【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能农业，尤其涉及一种基于数字孪生猪场远程控制系统及控制方法。
技术介绍
1、智能农业
旨在利用信息技术、自动化技术和数据分析技术提高农业生产的效率和可持续性，通过地理信息系统、遥感技术、物联网、人工智能和机器学习，监控和管理农场的作物生长与畜牧业，利用自动化的数据收集和分析，智能农业帮助农场管理者实时了解作物和动物的健康状况，优化资源分配如水和肥料的使用，并提高整体生产力，实现可持续经营策略，包括精准施肥和灌溉，减少对环境的影响并提高农作物的质量和产量。
2、其中，猪场远程控制系统用于实现猪场的远程监控和管理，实时反映和预测猪场的运行状态，通过实时映射和分析猪场的实际情况，包括动物健康状况、饲养环境，使管理者在多个时间和地点对猪场环境条件或生产活动进行调整，提高猪场的运营效率，减少资源浪费，优化生产过程，提升动物福利，实现成本的节约和产量的增加，准确控制饲养环境，并及时响应健康风险，确保生产的高效和可持续性。
3、传统猪场远程控制技术在动物行为分析和环境条件调整的实时性和精确性方面存在不足，依赖周期性的数据收集而非连续实时监控，限制了对突发状况的快速响应能力，导致在动物健康管理和环境调控上的延迟，包括导致疾病的扩散和因环境不适导致动物压力增加，影响猪的生长速率和产量，缺乏实时数据分析支持，农场管理者难以进行精确的资源分配和环境调节，导致水和能源的过度使用，增加成本和环境负担。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案，一种基于数字孪生猪场远程控制系统包括：
3、行为监控与识别模块基于图像采集设备，实时监测并分析养猪场内猪的行为和生理状态，识别猪的行动模式和异常行为，生成行为健康分析结果；
4、行为关联分析模块基于所述行为健康分析结果，利用温湿度和气体浓度传感器，实时采集养猪场内的环境状态信息，识别多种环境条件对猪的行为影响，生成环境影响评估信息；
5、生长速度分析模块基于所述环境影响评估信息，实时采集并记录猪的体重数据，分析猪在当前环境下的生长趋势，并预测体重变化，生成生长速率预测曲线；
6、数字模型构建模块基于所述生长速率预测曲线，构建养猪场的数字孪生模型，实时同步实际猪场的数据，生成模型构建记录；
7、环境条件调整模块基于所述模型构建记录，根据生长预测和环境数据，实时调整猪舍环境条件和饲料投放的控制参数，生成环境参数配置；
8、猪场防疫管理模块基于所述环境参数配置，结合健康监控和环境监测数据，识别疫情风险并发送预警信息，生成养猪场管理记录。
9、作为本专利技术的进一步方案，所述行为健康分析结果包括活动频率统计数据、异常行为类型信息、猪只生理健康指标评分列表，所述环境影响评估信息包括环境参数变化趋势信息、行为响应敏感度评价数据、关键环境因素影响度，所述生长速率预测曲线包括预测的体重增长趋势、预期成熟时间、环境适应性生长分析结果，所述模型构建记录包括猪场环境状态实时映射参数、行为与生长数据的同步更新时间点、模型验证结果，所述环境参数配置包括调整后的温湿度范围、新配方饲料投放周期、通风系统的优化操作时间，所述养猪场管理记录包括疫情预警发出时间、消毒措施实施记录、疫苗接种和防控措施记录。
10、作为本专利技术的进一步方案，所述行为监控与识别模块包括：
11、图像数据采集子模块基于图像采集设备，实时采集养猪场内多个位置的图像数据，记录猪的多种活动场景，包括移动、进食、休息，生成行为视频记录；
12、猪行为分析子模块基于所述行为视频记录，分析图像并识别猪的行为模式，包括进食、打斗、休息，检测异常行为，包括跛行、过度互动，生成行为模式数据；
13、猪健康评估子模块基于所述行为模式数据，结合猪的活动频率和行为异常指标，评估多只猪的生理健康状态，包括活跃度、压力指标、生理健康问题，生成行为健康分析结果。
14、作为本专利技术的进一步方案，所述行为关联分析模块包括：
15、环境实时监测子模块基于所述行为健康分析结果，利用温湿度计和氨气检测器，实时采集养猪场内的环境状态信息，包括温度、湿度和有害气体浓度，生成实时环境状态数据；
16、数据融合分析子模块基于所述实时环境状态数据，通过分析猪只行为数据和多种环境变量间的相关性，分析多种环境条件对猪只行为的影响，生成行为关联数据；
17、环境影响分析子模块基于所述行为关联数据，评估多种环境条件对猪只行为的影响，包括温度、氨气浓度对猪只频率的影响，识别猪只行为模式对环境变化的响应，生成环境影响评估信息。
18、作为本专利技术的进一步方案，所述生长速度分析模块包括：
19、体重信息采集子模块基于所述环境影响评估信息，利用电子秤，定时测量并记录猪只的体重数据，生成体重数据记录；
20、生长趋势分析子模块基于所述体重数据记录，分析猪只在当前环境条件下的体重增长模式，识别关键生长阶段和生长阻碍因素，生成生长模式分析结果；
