一种基于5G通信技术的智能生态养殖系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于5G通信技术的智能生态养殖系统，该预警系统包括养殖隐患评价模块、瘟疫发生风控模块、治疗方案实施模块、病患特征风险提醒模块和中央决策模块，所述养殖隐患评价模块用于对今年是否会发生瘟疫进行提前预估，所述瘟疫发生风控模块用于对不同养殖地区的病患牲畜进行实时监测，判断是否会造成瘟疫等严重灾害，所述治疗方案实施模块用于使用无人机对牲畜所在位置进行确定并隔离救治，所述病患特征风险提醒模块用于对病患牲畜超过最高预警值时及时发送预警信息，所述病患特征风险提醒模块内的信息都会及时发送给中央决策模块，所述中央决策模块与养殖隐患评价模块连接，本发明专利技术，具有实用性强的特点。具有实用性强的特点。具有实用性强的特点。

An intelligent ecological breeding system based on 5g communication technology

【技术实现步骤摘要】
一种基于5G通信技术的智能生态养殖系统


[0001]本专利技术涉及生态
，具体为一种基于5G通信技术的智能生态养殖系统。

技术介绍

[0002]在生态养殖的围栏中，可能会有瘟疫的隐患，具体体现在一些牲畜出现了病患特征后，在没有察觉的情况下迅速向外扩散，造成大面积的牲畜死亡，且有些疾病存在感染人的风险，养殖管理人员自身的安全区域仅仅凭借常识进行判断，实用性差。因此，设计实用性强的一种基于5G通信技术的智能生态养殖系统是很有必要的。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供一种基于5G通信技术的智能生态养殖系统，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0004]为了解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：一种基于5G通信技术的智能生态养殖系统，包括养殖隐患评价模块、瘟疫发生风控模块、治疗方案实施模块、病患特征风险提醒模块和中央决策模块，所述养殖隐患评价模块用于对今年是否会发生瘟疫进行提前预估，所述瘟疫发生风控模块用于对不同养殖地区的病患牲畜进行实时监测，判断是否会造成瘟疫等严重灾害，所述治疗方案实施模块用于使用无人机对牲畜所在位置进行确定并隔离救治，所述病患特征风险提醒模块用于对病患牲畜超过最高预警值时及时发送预警信息，所述病患特征风险提醒模块内的信息都会及时发送给中央决策模块，所述中央决策模块与养殖隐患评价模块、瘟疫发生风控模块、治疗方案实施模块和病患特征风险提醒模块相连接。
[0005]根据上述技术方案，所述养殖隐患评价模块包括年份预估模块、病患范围统计模块、瘟疫扩散预测模块，所述年份预估模块用于根据今年牲畜病患数量和往年发生瘟疫的次数预估今年发生瘟疫的次数，所述病患范围统计模块用于对去年牲畜的感染范围所占养殖面积的比重进行统计计算，所述瘟疫扩散预测模块用于根据瘟疫的扩散方向实时计算瘟疫到健康牲畜养殖地区的扩散时间，所述年份预估模块的输出端与病患范围统计模块和瘟疫扩散预测模块的输入端相连接。
[0006]根据上述技术方案，所述瘟疫发生风控模块包括为危险养殖地区划分模块、病患监测模块、养殖围栏维护模块和风险提醒模块，所述危险养殖地区划分模块用于根据病患传播的速度、病毒的种类判断危险养殖地区，所述病患检测模块用于对上升的病患数量进行实时监测，对病患数量每次突破合理程度时进行判断是否会造成大规模瘟疫，所述养殖围栏维护模块用于在病患数量停止增加后，对养殖围栏内的病患情况是否会导致病患继续增加进行评估，并决定养殖围栏牲畜维护员是否需要对养殖围栏进行病毒消杀，所述风险提醒模块用于实时判断养殖围栏维护牲畜管理员的下一步是否会进入危险养殖地区，并在养殖围栏维护牲畜管理员进入危险养殖地区时进行通报，所述病患监测模块的输出端与危险养殖地区划分模块、养殖围栏维护模块和风险提醒模块的输入端相连接。
