【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及畜牧养殖，尤其涉及一种用于畜牧养殖的智能化防疫方法及系统。
技术介绍
1、随着畜牧业的不断发展，畜禽养殖规模逐渐扩大，然而，规模化养殖也带来了防疫管理的复杂性和疾病传播风险的增加。传统的畜牧养殖防疫方法通常依赖于人工监控和定期检查，这种方式存在许多局限性，难以满足现代畜牧业对高效、防疫的需求。具体来说，现有技术主要存在以下几个方面的缺陷：
2、首先，传统的人工监控方法无法实现实时监测。养殖场管理人员通常依靠人工巡视和定期检查来了解畜禽的健康状况和环境参数。这种方式不仅耗费大量人力，而且监测频率低，难以及时发现疾病早期征兆。当畜禽出现明显症状时，疾病往往已经传播，增加了防疫难度和经济损失。
3、其次，数据不全面和不准确是现有技术的另一个主要缺陷。人工监控和记录的方式容易受到主观因素的影响，数据的准确性和全面性难以保证。例如，人工测量畜禽体温、心率和活动量等健康参数时，可能因为操作不当或测量工具的误差，导致数据不准确。此外，环境参数如温度、湿度和气体浓度的变化具有一定的时间和空间分布特性，人工测量难以全面覆盖，导致监测数据不完整。
4、第三，现有技术的预警滞后性较为突出。由于无法实时监测和全面获取数据，传统的防疫方法难以及时发现疾病早期迹象，预警信息往往滞后于疾病的实际发生和传播。这样一来，管理人员在采取防疫措施时已经错失了最佳时机，增加了疾病控制的难度和成本。
5、第四，自动化程度低，防疫效率不高。现有的防疫措施主要依靠人工操作，包括疫苗接种、病禽隔离和环境调控等。这不
6、此外，现有技术缺乏远程管理和决策支持功能。在传统的防疫管理中，管理人员需要亲临现场进行监控和操作，这不仅耗时耗力，还限制了管理的灵活性和效率。随着畜牧业规模的扩大，养殖场的地理分布越来越广泛，远程管理和决策支持的需求日益迫切。然而，现有技术在这方面的应用仍然相对滞后，无法满足现代畜牧业的管理需求。
7、综上所述，现有的畜牧养殖防疫方法存在实时监控不足、数据不全面和不准确、预警滞后、自动化程度低、防疫效率不高以及缺乏远程管理和决策支持等问题。这些缺陷严重制约了畜牧业的健康发展，亟需一种智能化的防疫系统来解决这些问题，实现畜禽养殖的高效管理和疾病的早期预警。
技术实现思路
1、本专利技术的一个目的在于提出一种用于畜牧养殖的智能化防疫方法及系统，本专利技术提高防疫效率和准确性，实现对畜禽健康状况和环境参数的实时监测和数据分析，提供早期预警信息，并通过自动化控制系统执行相应的防疫措施，最终实现畜牧养殖的智能化管理和防疫效果的优化。
2、根据本专利技术实施例的一种用于畜牧养殖的智能化防疫方法，包括如下步骤：
3、s1、在畜牧场内布置多个传感器网络和智能耳标或项圈，用于实时监测畜禽的健康参数集和环境参数集，其中健康参数包括体温、心率和活动量，环境参数包括温度、湿度和气体浓度；
4、s2、通过物联网技术将健康参数集和环境参数集传输至中央数据处理系统；
5、s3、中央数据处理系统对接收到的健康参数集和环境参数集进行实时分析，利用改进深度学习算法对畜禽健康状况进行评估和预测，识别潜在的疾病风险；
6、s4、当检测到异常健康参数集和环境参数集时，中央数据处理系统生成预警信息，并通过远程监控系统通知管理人员；
7、s5、根据预警信息，自动化控制系统启动相应的防疫措施，包括自动执行疫苗接种、隔离病禽和调节环境参数；
8、s6、管理人员通过远程监控系统实时查看畜牧场的防疫状况，并根据实际情况进行远程操作和调整；
9、s7、将防疫数据存储在区块链上；
10、s8、定期对系统运行数据进行存储和分析，优化防疫措施和系统的预测准确性。
11、可选的，所述s1包括以下具体步骤：
12、s11、在畜牧场内布置多个传感器网络，传感器网络中的传感器包括温度传感器、湿度传感器和气体浓度传感器，用于实时监测环境参数集e：
13、e＝{e1,e2,e3}；
