【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及數據處理，尤其涉及一種牲畜狀態檢測方法、裝置、電子設備和存儲介質。
技術介紹
1、隨著養殖業的發展，牲畜養殖過程中對于牲畜生長發育狀況的監測，以及其疾病的預防越來越為人們所重視，又由于牲畜的狀態與其疾病預防和生長狀況息息相關，因而，牲畜狀態檢測成為了牲畜養殖過程中至關重要的一步。
2、目前，牲畜狀態檢測過程多依賴于人工，即依靠飼養員、獸醫等人員在日常巡欄中通過牲畜的表現癥狀判斷其狀態，再進行相應的治療，但是，規模化養殖中牲畜數量眾多，人工巡欄難以全時段、全方位覆蓋，并且，當巡欄發現牲畜表現出明顯癥狀時，牲畜往往已處于發病中晚期，此時救治難度極大。此外，還存在少部分利用牲畜的咳嗽數據進行檢測判斷的方案，但是此類方案的檢測效果往往不佳，原因在于：牲畜患病的判斷過程十分復雜，通過單一的咳嗽數據檢測得到的結果的可信度不高。
技術實現思路
1、本專利技術提供一種牲畜狀態檢測方法、裝置、電子設備和存儲介質，用以解決現有技術中基于單一的音頻數據的檢測效果不佳的缺陷，實現了牲畜狀態檢測結果準確度和可信度的雙重提升，以及規模化養殖中牲畜疾病的有效預警。
2、本專利技術提供一種牲畜狀態檢測方法，包括：
3、確定待檢測牲畜的至少兩個模態的牲畜數據，所述至少兩個模態包括音頻模態、圖像模態和文本模態中的至少兩種；
4、基于所述至少兩個模態的牲畜數據進行牲畜狀態檢測，得到各個模態的單一檢測結果，以及所述至少兩個模態的聯合檢測結果；
5、
6、根據本專利技術提供的一種牲畜狀態檢測方法，在所述至少兩個模態的牲畜數據為牲畜描述文本和牲畜圖像的情況下，所述基于所述至少兩個模態的牲畜數據進行牲畜狀態檢測，得到各個模態的單一檢測結果，以及所述至少兩個模態的聯合檢測結果，包括：
7、分別對所述牲畜描述文本和所述牲畜圖像進行特征提取，得到牲畜文本特征和牲畜圖像特征；
8、分別基于所述牲畜文本特征和所述牲畜圖像特征進行牲畜狀態檢測，得到所述文本模態和所述圖像模態各自對應的單一檢測結果；
9、基于所述牲畜文本特征和所述牲畜圖像特征之間的相關性進行特征向量化，得到牲畜文本向量和牲畜圖像向量；
10、基于所述牲畜文本向量和所述牲畜圖像向量進行牲畜狀態檢測，得到所述文本模態和所述圖像模態對應的聯合檢測結果。
11、根據本專利技術提供的一種牲畜狀態檢測方法，在所述至少兩個模態的牲畜數據為牲畜描述文本和牲畜音頻的情況下，所述基于所述至少兩個模態的牲畜數據進行牲畜狀態檢測，得到各個模態的單一檢測結果，以及所述至少兩個模態的聯合檢測結果，包括：
12、分別對所述牲畜描述文本和所述牲畜音頻進行特征提取，得到牲畜文本特征和牲畜音頻特征；
13、分別基于所述牲畜文本特征，以及所述牲畜音頻和所述牲畜音頻特征進行牲畜狀態檢測，得到所述文本模態和所述音頻模態各自對應的單一檢測結果；
14、基于所述牲畜文本特征進行命名實體識別，得到實體識別結果，基于所述牲畜音頻特征進行牲畜狀態分類，得到音頻狀態分類結果；
15、基于所述實體識別結果和所述音頻狀態分類結果，確定所述文本模態和所述音頻模態對應的聯合檢測結果。
16、根據本專利技術提供的一種牲畜狀態檢測方法，在所述至少兩個模態的牲畜數據為牲畜圖像和牲畜音頻的情況下，所述基于所述至少兩個模態的牲畜數據進行牲畜狀態檢測，得到各個模態的單一檢測結果，以及所述至少兩個模態的聯合檢測結果，包括：
17、分別對所述牲畜圖像和所述牲畜音頻進行特征提取，得到牲畜圖像特征和牲畜音頻特征；
18、分別基于所述牲畜圖像特征，以及所述牲畜音頻和所述牲畜音頻特征進行牲畜狀態檢測，得到所述圖像模態和所述音頻模態各自對應的單一檢測結果；
19、對所述牲畜圖像特征進行特征向量化，得到牲畜圖像向量，分別基于所述牲畜圖像向量和所述牲畜音頻特征進行牲畜狀態分類，得到圖像狀態分類結果和音頻狀態分類結果；
20、基于所述圖像狀態分類結果和所述音頻狀態分類結果，確定所述文本模態和所述音頻模態對應的聯合檢測結果。
21、根據本專利技術提供的一種牲畜狀態檢測方法，所述基于所述單一檢測結果和所述聯合檢測結果，確定所述待檢測牲畜的牲畜狀態檢測結果，包括：
22、基于任一模態的單一檢測結果，以及所述至少兩個模態的聯合檢測結果，確定所述任一模態的狀態檢測結果；
23、基于所述至少兩個模態的狀態檢測結果，確定所述待檢測牲畜的牲畜狀態檢測結果。
24、根據本專利技術提供的一種牲畜狀態檢測方法，所述狀態檢測結果包括牲畜狀態及其對應的概率；
25、所述基于所述至少兩個模態的狀態檢測結果，確定所述待檢測牲畜的牲畜狀態檢測結果，包括：
26、在所述至少兩個模態為音頻模態、圖像模態和文本模態中的任意兩種，且兩個模態的狀態檢測結果中存在相同的牲畜狀態的情況下，基于所述兩個模態的狀態檢測結果中相同的各個牲畜狀態及其對應的概率，確定牲畜狀態檢測結果；
