【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及智能監控，尤其涉及牛群健康智能分析及防控系統。
技術介紹
1、智能監控
涵蓋了利用先進的數據處理技術、人工智能算法和傳感器技術，來實現環境、物體或個體行為的自動化監測和管理。這種技術通常應用于安全監控、健康管理、生產質量控制等多種場景中。通過集成視頻分析、生物識別、地理信息系統(gis)和物聯網(iot)技術，智能監控系統可以實時收集和分析數據，從而提高響應速度和決策效率。在農業領域，智能監控還涉及使用傳感器監測作物和牲畜的生長條件，以優化資源分配并預防疾病發生。
2、其中，牛群健康智能分析及防控系統是指利用智能監控技術來持續追蹤和評估牛群的健康狀況。這種系統通常包括傳感器、攝像頭和其他生物監測工具，能夠實時收集牛只的生理和行為數據。這些數據隨后被分析，用以檢測早期疾病跡象、評估飼養環境質量或監控牛只的繁殖健康。主要用途是提高牧場管理效率，降低疾病發生率，確保牛肉或乳品的質量，從而提升農業生產的可持續性和經濟效益。
3、現有技術在數據的深度整合和高級分析方面顯示出明顯的局限性，尤其是在農業牲畜健康監控中。現有系統通常依賴基本的數據收集和簡單的監控技術，缺乏對復雜行為模式的識別和對突發健康問題的即時響應能力。這種技術不足導致在識別行為模式的細微變化、如壓力信號或早期疾病跡象方面的效率低下。缺少高級算法和數據整合能力使得傳統監控系統在預防疾病方面的能力有限，未能及時識別健康風險可能導致疾病的快速發展和增加牧場的經濟負擔。
技術實現思路
1、本
2、為了實現上述目的，本專利技術采用了如下技術方案：牛群健康智能分析及防控系統包括：
3、行為數據采集模塊基于牧場內多個位置的傳感器，收集牛群的位置移動數據，記錄時間信息，將數據與時間標簽鏈接，存儲為時間序列格式，得到行為時間序列數據；
4、行為網絡轉換模塊從所述行為時間序列數據中提取目標時間點，將目標時間點的行為模式轉化為網絡節點，按照行為的擬合度將節點進行連接，構建行為關聯圖，通過網絡的結構分析建立行為網絡結構圖；
5、行為異常檢測模塊利用所述行為網絡結構圖中的節點和鏈接數據，檢測行為模式中的突變和分布不規律，根據歷史數據設定熵值的動態閾值，與實時網絡熵值進行對比，挖掘行為的異常變化，標識為行為異常信號；
6、健康風險預測模塊結合所述行為異常信號，調用牛群的健康記錄和環境數據，預測健康風險，根據行為的異常頻率和嚴重程度，計算健康風險等級，形成健康風險評估結果。
7、作為本專利技術的進一步方案，所述行為時間序列數據的獲取步驟具體為：
8、基于牧場內的傳感器陣列收集每頭牛的位置坐標(xt,yt)以及對應時間戳t，采用公式：
9、
10、計算連續時間點之間的距離變化，得到每頭牛的位置變化距離數據；
11、其中，xt、yt表示在時間t的位置坐標，xt+1、yt+1表示在時間t+1的位置坐標，δd表示位置變化距離；
12、將所述位置變化距離數據與時間戳關聯，采用公式：
13、
14、計算出移動速度，得到速度時間序列；
15、其中，v代表速度，δt代表時間間隔，k是調整系數，∈是一個小量，規避分母為零；
16、對所述速度時間序列使用指數平滑法優化，采用公式：
17、st＝αvt+(1-α)st-1+βcos(γt)
18、調整周期性變動的參數，計算平滑后的速度時間序列，生成行為時間序列數據；
19、其中，st代表平滑后的速度時間序列，α是平滑系數，vt是原始速度值，β、γ調整周期性變動。
20、作為本專利技術的進一步方案，所述行為關聯圖的獲取步驟具體為：
21、從所述行為時間序列數據中提取目標目標時間點的數據，利用時間點的數據轉換函數，采用公式：
22、nt＝f(st,θ)
23、轉換為網絡節點，生成網絡節點集合；
