机器通过学习获得智能分析能力，自动完成模型参数计算拟合，构建有效的预警模型，实现智能化疫病预警。该方式与传统抽样统计方式的预警有所不同，必须结合具体业务和需求，通过行业专家人工标记的大量数据中，研发出适合生猪养殖疫病监测预警业务本身的算法和模型，建立的模型更加智能和有效。3)本发明提供的系统，有利于解决生猪养殖时预防控制疾病的实时问题，降低生猪的患病率、死亡率，降低人工养殖成本和劳动强度，保障生猪品质安全，通过两个养殖基地进行实践后，在云南各个养殖场进行推广运用，立足云南，辐射到全国的生猪养殖产业，加快促进规模化猪场的科学、安全、高效生产，推动智慧养殖业的进一步升级和发展，具有广阔的应用前景。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为所述的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。
Claims (9)
1.一种通过生猪行为体征监测对疾病的预警系统，其特征在于，包括：基础信息管理模块、音视频监测模块、环境信息监测模块、边缘计算终端模块、互联网模块、云端平台模块；
所述基础信息管理模块用于采集存储生猪个体基本信息、喂食、喂水防疫情况、健康数据；音视频模块包括用于养殖环境中的广角摄像头及音频采集器，用于采集生猪的精神状态、行为特征、声音数据，提供可视化分析；环境信息监测模块包括用于养殖环境的温湿度传感器、氨气监测仪、二氧化碳浓度监测仪、光照系统、红外体温成像监控，分别用来采集监测养殖环境当前温湿度，氨气和二氧化碳浓度，生猪体温数据，养殖环境光照强度并可对光照进行调节；边缘计算终端模块负责对音视频监测模块、环境信息监测模块以及红外体温成像监控采集到的数据进行分析、处理，然后通过互联网模块与云端平台模块进行数据交互，实时分析识别，对生猪的生理状况、行为特征，以及养殖环境的情况数据相结合，做出实时在线远程防控、评估及预警。
2.一种通过生猪行为体征监测对疾病的预警系统的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：规模化生猪养殖疾病智能监测预警标准体系构建：对云南标准的生猪养殖场做常见流行疾病调研，结合调研疾病的病症、表现方式、养殖环境等调研数据进行研讨，确立监测标准体系；
S2：生猪基本信息及个体健康数据库构建：采用专人专管，定时报送的方式采集生猪的基本信息数据和个体健康数据，对上述的数据进行分析建模，形成生猪个体健康状态的分析评估；
S3：养殖环境及生物体征感知系统构建：通过系统中设置的音视频监测模块、环境信息监测模块基于物联网对养殖环境，生猪的生物体征进行监测，进而获得生猪和养殖环境的特征数据，通过系统模块自动构建相关参数数据集；
S4：预警模型构建：通过大数据分析和人工智能对探明生猪疫情发生流行的主要可监测因素，对S2、S3中进行实时监测采集的数据结果进行评估分析，通过机器学习算法，建立一个针对生猪流行病发生的有效预警模型；
S5：预警云平台构建：通过移动互联网和云计算，结合S4构建的预警模型，构建出生猪健康状态评估和预警云平台；对生猪进行健康状态评估、疫病分级预警、为防控决策提供建议。
3.根据权利要求2所述一种通过生猪行为体征监测对疾病的预警系统的构建方法，其特征在于，所述S1中监测标准体系包括明确检测指标、统一数据标准、确立预警等级、指定预警机制。
4.根据权利要求2所述一种通过生猪行为体征监测对疾病的预警系统的构建方法，其特征在于，所述S2中的个体健康包括采食情况、血检结果、防疫情况。
5.根据权利要求2所述一种通过生猪行为体征监测对疾病的预警系统的构建方法，其特征在于，所述S3中养殖环境包括温度、相对湿度、氨气浓度、二氧化碳浓度、光照；生猪特征数据包括精神状态、行为特征、体温、声音。
6.根据权利要求5所述一种通过生猪行为体征监测对疾病的预警系统的构建方法，其特征在于，所述体温监测步骤依次包括：1)红外体温成像监控采集生猪体温红外数据；2)通过边缘计算对红外体温数据分析处理；3)对生猪活体监测点提取；4)提取数据经过mask-RNN算法和YOLO算法处理；5)通过机器学习对数据进行数据校准和模型优化，实现生猪体温监测。
7.根据权利要求2所述一种通过生猪行为体征监测对疾病的预警系统的构建方法，其特征在于，所述S4中的预警模型通过获得生猪健康状态评估指数，监测生猪行为或环境异常，有效开展群体疫病分级预警，可根据不同养殖阶段下猪场环境是否适宜做出判断，对于可能引发的流行疫病发出预警，并建议采取的措施。
8.根据权利要求2所述一种通过生猪行为体征监测对疾病的预警系统的构建方法，其特征在于，根据S5中构建的预警云平台建立一个生猪养殖疫病智能监测预警示范基地。
9.根据权利要求2-8任意一项所述一种通过生猪行为体征监测对疾病的预警系统的构建方法，公开了其在畜牧养殖业疾病大数据监测及云平台技术领域的应用。
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