27、在所述至少兩個模態為音頻模態、圖像模態和文本模態中的任意兩種，但兩個模態的狀態檢測結果中不存在相同的牲畜狀態的情況下，基于所述兩個模態的狀態檢測結果中的各個牲畜狀態及其對應的概率，確定牲畜狀態檢測結果；
28、在所述至少兩個模態為音頻模態、圖像模態和文本模態，且三個模態的狀態檢測結果中存在相同的牲畜狀態的情況下，基于所述三個模態的狀態檢測結果中相同的各個牲畜狀態及其對應的概率，確定牲畜狀態檢測結果；
29、在所述至少兩個模態為音頻模態、圖像模態和文本模態，但三個模態的狀態檢測結果中不存在相同的牲畜狀態的情況下，基于所述三個模態的狀態檢測結果中的牲畜狀態，確定牲畜狀態檢測結果。
30、根據本專利技術提供的一種牲畜狀態檢測方法，所述確定待檢測牲畜的至少兩個模態的牲畜數據，包括：
31、獲取待檢測牲畜對應的用戶輸入；
32、基于所述用戶輸入進行回復生成，得到當前輪次的問題回復；
33、獲取所述問題回復對應的補充輸入，將所述補充輸入作為所述當前輪次的下一輪次的用戶輸入；
34、基于多個輪次的用戶輸入和問題回復，構建所述待檢測牲畜對應的對話數據；
35、基于所述對話數據進行多模態數據提取，得到所述待檢測牲畜的至少兩個模態的牲畜數據。
36、本專利技術還提供一種牲畜狀態檢測裝置，包括：
37、數據確定單元，用于確定待檢測牲畜的至少兩個模態的牲畜數據，所述至少兩個模態包括音頻模態、圖像模態和文本模態中的至少兩種；
38、狀態檢測單元，用于基于所述至少兩個模態的牲畜數據進行牲畜狀態檢測，得到各個模態的單一檢測結果，以及所述至少兩個模態的聯合檢測結果；
39、決策匯總本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種牲畜狀態檢測方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的牲畜狀態檢測方法，其特征在于，在所述至少兩個模態的牲畜數據為牲畜描述文本和牲畜圖像的情況下，所述基于所述至少兩個模態的牲畜數據進行牲畜狀態檢測，得到各個模態的單一檢測結果，以及所述至少兩個模態的聯合檢測結果，包括：
3.根據權利要求1所述的牲畜狀態檢測方法，其特征在于，在所述至少兩個模態的牲畜數據為牲畜描述文本和牲畜音頻的情況下，所述基于所述至少兩個模態的牲畜數據進行牲畜狀態檢測，得到各個模態的單一檢測結果，以及所述至少兩個模態的聯合檢測結果，包括：
4.根據權利要求1所述的牲畜狀態檢測方法，其特征在于，在所述至少兩個模態的牲畜數據為牲畜圖像和牲畜音頻的情況下，所述基于所述至少兩個模態的牲畜數據進行牲畜狀態檢測，得到各個模態的單一檢測結果，以及所述至少兩個模態的聯合檢測結果，包括：
5.根據權利要求1至4中任一項所述的牲畜狀態檢測方法，其特征在于，所述基于所述單一檢測結果和所述聯合檢測結果，確定所述待檢測牲畜的牲畜狀態檢測結果，包括：
6.根據權利要求
7.根據權利要求1至4中任一項所述的牲畜狀態檢測方法，其特征在于，所述確定待檢測牲畜的至少兩個模態的牲畜數據，包括：
8.一種牲畜狀態檢測裝置，其特征在于，包括：
9.一種電子設備，包括存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述計算機程序時實現如權利要求1至7任一項所述的牲畜狀態檢測方法。
10.一種非暫態計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1至7任一項所述的牲畜狀態檢測方法。
...【技術特征摘要】
1.一種牲畜狀態檢測方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的牲畜狀態檢測方法，其特征在于，在所述至少兩個模態的牲畜數據為牲畜描述文本和牲畜圖像的情況下，所述基于所述至少兩個模態的牲畜數據進行牲畜狀態檢測，得到各個模態的單一檢測結果，以及所述至少兩個模態的聯合檢測結果，包括：
3.根據權利要求1所述的牲畜狀態檢測方法，其特征在于，在所述至少兩個模態的牲畜數據為牲畜描述文本和牲畜音頻的情況下，所述基于所述至少兩個模態的牲畜數據進行牲畜狀態檢測，得到各個模態的單一檢測結果，以及所述至少兩個模態的聯合檢測結果，包括：
4.根據權利要求1所述的牲畜狀態檢測方法，其特征在于，在所述至少兩個模態的牲畜數據為牲畜圖像和牲畜音頻的情況下，所述基于所述至少兩個模態的牲畜數據進行牲畜狀態檢測，得到各個模態的單一檢測結果，以及所述至少兩個模態的聯合檢測結果，包括：
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【專利技術屬性】
技術研發人員：閆潤強，李旭強，鄧柯珀，楊梓鈺，
申請(專利權)人：河南訊飛人工智能科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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