CN115328242B - 基于远程控制的养殖环境智能调节系统 - Google Patents
基于远程控制的养殖环境智能调节系统 Download PDFInfo
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Abstract
本发明涉及自动控制技术领域，特别涉及基于远程控制的养殖环境智能调节系统，该发明包括：养殖环境检测模块，用于检测养殖场中不同养殖区域的养殖环境；生长检测模块，用于检测养殖场中不同养殖区域的养殖动物生长情况；数据分析模块，基于养殖环境数据生成第一喂养参数以及基于生长情况数据生成第二喂养参数，预处理第一喂养参数和第二喂养参数，反馈至远程控制模块；远程控制模块根据反馈结果向环境调节模块下发环境调节指令，对对应养殖区域执行调节操作，通过对养殖场养殖环境的检测以及对养殖动物的生长情况的检测，来获取更加适合动物生长的环境调节指令对养殖环境进行调节，更加有利于动物的生长发育。
Description
技术领域
本发明涉及自动控制技术领域，特别涉及基于远程控制的养殖环境智能调节系统。
背景技术
我国是禽类养殖大国，随着经济的发展，人们生活水平的提高，人们对禽类的数量需求也在不断增加。大规模养殖依赖传统养殖模式是无法满足人们的需求的，智能化养殖系统的出现是必然的。
目前，出现的智能化养殖系统智能化程度偏低，一般都是对养殖环境进行单一的检测与调节，或对喂食喂水生成一些单一的调节指令，在调节环境的过程中未能与养殖动物本身的生长联系，在环境调节后并不是实际最适宜该养殖动物的环境，因此，本发明提出基于远程控制的养殖环境智能调节系统。
发明内容
本发明提供基于远程控制的养殖环境智能调节系统，用以通过对养殖场养殖环境的检测以及对养殖动物的生长情况的检测，来获取更加适合动物生长的环境调节指令对养殖环境进行调节，更加有利于动物的生长发育。本发明提供基于远程控制的养殖环境智能调节系统，包括：
养殖环境检测模块，用于检测养殖场中不同养殖区域的养殖环境；
生长检测模块，用于检测养殖场中不同养殖区域的养殖动物生长情况；
数据分析模块，基于养殖环境数据生成第一喂养参数以及基于生长情况数据生成第二喂养参数，预处理第一喂养参数和第二喂养参数，反馈至远程控制模块；
所述远程控制模块根据反馈结果向环境调节模块下发环境调节指令，对对应养殖区域执行调节操作。
优选的，所述养殖环境检测模块包括：
温度采集单元，用于采集不同养殖区域的实时温度数据；
湿度采集单元，用于采集不同养殖区域的实时湿度数据；
空气质量检测单元，用于检测不同养殖区域空气中的有害气体和二氧化碳浓度；
光照检测单元，用于检测不同养殖区域的光照强度和光照时间；
数据生成单元，基于实时温度数据、实时湿度数据、有害气体和二氧化碳浓度以及光照强度和光照时间生成养殖环境数据。
优选的，所述环境调节模块包括：
对所述环境调节指令进行指令解析，明确环境调节指令中的空气调节子指令、湿度调节子指令、光照调节子指令以及温度调节子指令；
按照所述空气调节子指令，控制所述对应养殖区域的空气设备进行空气调节；
按照所述湿度调节子指令，控制所述对应养殖区域的湿度设备进行湿度调节；
按照所述光照调节子指令，控制所述对应养殖区域的光照设备进行光照调节；
按照所述温度调节子指令，控制所述对应养殖区域的温度设备进行温度调节。
优选的，所述温度调节包括温度升高/降低；
所述空气调节包括抽风/送风；
所述光照调节包括增加照明个数/减少照明个数；
所述湿度调节包括湿度增加/减少。
优选的，所述生长检测模块包括：
幼禽检测单元，按照幼禽检测指标对对应养殖区域的幼禽分别检测，得到第一生长信息；