[0007]根据上述技术方案，所述治疗方案实施模块包括5G通讯定位模块、二维坐标拟合模块、牲畜样貌特征录入模块、病患数量核对模块、治疗方案规划模块和施救牲畜确认模块，所述5G通讯定位模块用于对牲畜所在位置进行定位，所述二维坐标拟合模块用于将牲畜所在位置在二维坐标平面模型中进行显示，所述牲畜样貌特征录入模块用于将病患牲畜的牲畜样貌特征样本图像录入样本集中，所述病患数量核对模块用于使用多架无人机对病患牲畜所在位置进行拍照，同时使用特征识别方法对照片里的每个牲畜进行识别，判断多架无人机所拍照片与病患牲畜具备的特征是否相同，所述治疗方案规划模块用于根据牲畜群所聚集的位置和与瘟疫的扩散情况增加相垂直的方向制定方案，将牲畜在设定时间内隔离出来，所述施救牲畜确认模块用于将所隔离的牲畜牲畜数与在照片里所识别的牲畜数进行对比，所述5G通讯定位模块的输出端与二维坐标拟合模块、病患数量核对模块、治疗方案规划模块和施救牲畜确认模块的输入端相连接。
[0008]根据上述技术方案，利用特征识别对照片里牲畜数统计的步骤如下：
[0009]C1:将各病患牲畜的样本图像进行录入，同时将样本图像所对应的标签信息录入；
[0010]C2：将病患牲畜的样本图像和相对应的标签录入特征识别算法中；
[0011]C3：对每个样本图像中的牲畜样貌特征五官进行识别，获取每个样本对应的面部特征；
[0012]C4：将无人机所拍的面部特征图与病患牲畜样貌特征五官进行对应识别检测；
[0013]C5：将病患牲畜的样本图像放置在所述特征分析网络中，生成相应的预选框，并将特征分析网络中的图像和预选框放置在总体养殖范围模拟范围区域，生成特征图；
[0014]C6：将特征图输入至大数据预测网络中，并对特征图中表示病患范围的各个像素点进行预测，得出样本图像的预测结果，并将预测结果和标签信息进行匹配，判断最终的输出结果。
[0015]根据上述技术方案，所述病患特征风险提醒模块包括无线电扩散模块和播报模块，所述无线电扩散模块用于当检测到发生瘟疫事故时，将此信息作为一级预警信息，通过无线电的方式传输给发生瘟疫的所在养殖农场管理员，所述播报模块用于将信息发送给中央决策模块；所述中央决策模块用于处理病患特征风险提醒模块中的信息、将样本图像与图片中的图像进行核对，并将最终对比的结果进行显示。
[0016]根据上述技术方案，智能生态养殖系统包括如下工作步骤：
[0017]S1：使用养殖隐患评价模块，对今年牲畜病患数量、往年发生瘟疫的次数和往年牲畜病患数量预估今年发生瘟疫的次数；
[0018]S2：使用瘟疫发生风控模块，对病患传播的速度、病毒的种类对危险养殖地区进行判定，并在瘟疫有传染给人的风险的情况下，养殖围栏维护牲畜管理员对养殖围栏进行修复时，判断养殖围栏维护牲畜管理员的下一步是否会进入危险养殖地区；
[0019]S3：使用治疗方案实施模块，使用无人机对牲畜所聚集的位置进行定位并隔离救治，使用特征识别方法将所拍牲畜样貌特征样本图像与利用无人机所拍照片中的牲畜样貌特征图像进行识别，并在预设时间内对聚集的病患牲畜进行隔离救治，判断核对结果是否正确；
[0020]S4：使用病患特征风险提醒模块，将瘟疫等级、牲畜病患数增加速度和瘟疫多发地带信息发送给各个养殖地区。
[0021]根据上述技术方案，在上述步骤S1中，根据检测得知，不同年份牲畜病患数量的集合为Q＝{q1,q2…
q
m
}，不同年份发生瘟疫的次数集合为W＝{w1,w2…
w
m
}；
[0022]根据公式：
[0023][0024]S
m+1
＝αq
m+1
+(1
‑
α)S
m
；
[0025][0026]Y
M+1
＝αw
M+1
+(1
‑
α)Y
M
；
[0027]其中：S0是指牲畜病患数量的平均值，S
m+1
是指对牲畜病患数量的预测值，Y0是不同年份发生瘟疫的次数，Y
M+1
