CN117898688A - 一种智能牲畜健康监测系统及其检测方法 - Google Patents

Abstract

本申请涉及牲畜健康监测技术领域，公开了一种智能牲畜健康监测系统，包括：传感模块，所述传感模块用于收集牲畜生理参数数据；数据处理模块，所述数据处理模块电性连接在传感模块输出端，所述数据处理模块用于接收、处理和存储生理参数数据；分析模块，所述分析模块用于分析生理参数数据并生成相应报告；显示模块，所述显示模块用于显示监测结果和报告；通信接口，所述通信接口用于与外部设备通信。通过深入分析和模式识别提供准确的健康报告，并生成警报信息以保障牲畜的健康与安全，监测结果和报告通过数据可视化展示，能够实现实时、全面、准确的监测和管理，提高牲畜的健康水平和养殖效益。

Description

一种智能牲畜健康监测系统及其检测方法

技术领域

本发明涉及牲畜健康监测技术领域，具体为一种智能牲畜健康监测系统及其检测方法。

背景技术

随着养殖技术的提高，目前国内的牲畜养殖场会对牲畜的生长情况进行巡查，以确认每一牲畜的健康情况，并降低牲畜的死亡数量。传统技术一般是通过养殖人员每天巡查来观察牲畜的生长情况。若存在生病的牲畜，则需要等牲畜出现明显的异常情况后，养殖人员才能发现该情况并对生病的牲畜做进一步地的健康检查，此时牲畜的病情已发展到较为严重的程度，成功救治的几率较小，且容易对其他牲畜造成感染。

也即，由于传统技术缺少有效的牲畜健康监测方法，因而导致较高的牲畜死亡率，存在养殖成本高的问题。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提供了一种智能牲畜健康监测系统及其检测方法，解决了传统技术缺少有效的牲畜健康监测方法，因而导致较高的牲畜死亡率，存在养殖成本高的问题。