成禽检测单元，按照成禽检测指标对对应养殖区域的成禽分别检测，得到第二生长信息；
生长确定单元，基于所述第一生长信息以及第二生长信息，得到对应养殖区域中禽类的生长情况；
其中，所述幼禽与成禽为同一种养殖动物，且对应养殖区域中包含只包含一种养殖动物。
优选的，所述数据分析模块包括：
第一参数获取单元，用于从环境-喂养数据库中获取与所述养殖环境数据匹配的第一喂养参数；
第二参数获取单元，用于从生长-喂养数据库中获取与所述生长情况数据匹配的第二喂养参数；
参数配对处理，用于提取所述第一喂养参数与所述第二喂养参数中的同参数，并分别构建每个同参数的参数对；
异参数提取单元，用于提取所述第一喂养参数与所述第二喂养参数中的异参数；
参数预处理单元，基于所述参数对及异参数进行参数预处理，得到反馈结果。
优选的，所述参数预处理单元包括：
参数排序块，根据预先设置的参数权重机制，向所述参数对对应的同参数以及异参数分别配置参数权重，并按照参数权重对所述同参数以及异参数进行大小排序；
参数保留块，基于排序结果对前N1个参数保留，对后N2个参数随机剔除，剩余N3个参数保留；
参数反馈块，将保留参数反馈至所述远程控制模块。
优选的，所述远程控制模块包括：
第一差异确定单元，用于确定所述养殖环境数据与标准环境数据的第一差异；
第一标识单元，按照对应养殖区域中动物的生长阶段对所述第一差异进行第一标识；
第一向量构建单元，根据第一标识结果构建不同生长阶段的第一差异向量；
影响度获取单元，基于预设影响模型获取每个第一差异向量对所对应生长阶段的标准饮食量及标准饮水量的影响度；
若所述影响度低于对应预设阈值，将对应第一差异向量剔除，否则，将对应第一差异向量保留；
第二差异确定单元，用于确定所述生长情况数据与标准生长数据的第二差异；
第二标识单元，按照对应养殖区域中养殖动物的生长阶段对所述第二差异进行第二标识；
离散程度获取单元，用于获取第二标识所对应的第二差异向量的差异离散程度；
向量剔除单元，所述差异离散程度满足离散标准时，将对应第二差异向量剔除，否则，将对应第二差异向量保留；
影响参数确定单元，基于保留的第一差异向量与第二差异向量，确定所述反馈结果的影响参数；
指令获取单元，对所述影响参数与最优喂养参数进行参数协调处理，得到环境调节指令。
优选的，所述远程控制模块还包括：
标签设置单元，用于对每个保留的第一差异向量进行向量分析，并确定保留的第一差异向量对对应生长阶段动物的饮食、饮水的影响因子，并分别在所述饮食影响因子以及饮水影响因子中设置强弱标签；
第一次数确定单元，用于将保留的第一差异向量的第一个数作为所述预设影响模型的第一优化次数；
数值转换单元，用于按照强弱标签转换标准，对每个成长阶段所对应的强弱标签进行标准数值转换，得到对应的标签数组；
因子匹配单元，用于分别确定每个标签数组的数组结果，并基于结果-分析数据向每个数组结果匹配实际分析因子；
加一优化单元，用于从所述实际分析因子中提取与单一扩展相关的第一因子，将与每个第一因子相关的第一差异向量双倍扩展，作为对所述预设影响模型的加一优化；
合一优化单元，用于从所述实际分析因子中提取与数组组合相关的第二因子，将每个可组合的第二因子相关的第一差异向量进行一次组合，并作为对所述预设影像模型的合一优化；
正常优化单元，基于所述实际分析因子中剩余因子作为对所述预设影响模型的正常优化；
第二次数确定单元，基于加一优化结果、合一优化结果以及正常优化结果对所述第一优化次数进行修正，得到第二优化次数；