24、其中，f是轉換函數，nt是轉換后的網絡節點集合，θ是調整參數；
25、分析每個所述網絡節點集合，將節點的特征分解為nik和njk，計算每對節點之間的擬合度，采用公式：
26、
27、生成節點間的擬合度fij，得到節點連接數據；
28、其中，nik、njk分別表示節點i和節點j在特征k上的值，fij表示節點i和j之間的擬合度，σ是平滑參數，n表示參照的特征總數；
29、使用網絡的結構分析技術根據所述節點連接數據，采用公式：
30、
31、構建行為關聯圖；
32、其中，g代表行為關聯圖，aij表示連接權重，fij是節點間的擬合度，λ是擬合度放大系數。
33、作為本專利技術的進一步方案，所述行為網絡結構圖的獲取步驟具體為：
34、從所述行為關聯矩陣中，計算每個節點的度中心性，采用公式：
35、
36、生成度中心性分數；
37、其中，g由節點間的關系矩陣a＝[aij]定義，cd(i)代表節點i的度中心性，aij代表節點間的連接權重，wij調整多邊的重要性；
38、分析節點間的聚類特征，采用公式：
39、
40、生成每個節點的聚類系數；
41、其中，cc(i)代表節點i的聚類系數，t(i)代表節點i參與的三角形數，ki代表節點i的連接數，∈代表平滑參數；
42、結合所述度中心性分數和所述聚類系數，采用公式：
43、
44、生成每個節點的得分s(i)，構建行為網絡結構圖h；
45、其中，s(i)代表節點i的得分，α、β代表調整中心性和聚類系數影響的系數。
46、作為本專利技術的進一步方案，所述行為異常信號的獲取步驟具體為：
47、從所述行為網絡結構圖中提取節點和鏈接數據，利用節點和鏈接數據計算實時網絡熵值，采用公式：
48、
49、計算生成實時網絡熵值；
50、其中，et代表實時網絡的熵值，pij代表從節點i到節點j的轉移概率，qij代表背景或期望轉移概率；
51、根據歷史數據設定熵值的動態閾值，采用公式：
52、
53、計算并生成動態熵閾值；
54、其中，t代表熵值的動態閾值，μe代表歷史熵值的均值，σe代表標準差，skewe代表偏度，kurte代表峰度，k代表調整系數，δ代表調整系數，γ代表調整系數；
55、對比所述實時網絡熵值與所述動態閾值t，采用公式：
56、
57、如果r大于預設的目標值，標識為行為異常信號；
58、其中，r代表熵值與閾值的差值。
59、作為本專利技術的進一步方案，所述健康風險評本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.牛群健康智能分析及防控系統，其特征在于，所述系統包括：
2.根據權利要求1所述的牛群健康智能分析及防控系統，其特征在于，所述行為時間序列數據的獲取步驟具體為：
3.根據權利要求2所述的牛群健康智能分析及防控系統，其特征在于，所述行為關聯圖的獲取步驟具體為：
4.根據權利要求3所述的牛群健康智能分析及防控系統，其特征在于，所述行為網絡結構圖的獲取步驟具體為：
5.根據權利要求4所述的牛群健康智能分析及防控系統，其特征在于，所述行為異常信號的獲取步驟具體為：
6.根據權利要求5所述的牛群健康智能分析及防控系統，其特征在于，所述健康風險評估結果的獲取步驟具體為：
【技術特征摘要】
1.牛群健康智能分析及防控系統，其特征在于，所述系統包括：
2.根據權利要求1所述的牛群健康智能分析及防控系統，其特征在于，所述行為時間序列數據的獲取步驟具體為：
3.根據權利要求2所述的牛群健康智能分析及防控系統，其特征在于，所述行為關聯圖的獲取步驟具體為：
4.根據權利要求...
【專利技術屬性】
技術研發人員：藺文龍，林為民，史文軍，張孝恩，侯宇成，李怡，
申請(專利權)人：新疆生產建設兵團第八師畜牧獸醫工作站，
類型：發明
國別省市：
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