为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种智能牲畜健康监测系统，包括：

传感模块，所述传感模块用于收集牲畜生理参数数据；

数据处理模块，所述数据处理模块电性连接在传感模块输出端，所述数据处理模块用于接收、处理和存储生理参数数据；

分析模块，所述分析模块用于分析生理参数数据并生成相应报告；

显示模块，所述显示模块用于显示监测结果和报告；

通信接口，所述通信接口用于与外部设备通信。

优选的，所述传感模块包括：

温度传感器，所述温度传感器用于测量牲畜的体温；

心率传感器，所述心率传感器用于测量牲畜的心率；

运动传感器，所述运动传感器用于测量牲畜的运动活动；

睡眠监测传感器，所述睡眠监测传感器用于监测牲畜的睡眠状态；

呼吸监测传感器，所述呼吸监测传感器用于监测牲畜的呼吸频率和呼吸质量；

消化监测传感器，所述消化监测传感器用于监测牲畜的饮食摄入量和消化情况；

活动监测传感器，所述活动监测传感器用于监测牲畜的日常活动范围和行为习惯。

优选的，所述数据处理模块包括：

数据接收单元，所述数据接收单元用于接收传感器组件采集的生理参数数据；

数据预处理单元，所述数据预处理单元用于对生理参数数据进行预处理和滤波；

数据分析单元，所述数据分析单元用于存储生理参数数据以供后续分析使用；

自适应算法，所述自适应算法用于根据牲畜的特定生理特征和行为模式进行数据处理和分析；

数据压缩算法，所述数据压缩算法用于有效地存储和传输大量的生理参数数据。

优选的，所述分析模块包括：

机器学习算法，所述机器学习算法用于对生理参数数据进行分析和模式识别；

警报单元，所述警报单元用于识别异常生理参数数据并生成相应的警报；

报告生成单元，所述报告生成单元用于生成牲畜健康状态报告，包括生理参数的趋势分析和健康评估；

预测模型生成单元，所述预测模型生成单元基于时间序列分析，能够预测牲畜未来健康状态的变化趋势；

多维数据关联分析算法，所述多维数据关联分析算法用于发现不同生理参数之间的相关性和影响因素。

优选的，所述显示模块包括：

健康状态与数据显示单元，所述健康状态与数据显示单元用于显示牲畜的历史健康数据和实时的健康状态；

健康报告生成与警报单元，所述健康报告生成与警报单元用于显示牲畜健康状态报告和警报信息；

地理定位单元，所述地理定位单元用于显示牲畜的实时位置和移动轨迹；

用户界面自定义单元，所述用户界面自定义单元允许用户自定义显示的健康参数和报告格式。

优选的，所述通信接口包括：

无线通信接口，所述无线通信接口用于与移动设备或基站进行无线数据传输；

有线通信接口，所述有线通信接口用于与计算机或其他设备进行有线数据传输；

云平台接口，所述云平台接口用于将监测数据上传到云端进行存储和分析；

远程控制接口，所述远程控制接口用于用户通过外部设备对监测系统进行配置和控制。

一种智能牲畜健康检测方法，包括以下步骤：

S1、通过传感器组件采集牲畜的生理参数数据；

S2、将生理参数数据传输给数据处理模块进行预处理和滤波；

S3、使用机器学习算法对预处理后的数据进行分析和模式识别；

S4、根据分析结果生成牲畜的健康状态报告和警报信息；

S5、将健康状态报告和警报信息显示给用户

优选的，所述S2中，预处理包括以下步骤：

S201、数据清洗，去除异常值和噪声；

S202、数据平滑处理，减少数据波动性；

S203、数据归一化，使得不同生理参数数据具有可比性。

优选的，所述S3中，对数据进行分析包括以下步骤：

S301、基于历史数据的趋势分析，判断牲畜生理参数的变化趋势；

S302、基于机器学习算法的异常检测，识别异常生理参数数据；

S303、基于模式识别算法的健康评估，评估牲畜的整体健康状况。

优选的，所述S5步骤中，信息显示还包括以下步骤：

S501、在监测系统的显示模块上实时显示牲畜的健康状态；

S502、提供历史数据查询功能，显示牲畜的健康历史记录；

S503、显示生成的健康状态报告和警报信息。

本发明提供了一种智能牲畜健康监测系统及其检测方法。具备以下有益效果：

本发明通过实时监测牲畜的多项生理参数，及时了解其健康状况，以便及早发现潜在的健康问题。其次，系统采用机器学习算法和多维数据关联分析算法对采集到的数据进行深入分析和模式识别，从而能够全面评估牲畜的健康状态，并提供更准确的健康报告。此外，系统还设有警报机制，能够及时识别异常数据并生成相应的警报信息，帮助养殖人员快速响应和处理异常情况，确保牲畜的健康与安全。数据可视化功能使监测结果、报告和警报信息直观显示，方便用户了解牲畜的健康状况和历史记录，以便做出相应的决策和管理调整。此外，系统还支持远程管理，通过通信接口实现与外部设备的数据交互和远程控制，方便养殖人员实时监控牲畜的健康情况，提高管理效率。综上所述，该智能牲畜健康监测系统能够实现实时、全面、准确的牲畜健康监测和管理，帮助提高牲畜的健康水平和养殖效益。

附图说明

图1为本发明的流程图；

图2为本发明的传感模块示意图；

图3为本发明的数据处理模块示意图；

图4为本发明的分析模块示意图；

图5为本发明的显示模块示意图；

图6为本发明的通信接口示意图；

图7为本发明的步骤流程示意图。

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他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例一：

请参阅附图1-附图6，本发明实施例提供一种智能牲畜健康监测系统，包括：

传感模块是智能牲畜健康监测系统中的重要组成部分，用于收集牲畜的生理参数数据，包括温度、心率、运动活动、睡眠状态、呼吸频率和质量、饮食摄入量以及活动范围和行为习惯等信息，包括：

温度传感器：温度传感器用于测量牲畜的体温。它通常基于热敏电阻、热敏电容或红外线测温原理工作。传感器将牲畜体表的温度转化为电信号，并传输给监测系统进行处理。通过监测牲畜的体温，可以及时发现发热、发冷等异常情况，有助于预防和诊断疾病；

心率传感器：心率传感器用于测量牲畜的心率。它通常采用光电式或电容式传感器原理。传感器可以通过监测牲畜的心脏搏动信号来计算心率，并将数据传输给监测系统。心率是评估牲畜健康状况的重要指标，通过监测心率变化可以及时发现心律不齐、心脏病等心血管问题；

运动传感器：运动传感器用于测量牲畜的运动活动。它通常采用加速度传感器或陀螺仪传感器原理。传感器可以感知牲畜的运动状态、运动强度和运动方向等信息，并将数据传输给监测系统。通过监测牲畜的运动活动，可以评估其活跃程度、行为习惯和运动能力，有助于判断牲畜的健康状况和福利水平；