优化更新单元，按照所述第二优化次数相关的每条优化向量对所述预设影响模型进行优化更新，并按照优化更新后的模型继续对下一时间阶段确定的第一差异向量进行影响度确定。
优选的，所述第二次数确定单元的计算公式如下：
其中，n1表示加一优化的总次数；
表示与所有第二因子相关的第一差异向量的总个数； m表示与第二因子相关的可组合次数；
表示第i1次可组合所包含的第一差异向量的个数； n2表示正常优化的次数；H1表示第一优化次数，且每个保留的第一差异向量都作为一次优化次数；ln表示对数符号；[]表示取整符号；H2表示第二优化次数。
与现有技术相比，本发明的有益效果如下：
通过对养殖场的环境和养殖动物的生长情况进行检测，确定养殖环境基于标准环境对养殖动物的影响，进一步确定对养殖动物的影响参数，基于影响参数与最优喂养参数生成更加适合动物生长的环境调节指令对养殖环境进行调节，更加有利于动物的生长发育。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1为本发明实施例中基于远程控制的养殖环境智能调节系统的结构图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
实施例1
本发明实施例提供基于远程控制的养殖环境智能调节系统，如图1所示，包括：
养殖环境检测模块，用于检测养殖场中不同养殖区域的养殖环境；
生长检测模块，用于检测养殖场中不同养殖区域的养殖动物生长情况；
数据分析模块，基于养殖环境数据生成第一喂养参数以及基于生长情况数据生成第二喂养参数，预处理第一喂养参数和第二喂养参数，反馈至远程控制模块；
所述远程控制模块根据反馈结果向环境调节模块下发环境调节指令，对对应养殖区域执行调节操作。
该实施例中，检测的养殖环境项目包括温度、湿度、空气质量和光照情况。
该实施例中，养殖动物为鸡；生长情况检测包括幼鸡及成年鸡的生长情况检测。
该实施例中，第一喂养参数指基于环境数据生成的喂养参数，且不同环境下对应的喂养参数不同，比如温度过高的环境下，饮水量增多，食物减少；第二喂养参数指基于鸡在对应生长情况下的喂养参数，且不同的生长情况对应的饮水量、食物量不同。
该实施例中，环境调节包括温度、湿度、空气质量和光照的调节。
该实施例中，反馈结果为预处理结果，且预处理指分析参数对中数值的一致性及分析异参数的参数值，通过预处理来确定需要反馈的参数，所述预处理过程包括参数的排序、删减等操作。
上述技术方案的有益效果是：通过对养殖场养殖环境的检测以及对养殖动物生长情况的检测，调节为更合理的生长环境，以满足养殖动物的生长需求。
实施例2
基于实施例1，环境调节模块包括：
对所述环境调节指令进行指令解析，明确环境调节指令中的空气调节子指令、湿度调节子指令、光照调节子指令以及温度调节子指令；
按照所述空气调节子指令，控制所述对应养殖区域的空气设备进行空气调节；
按照所述湿度调节子指令，控制所述对应养殖区域的湿度设备进行湿度调节；
按照所述光照调节子指令，控制所述对应养殖区域的光照设备进行光照调节；
按照所述温度调节子指令，控制所述对应养殖区域的温度设备进行温度调节。
所述温度调节包括温度升高/降低；
所述空气调节包括抽风/送风；
所述光照调节包括增加照明个数/减少照明个数；
所述湿度调节包括湿度增加/减少。
该实施例中，空气设备包括抽风机、送风机、空气净化装置。
该实施例中，湿度设备包括加湿器和除湿器。
该实施例中，光照设备包括多个可调节亮度的照明灯。
该实施例中，温度设备包括电暖器、空调、水帘降温设备。
上述技术方案的有益效果是：解析环境调节指令，将不同调节指令传送给对应环境控制设备，基于不同环境调节设备实现不同环境控制功能，提高了环境调节效率。