14、其中，e1为温度，e2为湿度，e3为气体浓度；
15、s12、在每只畜禽上安装智能耳标或项圈，耳标或项圈中包含健康参数监测设备，用于实时监测畜禽的健康参数集h：
16、h＝{h1,h2,h3}；
17、其中，h1为体温，h2为心率，h3为活动量；
18、s13、传感器网络和智能耳标或项圈通过无线传输模块，将所监测的环境参数集e和健康参数集h以数据包的形式传输至中央数据处理系统；
19、s14、环境参数集e和健康参数集h的数据格式如下：
20、e＝{e1,e2,e3,ts}＝{temp,humidity,gas,timestamp；
21、h＝{h1,h2,h3,ts}＝{bodytemp,heartrate,activity,timestamp}；
22、其中，temp表示环境温度，humidity表示环境湿度，gas表示环境中气体浓度，bodytemp表示畜禽体温，heartrate表示畜禽心率，activity表示畜禽的活动量，timestamp表示数据采集的具体时间点；
23、s15、传感器网络和智能耳标或项圈的数据传输频率设置为固定时间间隔t。
24、可选的，所述改进深度学习算法包括以下具体步骤：
25、s31、将预处理后的环境参数集e和健康参数集h分别输入多模态数据融合神经网络和动态风险评估神经网络进行特征提取和评估；
26、s32、在多模态数据融合神经网络中，环境参数集e和健康参数集h分别通过独立的多尺度卷积层和注意力机制层，提取出多模态特征fe和fh：
27、
28、其中，ck和cj分别表示第k个和第j个多尺度卷积操作，φk和φj分别表示第k个和第j个激活函数，wk和wj分别表示第k个和第j个卷积层的权重，bk和bj分别表示第k个和第j个卷积层的偏置，a表示注意力机制层，用于增强重要特征；
29、s33、将提取出的多模态特征fe和fh通过特征对齐模块进行融合，得到综合特征向量fcombine：
30、
31、其中，fei和fhi分别表示从环境参数集e和健康参数集h提取的多模态特征，wei和whi分别表示融合层的权重，bcombined表示融合层的偏置，σ表示融合层的激活函数，用于综合处理多模态特征；
32、s34、在动态风险评估神经网络中，综合特征向量fcombined输入到混合时序分析层，混合时序分析层结合长短期记忆网络和时间卷积网络进行时间序列分析和风险评估：
33、s35、混合时序分析层的输出结果传递到全本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种用于畜牧养殖的智能化防疫方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种用于畜牧养殖的智能化防疫方法，其特征在于，所述S1包括以下具体步骤：
3.根据权利要求2所述的一种用于畜牧养殖的智能化防疫方法，其特征在于，所述改进深度学习算法包括以下具体步骤：
4.根据权利要求3所述的一种用于畜牧养殖的智能化防疫方法，其特征在于，所述S4包括以下具体步骤：
5.根据权利要求4所述的一种用于畜牧养殖的智能化防疫方法，其特征在于，所述S5包括以下具体步骤：
6.根据权利要求5所述的一种用于畜牧养殖的智能化防疫方法，其特征在于，所述S6包括以下具体步骤：
7.一种用于畜牧养殖的智能化防疫系统，其特征在于，包括以下模块：
【技术特征摘要】
1.一种用于畜牧养殖的智能化防疫方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种用于畜牧养殖的智能化防疫方法，其特征在于，所述s1包括以下具体步骤：
3.根据权利要求2所述的一种用于畜牧养殖的智能化防疫方法，其特征在于，所述改进深度学习算法包括以下具体步骤：
4.根据权利要求3所述的一种用于畜牧养殖的...
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