睡眠监测传感器：睡眠监测传感器用于监测牲畜的睡眠状态。它通常采用压力传感器或电容式传感器原理。传感器可以感知牲畜的体压分布、体位变化等信息，从而判断牲畜的睡眠质量和睡眠阶段。通过监测牲畜的睡眠情况，可以评估其休息质量和舒适度，帮助提供合适的饲养环境和管理措施；

呼吸监测传感器：呼吸监测传感器用于监测牲畜的呼吸频率和呼吸质量。它通常采用压力传感器或红外线传感器原理。传感器可以感知牲畜的呼吸活动和呼吸气体成分等信息，并将数据传输给监测系统。通过监测牲畜的呼吸情况，可以评估其呼吸健康状况和气道通畅度，有助于早期发现呼吸系统疾病和应对突发状况；

消化监测传感器：消化监测传感器用于监测牲畜的饮食摄入量和消化情况。它通常采用压力传感器或电容式传感器原理。传感器可以感知牲畜的饲料摄入量、咀嚼活动和消化道运动等信息，并将数据传输给监测系统。通过监测牲畜的消化情况，可以评估其饲料利用率和消化健康状况，有助于合理调整饲养管理策略；

活动监测传感器：活动监测传感器用于监测牲畜的日常活动范围和行为习惯。它通常采用加速度传感器或陀螺仪传感器原理。传感器可以感知牲畜的运动轨迹、位置变化和行为模式等信息，并将数据传输给监测系统。通过监测牲畜的活动情况，可以评估其舒适度、环境适应能力和行为健康状况，有助于提供适宜的饲养环境和行为管理措施。

数据处理模块是智能牲畜健康监测系统中的关键模块，用于接收、处理和存储传感模块采集的生理参数数据，包括：

数据接收单元：数据接收单元用于接收传感器组件采集的生理参数数据。它通常包括模数转换器(ADC)和数据接口电路。ADC将传感器输出的模拟信号转换为数字信号，并通过数据接口电路传输给数据处理模块。数据接收单元确保传感器数据的准确采集和传输，为后续的数据处理提供可靠的输入信号；

数据预处理单元：数据预处理单元用于对生理参数数据进行预处理和滤波，它通常包括滤波器、放大器和校准电路等，滤波器可以去除传感器信号中的噪声和干扰，提高数据的准确性和稳定性，放大器可以放大传感器信号，使其适应数据处理模块的输入范围，校准电路可以对传感器信号进行校准和补偿，提高数据的精确性和可靠性；

数据分析单元：数据分析单元用于存储生理参数数据以供后续分析使用。它通常包括存储器和数据管理系统，存储器可以存储大量的数据，包括实时数据和历史数据，数据管理系统可以对存储的数据进行管理、查询和分析，为养殖人员提供准确的健康报告和决策支持；

自适应算法：自适应算法用于根据牲畜的特定生理特征和行为模式进行数据处理和分析，它可以根据不同的牲畜种类、年龄、性别等因素，针对性地设计和调整数据处理算法，自适应算法可以识别和分析牲畜的健康状态、行为模式和异常情况，提供个性化的养殖管理建议和预警信息；

数据压缩算法：数据压缩算法用于有效地存储和传输大量的生理参数数据，它可以通过压缩算法对数据进行编码和压缩，减少数据的存储空间和传输带宽，数据压缩算法可以提高系统的数据处理效率和存储容量，降低系统成本和能耗；

数据处理模块可以根据实际需求选择适合的硬件和软件组件，以满足系统的性能要求。例如，选择高精度的ADC和滤波器，以确保传感器数据的准确性和稳定性；选择可扩展的存储器和数据管理系统，以适应大规模数据的存储和处理需求；选择适用的自适应算法和数据压缩算法，以提高数据处理效率和系统性能。综合考虑硬件和软件的选择和配置，可以优化数据处理模块的功能和性能，实现智能牲畜健康监测系统的高效运行和应用。

分析模块，分析模块用于分析生理参数数据并生成相应报告，包括：

机器学习算法：机器学习算法用于对生理参数数据进行分析和模式识别。通过对大量的生理参数数据进行训练和学习，机器学习算法可以自动发现数据中的模式和规律，并根据这些模式和规律进行分类、预测和决策。例如，可以使用机器学习算法对牲畜的健康状态进行分类，识别出正常和异常的生理参数数据。机器学习算法可以提高监测系统的准确性和自动化程度，帮助养殖人员及时发现和处理牲畜健康问题；