实施例3
基于实施例1，养殖环境检测模块包括：
温度采集单元，用于采集不同养殖区域的实时温度数据；
湿度采集单元，用于采集不同养殖区域的实时湿度数据；
空气质量检测单元，用于检测不同养殖区域空气中的有害气体和二氧化碳浓度；
光照检测单元，用于检测不同养殖区域的光照强度和光照时间；
数据生成单元，基于实时温度数据、实时湿度数据、有害气体和二氧化碳浓度以及光照强度和光照时间生成养殖环境数据。
该实施例中，不同养殖区域指分区域养殖不同生长阶段的鸡，所述不同生长阶段例如：幼鸡、成年鸡中的母鸡和公鸡。
该实施例中，有害气体指的是氨气、硫化氢。
该实施例中，温度、湿度、空气质量和光照的检测通过温度传感器、湿度传感器、二氧化碳传感器、氨气传感器、硫化氢传感器、光照度传感器进行检测，同一类型的多个传感器均匀的分布在不同养殖区域，所述传感器均为市售传感器，在此不再赘述。
上述技术方案的有益效果是：分别采集不同养殖区域的温度、湿度、空气和光照数据，生成养殖环境数据，便于后续环境调节，进而为确定合理的生长环境提供数据基础。
实施例4
基于实施例1，生长检测模块包括：
幼禽检测单元，按照幼禽检测指标对对应养殖区域的幼禽分别检测，得到第一生长信息；
成禽检测单元，按照成禽检测指标对对应养殖区域的成禽分别检测，得到第二生长信息；
生长确定单元，基于所述第一生长信息以及第二生长信息，得到对应养殖区域中禽类的生长情况；
其中，所述幼禽与成禽为同一种养殖动物，且对应养殖区域中只包含一种养殖动物。
所述幼禽检测指标涉及生长天数、每日饮食量和饮水量和体重增长变化。
所述成禽检测指标涉及饮食量和饮水量变化。
该实施例中，第一生长信息指的是小鸡生长天数，对应的饮食量、饮水量及体重每日增长变化。
该实施例中，第二生长信息指的是公鸡和母鸡每日的饮食量和饮水量，以及公鸡的体重增长、母鸡的产蛋率。
该实施例中，禽类的生长情况包括瘦弱，正常，肥胖。
上述技术方案的有益效果是：通过对不同生长阶段的鸡采用不同的检测标准，得到不同生长阶段鸡的生长情况，有利于根据鸡的生长情况得出环境调节的参数变化。
实施例5
基于实施例1，数据分析模块，包括：
第一参数获取单元，用于从环境-喂养数据库中获取与所述养殖环境数据匹配的第一喂养参数；
第二参数获取单元，用于从生长-喂养数据库中获取与所述生长情况数据匹配的第二喂养参数；
参数配对处理，用于提取所述第一喂养参数与所述第二喂养参数中的同参数，并分别构建每个同参数的参数对；
异参数提取单元，用于提取所述第一喂养参数与所述第二喂养参数中的异参数；
参数预处理单元，基于所述参数对及异参数进行参数预处理，得到反馈结果。
该实施例中，环境-喂养数据库指不同环境情况所对应的养殖喂养数据。
该实施例中，生长-喂养数据库指不同生长阶段对应的养殖喂养数据。
比如：第一喂养参数包括参数1、2、3，第二喂养参数包括参数1、2、7，此时，参数1与参数2为同参数，参数3与参数7为异参数，且同参数1包含与第一喂养参数有关的参数1值，以及与第二喂养参数有关的参数2值，构成参数对。
该实施例中，参数预处理指通过对参数对中数值的一致性以及异参数的参数值进行分析，确定需要作为反馈的参数，且预处理过程包括参数的排序、删减等操作。
上述技术方案的有益效果是：通过从环境-喂养数据库、生长-喂养数据库中匹配对应的喂养参数，对其中同参数和异参数进行预处理，得到充分适配环境和生长参数，提高了环境调节精确性。
实施例6
基于实施例5，参数预处理单元，包括：
参数排序块，根据预先设置的参数权重机制，向所述参数对对应的同参数以及异参数分别配置参数权重，并按照参数权重对所述同参数以及异参数进行大小排序；