是今年瘟疫本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于5G通信技术的智能生态养殖系统，其特征在于：该预警系统包括养殖隐患评价模块、瘟疫发生风控模块、治疗方案实施模块、病患特征风险提醒模块和中央决策模块，所述养殖隐患评价模块用于对今年是否会发生瘟疫进行提前预估，所述瘟疫发生风控模块用于对不同养殖地区的病患牲畜进行实时监测，判断是否会造成瘟疫等严重灾害，所述治疗方案实施模块用于使用无人机对牲畜所在位置进行确定并隔离救治，所述病患特征风险提醒模块用于对病患牲畜超过最高预警值时及时发送预警信息，所述病患特征风险提醒模块内的信息都会及时发送给中央决策模块，所述中央决策模块与养殖隐患评价模块、瘟疫发生风控模块、治疗方案实施模块和病患特征风险提醒模块相连接。2.根据权利要求1所述的一种基于5G通信技术的智能生态养殖系统，其特征在于：所述养殖隐患评价模块包括年份预估模块、病患范围统计模块、瘟疫扩散预测模块，所述年份预估模块用于根据今年牲畜病患数量和往年发生瘟疫的次数预估今年发生瘟疫的次数，所述病患范围统计模块用于对去年牲畜的感染范围所占养殖面积的比重进行统计计算，所述瘟疫扩散预测模块用于根据瘟疫的扩散方向实时计算瘟疫到健康牲畜养殖地区的扩散时间，所述年份预估模块的输出端与病患范围统计模块和瘟疫扩散预测模块的输入端相连接。3.根据权利要求2所述的一种基于5G通信技术的智能生态养殖系统，其特征在于：所述瘟疫发生风控模块包括为危险养殖地区划分模块、病患监测模块、养殖围栏维护模块和风险提醒模块，所述危险养殖地区划分模块用于根据病患传播的速度、病毒的种类判断危险养殖地区，所述病患检测模块用于对上升的病患数量进行实时监测，对病患数量每次突破合理程度时进行判断是否会造成大规模瘟疫，所述养殖围栏维护模块用于在病患数量停止增加后，对养殖围栏内的病患情况是否会导致病患继续增加进行评估，并决定养殖围栏牲畜维护员是否需要对养殖围栏进行病毒消杀，所述风险提醒模块用于实时判断养殖围栏维护牲畜管理员的下一步是否会进入危险养殖地区，并在养殖围栏维护牲畜管理员进入危险养殖地区时进行通报，所述病患监测模块的输出端与危险养殖地区划分模块、养殖围栏维护模块和风险提醒模块的输入端相连接。4.根据权利要求3所述的一种基于5G通信技术的智能生态养殖系统，其特征在于：所述治疗方案实施模块包括5G通讯定位模块、二维坐标拟合模块、牲畜样貌特征录入模块、病患数量核对模块、治疗方案规划模块和施救牲畜确认模块，所述5G通讯定位模块用于对牲畜所在位置进行定位，所述二维坐标拟合模块用于将牲畜所在位置在二维坐标平面模型中进行显示，所述牲畜样貌特征录入模块用于将病患牲畜的牲畜样貌特征样本图像录入样本集中，所述病患数量核对模块用于使用多架无人机对病患牲畜所在位置进行拍照，同时使用特征识别方法对照片里的每个牲畜进行识别，判断多架无人机所拍照片与病患牲畜具备的特征是否相同，所述治疗方案规划模块用于根据牲畜群所聚集的位置和与瘟疫的扩散情况增加相垂直的方向制定方案，将牲畜在设定时间内隔离出来，所述施救牲畜确认模块用于将所隔离的牲畜牲畜数与在照片里所识别的牲畜数进行对比，所述5G通讯定位模块的输出端与二维坐标拟合模块、病患数量核对模块、治疗方案规划模块和施救牲畜确认模块的输入端相连接。5.根据权利要求4所述的一种基于5G通信技术的智能生态养殖系统，其特征在于：利用特征识别对照片里牲畜数统计的步骤如下：C1:将各病患牲畜的样本图像进行录入，同时将样本图像所对应的标签信息录入；
C2：将病患牲畜的样本图像和相对应的标签录入特征识别算法中；C3：对每个样本图像中的牲畜样貌特征五官进行识别，获取每个样本对应的面部特征；C4：将无人机所拍的面部特征图与病患牲畜样貌特征五官进行对应识别检测；C5：将病患牲畜的样本图像放置在所述特征分析网络中，生成相应的预选框，并将特征分析网络中的图像和预选框放置在总体养殖范围模拟范围区域，生成特征图；C6：将特征图输入至大数据预测网络中，并对特征图中表示病患范围的各个像素点进行预测，得出样本图像的预测结果，并将预测结果和标签信息进行匹配，判断最终的输出结果。6.根据权利要求5所述的一种基于5G通信技术的智能生态养殖系统，其特征在于：所述病患特...

【专利技术属性】
技术研发人员：季鹏亮，
申请(专利权)人：季鹏亮，
类型：发明
国别省市：