警报单元：警报单元用于识别异常生理参数数据并生成相应的警报。它可以根据设定的阈值和规则，对监测到的生理参数数据进行实时监测和分析。当检测到异常情况时，警报单元会触发警报通知，通知养殖人员采取相应的措施。通过警报单元，可以及时发现和处理牲畜的健康问题，避免疾病的扩散和严重后果的发生；

报告生成单元：报告生成单元用于生成牲畜健康状态报告，包括生理参数的趋势分析和健康评估，它可以根据监测到的生理参数数据，分析其变化趋势，并生成相应的报告。报告可以提供牲畜的健康评估、疾病风险预测和养殖建议等信息，帮助养殖人员了解牲畜的健康状况并采取相应的管理措施；

预测模型生成单元：预测模型生成单元基于时间序列分析，能够预测牲畜未来健康状态的变化趋势，它可以根据历史的生理参数数据，建立预测模型，并利用该模型对未来的健康状态进行预测，预测模型可以帮助养殖人员提前预知牲畜的健康变化，并采取相应的措施进行干预和管理；

多维数据关联分析算法：多维数据关联分析算法用于发现不同生理参数之间的相关性和影响因素，通过对多个生理参数数据进行关联分析，可以揭示它们之间的相互关系和影响因素，例如，可以分析饮食摄入量与体温变化之间的关系，或者分析运动活动与心率变化之间的关系，多维数据关联分析算法可以帮助养殖人员深入理解牲畜的生理特征和行为模式，为养殖管理提供更科学的依据；

分析模块可以根据具体需求选择适合的机器学习算法、数据挖掘技术和统计分析方法，以实现对生理参数数据的准确分析和预测。同时，可以设计灵活可调的警报策略和报告生成模块，以满足不同场景和用户的需求，综合考虑算法选择、参数设置和模型训练等因素，可以优化分析模块的功能和性能，实现智能牲畜健康监测系统的高效运行和应用。

显示模块，显示模块用于显示监测结果和报告，以便养殖人员能够直观地了解牲畜的健康状况和管理需求，包括：

健康状态与数据显示单元：健康状态与数据显示单元用于显示牲畜的历史健康数据和实时的健康状态。它可以将监测到的生理参数数据以图表、曲线或数字的形式显示出来，展示牲畜的健康变化趋势和当前的健康状态。通过健康状态与数据显示单元，养殖人员可以直观地了解牲畜的健康状况，及时发现异常情况并采取相应的管理措施；

健康报告生成与警报单元：健康报告生成与警报单元用于显示牲畜健康状态报告和警报信息。它可以根据分析模块生成的健康报告和警报信息，将其以文字、图表或其他形式显示出来。健康报告可以包括牲畜的健康评估、疾病风险预测和养殖建议等内容，帮助养殖人员全面了解牲畜的健康状况和管理需求；

地理定位单元：地理定位单元用于显示牲畜的实时位置和移动轨迹。它可以利用全球定位系统(GPS)或其他定位技术，获取牲畜的位置信息，并将其在地图上显示出来。地理定位单元可以帮助养殖人员实时了解牲畜的位置，监控其活动范围和行为模式，以及进行地理定位相关的管理和调度；

用户界面自定义单元：用户界面自定义单元允许用户自定义显示的健康参数和报告格式。通过该单元，养殖人员可以根据自己的需求和偏好，选择要显示的健康参数、调整显示格式和布局等。用户界面自定义单元可以提高系统的可定制性和用户体验，让养殖人员能够根据自己的实际需求进行个性化的显示设置。

通信接口，通信接口用于与外部设备通信，包括：

无线通信接口：无线通信接口用于与移动设备或基站进行无线数据传输。它可以基于无线技术如蓝牙、Wi-F i、LoRaWAN等，与移动设备或基站进行数据交换。通过无线通信接口，监测系统可以实现与移动设备的实时数据传输和远程控制，方便养殖人员对监测系统进行配置和管理。同时，无线通信接口还可以支持移动设备上的应用程序，实现对监测数据的可视化展示和远程访问；