参数保留块，基于排序结果对前N1个参数保留，对后N2个参数随机剔除，剩余N3个参数保留；
参数反馈块，将保留参数反馈至所述远程控制模块。
该实施例中，参数权重机制由环境因素对养殖动物的饮食量和饮水量影响程度决定，且不同参数对应的权重不同。
该实施例中，N1、N2、N3大于1。
上述技术方案的有益效果是：根据参数权重机制对对应的同参数和异参数进行排序，保留相对重要的参数，有利于减少运算量，同时也减少了一些不必要的环境调节，提高环境调节效率的同时还保证了准确性。
实施例7
基于实施例1，远程控制模块包括：
第一差异确定单元，用于确定所述养殖环境数据与标准环境数据的第一差异；
第一标识单元，按照对应养殖区域中动物的生长阶段对所述第一差异进行第一标识；
第一向量构建单元，根据第一标识结果构建不同生长阶段的第一差异向量；
影响度获取单元，基于预设影响模型获取每个第一差异向量对所对应生长阶段的标准饮食量及标准饮水量的影响度；
若所述影响度低于对应预设阈值，将对应第一差异向量剔除，否则，将对应第一差异向量保留；
第二差异确定单元，用于确定所述生长情况数据与标准生长数据的第二差异；
第二标识单元，按照对应养殖区域中养殖动物的生长阶段对所述第二差异进行第二标识；
离散程度获取单元，用于获取第二标识所对应的第二差异向量的差异离散程度；
向量剔除单元，所述差异离散程度满足离散标准时，将对应第二差异向量剔除，否则，将对应第二差异向量保留；
影响参数确定单元，基于保留的第一差异向量与第二差异向量，确定所述反馈结果的影响参数；
指令获取单元，对所述影响参数与最优喂养参数进行参数协调处理，得到环境调节指令。
该实施例中，标准环境数据指同一养殖区域对应的不同养殖阶段的标准温度范围、标准湿度范围、空气质量标准、标准光照强度和光照时间范围，所述标准环境数据预先设置，第一差异指当前环境数据和对应养殖阶段标准环境数据的差异，比如，对应养殖区域中包括子区域1和子区域2，且子区域1放置幼禽、子区域2放置成禽，此时，标准环境数据针对子区域1与子区域2，养殖环境数据同样针对子区域1和子区域2；
该实施例中，第一标识指子区域1与子区域2的标识，为了区分两个子区域的比较数据，第二标识指对养殖区域生长数据的第二差异的标识。
该实施例中，第一差异向量包括若干向量，子区域1对应一个总的向量，子区域2对应一个总的向量，每个总的向量还可以按照生长天数进行再次划分，得到若干向量。
该实施例中，预设影响模型预先训练，以不同的差异向量与标准饮食饮水的影响为样本训练。
该实施例中，预先设置预设阈值，作为一个参照标准。
该实施例中，影响度高的向量保留，否则剔除，表示影响不大，不作为依据。
该实施例中，标准生长数据预先设置，与不同生长天数下对应的生长体重有关。
该实施例中，第二差异向量包括子区域1的一个总的向量以及子区域2的一个总的向量，也可以按照不同的生长天数划分，得到若干个向量，差异离散程度是瘦弱和肥胖两种状态的个体与正常范围个体的差异大小所对应的离散程度，也就是差异大小越分散，对应的离散程度越大，离散标准指离散程度的分散范围是否都在标准分散范围内，在的话，视为满足。
该实施例中，反馈结果是针对喂养参数的结果，差异向量对该喂养参数进一步调整，确定合理的环境调节信息，使其更加贴合动物的生长情况，比如：反馈结果为饮水量为1L，对应的影响参数为增加0.1L，此时，最后的饮水量为1.1L，将该1.1L与最优喂养参数进行比较， 1.1L对应的环境温度为22摄氏度，最优喂养参数下对应的饮水量为1.2L，对应的温度为23摄氏度，此时，可以将温度调节到22.5度，进而下发与22.5摄氏度相关的环境调节指令，不同温度下，禽类的进食量以及饮水量不同。