21、猪生长预测子模块基于所述生长模式分析结果，利用时间序列分析，计算体重变化趋势，预测猪只的体重变化，生成生长速率预测曲线。
22、作为本专利技术的进一步方案，所述计算体重变化趋势的具体公式为：
23、
24、其中，代表预测的猪只体重，代表模型的截距，是基础生长偏移量，和代表时间因子的线性和二次权重，这两个参数分别描述了时间的一阶和二阶对体重影响的调节，反映在不同生长阶段猪只体重增长速度的非线性变化，代表猪只的年龄，代表环境调节系数，说明环境因素对猪只生长速度的直接影响，代表综合环境因子得分，代表饲料质量调节系数，指出饲料变化对猪只生长速度的具体贡献，代表饲料质量指数。
25、作为本专利技术的进一步方案，所述数字模型构建模块包括：
26、实时数据同步子模块基于所述生长速率预测曲线，结合实时环境状态数据、猪的体重数据和行为数据，生成模型输入数据集；
27、模型输入整合子模块基于所述模型输入数据集，构建养猪场的数字孪生模型，模拟实际猪场的运营和猪只生长环境，生成数字孪生模型；
28、数字孪生模拟子模块基于所述数字孪生模型，实时模拟和预测猪只的生长和环境交互效应，分析猪只多个生长阶段的最优生长环境，生成模型构建记录。
29、作为本专利技术的进一步方案，所述环境条件调整模块包括：
30、环境调节子模块基于所述模型构建记录，根据猪只的生长阶段，调整猪舍内的温湿度调节设备和饲料投放设备的控制参数，得到环境参数调整记录；
31、行为监测子模块基于所述环境参数调整记录，实时监测猪只的行为变化，记录活动水平和行为模式，生成行为变化记录；
32、效果评估子模块基于所述行为变化记录，通过对比调整前后的本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于数字孪生猪场远程控制系统，其特征在于，所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的基于数字孪生猪场远程控制系统，其特征在于，所述行为健康分析结果包括活动频率统计数据、异常行为类型信息、猪只生理健康指标评分列表，所述环境影响评估信息包括环境参数变化趋势信息、行为响应敏感度评价数据、关键环境因素影响度，所述生长速率预测曲线包括预测的体重增长趋势、预期成熟时间、环境适应性生长分析结果，所述模型构建记录包括猪场环境状态实时映射参数、行为与生长数据的同步更新时间点、模型验证结果，所述环境参数配置包括调整后的温湿度范围、新配方饲料投放周期、通风系统的优化操作时间，所述养猪场管理记录包括疫情预警发出时间、消毒措施实施记录、疫苗接种和防控措施记录。
3.根据权利要求1所述的基于数字孪生猪场远程控制系统，其特征在于，所述行为监控与识别模块包括：
4.根据权利要求1所述的基于数字孪生猪场远程控制系统，其特征在于，所述行为关联分析模块包括：
5.根据权利要求1所述的基于数字孪生猪场远程控制系统，其特征在于，所述生长速度分析模块包括：
7.根据权利要求1所述的基于数字孪生猪场远程控制系统，其特征在于，所述数字模型构建模块包括：
8.根据权利要求1所述的基于数字孪生猪场远程控制系统，其特征在于，所述环境条件调整模块包括：
9.根据权利要求1所述的基于数字孪生猪场远程控制系统，其特征在于，所述猪场防疫管理模块包括：
10.一种基于数字孪生猪场远程控制方法，其特征在于，根据权利要求1-9任一项所述的基于数字孪生猪场远程控制系统执行，包括以下步骤：
...【技术特征摘要】
1.一种基于数字孪生猪场远程控制系统，其特征在于，所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的基于数字孪生猪场远程控制系统，其特征在于，所述行为健康分析结果包括活动频率统计数据、异常行为类型信息、猪只生理健康指标评分列表，所述环境影响评估信息包括环境参数变化趋势信息、行为响应敏感度评价数据、关键环境因素影响度，所述生长速率预测曲线包括预测的体重增长趋势、预期成熟时间、环境适应性生长分析结果，所述模型构建记录包括猪场环境状态实时映射参数、行为与生长数据的同步更新时间点、模型验证结果，所述环境参数配置包括调整后的温湿度范围、新配方饲料投放周期、通风系统的优化操作时间，所述养猪场管理记录包括疫情预警发出时间、消毒措施实施记录、疫苗接种和防控措施记录。
3.根据权利要求1所述的基于数字孪生猪场远程控制系统，其特征在于，所述行为监控与识别模块包括：
<...【专利技术属性】
技术研发人员：王力，罗何峰，郭仲洋，刘言，任春晓，舒鼎铭，姚海龙，
申请(专利权)人：四川德康农牧食品集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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