有线通信接口：有线通信接口用于与计算机或其他设备进行有线数据传输。它可以基于通用的有线接口如USB、Ethernet等，与计算机或其他设备进行数据交换。通过有线通信接口，监测系统可以将采集到的数据传输到计算机，进行进一步的存储、分析和处理。有线通信接口还可以支持远程控制和调试，方便养殖人员对监测系统进行设备管理和故障排除；

云平台接口：云平台接口用于将监测数据上传到云端进行存储和分析。它可以利用互联网连接，将采集到的数据传输到云平台，实现数据的长期存储和集中管理，通过云平台接口，养殖人员可以随时访问和查询监测数据，进行数据分析、报告生成和决策支持，云平台接口还可以支持远程固件升级和配置更新，确保监测系统始终处于最新的功能和性能状态；

远程控制接口：远程控制接口用于用户通过外部设备对监测系统进行配置和控制，它可以是通过无线通信或有线通信实现的，允许养殖人员远程访问监测系统，并进行参数设置、报警阈值调整、设备校准等操作，通过远程控制接口，养殖人员可以方便地对监测系统进行远程管理和控制，提高工作效率和响应速度；

通信接口可以根据实际需求选择适合的无线通信和有线通信技术，以及与云平台和远程控制设备的接口协议，同时，需要考虑通信接口的稳定性、安全性和兼容性，确保数据传输的可靠性和数据的机密性，综合考虑通信技术的选择和配置，可以优化通信接口的功能和性能，实现智能牲畜健康监测系统的高效运行和应用。

实施例二

请参阅附图7，本发明实施例提供一种智能牲畜健康检测方法，包括以下步骤：

S1、通过传感器组件采集牲畜的生理参数数据，通过对牲畜的体温、心率、血氧饱和度、体重等生理参数的实时采集，为后续的数据处理和分析提供原始数据。

S2、将生理参数数据传输给数据处理模块进行预处理和滤波；

S201、数据清洗，去除异常值和噪声，去除异常值和噪声，确保数据的准确性；

S202、数据平滑处理，减少数据波动性，通过移动平均、指数平滑等方法，减少数据的波动性，使得数据更加稳定，便于后续的分析；

S203、数据归一化，使得不同生理参数数据具有可比性，通过最大最小归一化、z-score标准化等方法，使得不同生理参数数据具有可比性，为后续的分析和模式识别提供方便。

S3、使用机器学习算法对预处理后的数据进行分析和模式识别；

S301、基于历史数据的趋势分析，判断牲畜生理参数的变化趋势，通过时间序列分析等方法，判断牲畜生理参数的变化趋势，预测牲畜的未来健康状态；

S302、基于机器学习算法的异常检测，识别异常生理参数数据，通过孤立森林、SVM等机器学习算法，识别异常生理参数数据，发现潜在的健康问题；

S303、基于模式识别算法的健康评估，评估牲畜的整体健康状况，通过分类、聚类等模式识别算法，评估牲畜的整体健康状况，提供科学的饲养建议。

S4、根据分析结果生成牲畜的健康状态报告和警报信息，根据上一步骤的分析结果，生成牲畜的健康状态报告和警报信息。健康状态报告包括牲畜的生理参数趋势、整体健康评估结果等内容；警报信息则包括异常生理参数数据、预测的健康问题等内容；

S5、将健康状态报告和警报信息显示给用户，用户可以实时了解牲畜的健康状况，及时发现和处理健康问题；

S501、在监测系统的显示模块上实时显示牲畜的健康状态，用户可以实时

了解牲畜的健康状况，及时发现和处理健康问题；

S502、提供历史数据查询功能，显示牲畜的健康历史记录，用户可以查询牲畜的健康历史记录，了解牲畜的健康变化趋势，为饲养决策提供参考；

S503、显示生成的健康状态报告和警报信息，用户可以查看详细的健康状态报告和警报信息，获取详细的健康评估结果和异常检测结果。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (10)