上述技术方案的有益效果是：通过环境数据获得的第一差异向量和生长情况获得的第二差异向量来确定对反馈结果的影响参数，基于影响参数与最优喂养参数的协调处理，得到环境调节指令，提高了环境调节的可靠性。
实施例8
基于实施例1，远程控制模块，还包括：
标签设置单元，用于对每个保留的第一差异向量进行向量分析，并确定保留的第一差异向量对对应生长阶段动物的饮食、饮水的影响因子，并分别在所述饮食影响因子以及饮水影响因子中设置强弱标签；
第一次数确定单元，用于将保留的第一差异向量的第一个数作为所述预设影响模型的第一优化次数；
数值转换单元，用于按照强弱标签转换标准，对每个成长阶段所对应的强弱标签进行标准数值转换，得到对应的标签数组；
因子匹配单元，用于分别确定每个标签数组的数组结果，并基于结果-分析数据向每个数组结果匹配实际分析因子；
加一优化单元，用于从所述实际分析因子中提取与单一扩展相关的第一因子，将与每个第一因子相关的第一差异向量双倍扩展，作为对所述预设影响模型的加一优化；
合一优化单元，用于从所述实际分析因子中提取与数组组合相关的第二因子，将每个可组合的第二因子相关的第一差异向量进行一次组合，并作为对所述预设影像模型的合一优化；
正常优化单元，基于所述实际分析因子中剩余因子作为对所述预设影响模型的正常优化；
第二次数确定单元，基于加一优化结果、合一优化结果以及正常优化结果对所述第一优化次数进行修正，得到第二优化次数；
优化更新单元，按照所述第二优化次数相关的每条优化向量对所述预设影响模型进行优化更新，并按照优化更新后的模型继续对下一时间阶段确定的第一差异向量进行影响度确定。
该实施例中，影响因子是基于影响分析模型对第一差异向量分析得到，影响分析模型预先训练，其训练以不同的差异向量以及对应的饮食、饮水因子为样本，得到饮食影响因子以及饮水影响因子后，存在因子的值根据值的大小设置强弱标签。
比如，第一差异向量为1，对应的是对该预设影响模型进行一次优化，第一差异向量为2，该预设影响模型进行两次优化。
该实施例中，转换标准主要是为了将不同因子的强弱值进行标准值转换，便于后续进行计算。
该实施例中，结果-分析数据库包括不同数组结果以及与数组结果匹配的分析因子，比如，转换得到标签数组为[0.3 0.4 ]，因此，可以获取到0.3与0.4的分析因子，所述分析因子的存在是为了存在的向量进行组合、扩增等处理，比如，分析因子1将向量1与向量2组合到一起，分析因子2将向量3进行双倍扩展，作为两个向量，保证该向量训练的可靠性。
该实施例中，加一优化指双倍扩展向量对模型进行两次优化。
合一优化指基于结合的向量对模型进行一次优化。
正常优化指按照单独向量对模型进行一次优化。
二次优化次数对应的每条优化向量如下：
当计算次数大于加一优化+合一优化+正常优化的次数时，调取常规优化向量以及对应的加一优化、合一优化、正常优化的差异向量对模型进行训练，所述常规优化向量已设置好。
当计算次数小于加一优化+合一优化+正常优化的次数时，从加一优化中删除部分重合差异向量后，将剩余向量对模型进行训练。
当计算次数等于加一优化+合一优化+正常优化的次数时，直接按照加一优化、合一优化、正常优化的差异向量对模型进行训练。
上述技术方案的有益效果是：根据保留的第一差异向量个数确定第一优化次数，采用加一优化、合一优化、正常优化三者叠加计算确定第二优化次数，对预设影响模型进行优化次数的两次确定，提高了预设影响模型的精准度，也使得下一次影响度确定准确性提高。
实施例9
基于实施例8的基础上，第二次数确定单元的计算公式如下：