1.一种智能牲畜健康监测系统，其特征在于，包括：

传感模块，所述传感模块用于收集牲畜生理参数数据；

数据处理模块，所述数据处理模块电性连接在传感模块输出端，所述数据处理模块用于接收、处理和存储生理参数数据；

分析模块，所述分析模块用于分析生理参数数据并生成相应报告；

显示模块，所述显示模块用于显示监测结果和报告；

通信接口，所述通信接口用于与外部设备通信。

2.根据权利要求1所述的一种智能牲畜健康监测系统，其特征在于，所述传感模块包括：

温度传感器，所述温度传感器用于测量牲畜的体温；

心率传感器，所述心率传感器用于测量牲畜的心率；

运动传感器，所述运动传感器用于测量牲畜的运动活动；

睡眠监测传感器，所述睡眠监测传感器用于监测牲畜的睡眠状态；

呼吸监测传感器，所述呼吸监测传感器用于监测牲畜的呼吸频率和呼吸质量；

消化监测传感器，所述消化监测传感器用于监测牲畜的饮食摄入量和消化情况；

活动监测传感器，所述活动监测传感器用于监测牲畜的日常活动范围和行为习惯。

3.根据权利要求1所述的一种智能牲畜健康监测系统，其特征在于，所述数据处理模块包括：

数据接收单元，所述数据接收单元用于接收传感器组件采集的生理参数数据；

数据预处理单元，所述数据预处理单元用于对生理参数数据进行预处理和滤波；

数据分析单元，所述数据分析单元用于存储生理参数数据以供后续分析使用；

自适应算法，所述自适应算法用于根据牲畜的特定生理特征和行为模式进行数据处理和分析；

数据压缩算法，所述数据压缩算法用于有效地存储和传输大量的生理参数数据。

4.根据权利要求1所述的一种智能牲畜健康监测系统，其特征在于，所述分析模块包括：

机器学习算法，所述机器学习算法用于对生理参数数据进行分析和模式识别；

警报单元，所述警报单元用于识别异常生理参数数据并生成相应的警报；

报告生成单元，所述报告生成单元用于生成牲畜健康状态报告，包括生理参数的趋势分析和健康评估；

预测模型生成单元，所述预测模型生成单元基于时间序列分析，能够预测牲畜未来健康状态的变化趋势；

多维数据关联分析算法，所述多维数据关联分析算法用于发现不同生理参数之间的相关性和影响因素。

5.根据权利要求1所述的一种智能牲畜健康监测系统，其特征在于，所述显示模块包括：

健康状态与数据显示单元，所述健康状态与数据显示单元用于显示牲畜的历史健康数据和实时的健康状态；

健康报告生成与警报单元，所述健康报告生成与警报单元用于显示牲畜健康状态报告和警报信息；

地理定位单元，所述地理定位单元用于显示牲畜的实时位置和移动轨迹；

用户界面自定义单元，所述用户界面自定义单元允许用户自定义显示的健康参数和报告格式。

6.根据权利要求1所述的一种智能牲畜健康监测系统，其特征在于，所述通信接口包括：

无线通信接口，所述无线通信接口用于与移动设备或基站进行无线数据传输；

有线通信接口，所述有线通信接口用于与计算机或其他设备进行有线数据传输；

云平台接口，所述云平台接口用于将监测数据上传到云端进行存储和分析；

远程控制接口，所述远程控制接口用于用户通过外部设备对监测系统进行配置和控制。

7.一种智能牲畜健康检测方法，依据权利要求1-6任意一条所述的一种智能牲畜健康监测系统,其特征在于，包括以下步骤：

S1、通过传感器组件采集牲畜的生理参数数据；

S2、将生理参数数据传输给数据处理模块进行预处理和滤波；

S3、使用机器学习算法对预处理后的数据进行分析和模式识别；

S4、根据分析结果生成牲畜的健康状态报告和警报信息；

S5、将健康状态报告和警报信息显示给用户。

8.根据权利要求7所述的一种智能牲畜健康监测系统及其检测方法，其特征在于，所述S2中，预处理包括以下步骤：

S201、数据清洗，去除异常值和噪声；

S202、数据平滑处理，减少数据波动性；

S203、数据归一化，使得不同生理参数数据具有可比性。

9.根据权利要求7所述的一种智能牲畜健康监测系统及其检测方法，其特征在于，所述S3中，对数据进行分析包括以下步骤：

S301、基于历史数据的趋势分析，判断牲畜生理参数的变化趋势；

S302、基于机器学习算法的异常检测，识别异常生理参数数据；

S303、基于模式识别算法的健康评估，评估牲畜的整体健康状况。

10.根据权利要求7所述的一种智能牲畜健康监测系统及其检测方法，其特征在于，所述S5步骤中，信息显示还包括以下步骤：

S501、在监测系统的显示模块上实时显示牲畜的健康状态；

S502、提供历史数据查询功能，显示牲畜的健康历史记录；

S503、显示生成的健康状态报告和警报信息。