其中，n1表示加一优化的总次数；
表示与所有第二因子相关的第一差异向量的总个数；m表示与第二因子相关的可组合次数；
表示第i1次可组合所包含的第一差异向量的个数； n2表示正常优化的次数；H1表示第一优化次数，且每个保留的第一差异向量都作为一次优化次数；ln表示对数符号；[]表示取整符号；H2表示第二优化次数。
上述技术方案的有益效果是：通过上述公式计算第二优化次数，对预设影响模型进一步优化，提高了预设影响模型的准确性，为下一次差异向量的影响度确定提供了有力保障，间接提高了环境调节优化的精度。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (8)
1.基于远程控制的养殖环境智能调节系统，其特征在于，包括：
养殖环境检测模块，用于检测养殖场中不同养殖区域的养殖环境；
生长检测模块，用于检测养殖场中不同养殖区域的养殖动物生长情况；
数据分析模块，基于养殖环境数据生成第一喂养参数以及基于生长情况数据生成第二喂养参数，预处理第一喂养参数和第二喂养参数，反馈至远程控制模块；
所述远程控制模块根据反馈结果向环境调节模块下发环境调节指令，对对应养殖区域执行调节操作；
其中，所述远程控制模块包括：
第一差异确定单元，用于确定所述养殖环境数据与标准环境数据的第一差异；
第一标识单元，按照对应养殖区域中动物的生长阶段对所述第一差异进行第一标识；
第一向量构建单元，根据第一标识结果构建不同生长阶段的第一差异向量；
影响度获取单元，基于预设影响模型获取每个第一差异向量对所对应生长阶段的标准饮食量及标准饮水量的影响度；
若所述影响度低于对应预设阈值，将对应第一差异向量剔除，否则，将对应第一差异向量保留；
第二差异确定单元，用于确定所述生长情况数据与标准生长数据的第二差异；
第二标识单元，按照对应养殖区域中养殖动物的生长阶段对所述第二差异进行第二标识；
离散程度获取单元，用于获取第二标识所对应的第二差异向量的差异离散程度；
向量剔除单元，所述差异离散程度满足离散标准时，将对应第二差异向量剔除，否则，将对应第二差异向量保留；
影响参数确定单元，基于保留的第一差异向量与第二差异向量，确定所述反馈结果的影响参数；
指令获取单元，对所述影响参数与最优喂养参数进行参数协调处理，得到环境调节指令；
其中，所述远程控制模块还包括：
标签设置单元，用于对每个保留的第一差异向量进行向量分析，并确定保留的第一差异向量对对应生长阶段动物的饮食、饮水的影响因子，并分别在所述饮食影响因子以及饮水影响因子中设置强弱标签；
第一次数确定单元，用于将保留的第一差异向量的第一个数作为所述预设影响模型的第一优化次数；
数值转换单元，用于按照强弱标签转换标准，对每个成长阶段所对应的强弱标签进行标准数值转换，得到对应的标签数组；
因子匹配单元，用于分别确定每个标签数组的数组结果，并基于结果-分析数据向每个数组结果匹配实际分析因子；
加一优化单元，用于从所述实际分析因子中提取与单一扩展相关的第一因子，将与每个第一因子相关的第一差异向量双倍扩展，作为对所述预设影响模型的加一优化；
合一优化单元，用于从所述实际分析因子中提取与数组组合相关的第二因子，将每个可组合的第二因子相关的第一差异向量进行一次组合，并作为对所述预设影响模型的合一优化；
正常优化单元，基于所述实际分析因子中剩余因子作为对所述预设影响模型的正常优化；
第二次数确定单元，基于加一优化结果、合一优化结果以及正常优化结果对所述第一优化次数进行修正，得到第二优化次数；
优化更新单元，按照所述第二优化次数相关的每条优化向量对所述预设影响模型进行优化更新，并按照优化更新后的模型继续对下一时间阶段确定的第一差异向量进行影响度确定。
2.如权利要求1所述的基于远程控制的养殖环境智能调节系统，其特征在于，所述养殖环境检测模块包括：
温度采集单元，用于采集不同养殖区域的实时温度数据；
湿度采集单元，用于采集不同养殖区域的实时湿度数据；
空气质量检测单元，用于检测不同养殖区域空气中的有害气体和二氧化碳浓度；
光照检测单元，用于检测不同养殖区域的光照强度和光照时间；
数据生成单元，基于实时温度数据、实时湿度数据、有害气体和二氧化碳浓度以及光照强度和光照时间生成养殖环境数据。
3.如权利要求1所述的基于远程控制的养殖环境智能调节系统，其特征在于，所述环境调节模块包括：
对所述环境调节指令进行指令解析，明确环境调节指令中的空气调节子指令、湿度调节子指令、光照调节子指令以及温度调节子指令；
按照所述空气调节子指令，控制所述对应养殖区域的空气设备进行空气调节；
按照所述湿度调节子指令，控制所述对应养殖区域的湿度设备进行湿度调节；
按照所述光照调节子指令，控制所述对应养殖区域的光照设备进行光照调节；
按照所述温度调节子指令，控制所述对应养殖区域的温度设备进行温度调节。
4.如权利要求3所述的基于远程控制的养殖环境智能调节系统，其特征在于，所述温度调节包括温度升高/降低；
所述空气调节包括抽风/送风；
所述光照调节包括增加照明个数/减少照明个数；
所述湿度调节包括湿度增加/减少。
5.如权利要求1所述的基于远程控制的养殖环境智能调节系统，其特征在于，所述生长检测模块包括：
幼禽检测单元，按照幼禽检测指标对对应养殖区域的幼禽分别检测，得到第一生长信息；
成禽检测单元，按照成禽检测指标对对应养殖区域的成禽分别检测，得到第二生长信息；
生长确定单元，基于所述第一生长信息以及第二生长信息，得到对应养殖区域中禽类的生长情况；
其中，所述幼禽与成禽为同一种养殖动物，且对应养殖区域中只包含一种养殖动物。
6.如权利要求1所述的基于远程控制的养殖环境智能调节系统，其特征在于，所述数据分析模块包括：
第一参数获取单元，用于从环境-喂养数据库中获取与所述养殖环境数据匹配的第一喂养参数；
第二参数获取单元，用于从生长-喂养数据库中获取与所述生长情况数据匹配的第二喂养参数；
参数配对处理，用于提取所述第一喂养参数与所述第二喂养参数中的同参数，并分别构建每个同参数的参数对；
异参数提取单元，用于提取所述第一喂养参数与所述第二喂养参数中的异参数；
参数预处理单元，基于所述参数对及异参数进行参数预处理，得到反馈结果。
7.如权利要求6所述的基于远程控制的养殖环境智能调节系统，其特征在于，所述参数预处理单元包括：
参数排序块，根据预先设置的参数权重机制，向所述参数对对应的同参数以及异参数分别配置参数权重，并按照参数权重对所述同参数以及异参数进行大小排序；
参数保留块，基于排序结果对前N1个参数保留，对后N2个参数随机剔除，剩余N3个参数保留；
参数反馈块，将保留参数反馈至所述远程控制模块。
8.如权利要求1所述的基于远程控制的养殖环境智能调节系统，其特征在于，所述第二次数确定单元的计算公式如下：
其中，n1表示加一优化的总次数；h1zong表示与所有第二因子相关的第一差异向量的总个数；m表示与第二因子相关的可组合次数；hi1表示第i1次可组合所包含的第一差异向量的个数；n2表示正常优化的次数；H1表示第一优化次数，且每个保留的第一差异向量都作为一次优化次数；ln表示对数符号；[]表示取整符号；H2表示第二优化次数。
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