【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及養(yǎng)殖數(shù)據(jù)傳輸，具體涉及基于云平臺(tái)的牛養(yǎng)殖數(shù)據(jù)傳輸方法及系統(tǒng)。
技術(shù)介紹
1、隨著現(xiàn)代牛養(yǎng)殖規(guī)模的擴(kuò)大，數(shù)據(jù)化和智能化的養(yǎng)殖管理需求越來越強(qiáng)烈。養(yǎng)殖場內(nèi)每日產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，包括牛的個(gè)體生理參數(shù)、環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)及行為特征記錄等。這些數(shù)據(jù)對于疾病早期預(yù)警、飼養(yǎng)優(yōu)化及養(yǎng)殖效率提升具有重要意義。然而，這些數(shù)據(jù)大多為非關(guān)鍵數(shù)據(jù)（重復(fù)性數(shù)據(jù)、非剛需性數(shù)據(jù)），若將其全部上傳，大量非關(guān)鍵數(shù)據(jù)占用大量帶寬，導(dǎo)致一些關(guān)鍵數(shù)據(jù)無法及時(shí)傳輸，最終影響數(shù)據(jù)分析的時(shí)效性。目前一般通過設(shè)置數(shù)據(jù)傳輸?shù)膬?yōu)先級(jí)，即對于關(guān)鍵數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)先完整的傳輸；對于非關(guān)鍵數(shù)據(jù)可以對其進(jìn)行壓縮并在帶寬空閑時(shí)進(jìn)行傳輸；另外，當(dāng)出現(xiàn)緊急情況時(shí)，優(yōu)先級(jí)高的數(shù)據(jù)可以將優(yōu)先級(jí)低的數(shù)據(jù)的帶寬進(jìn)行占用。
2、牛肺疫支原體導(dǎo)致的傳染性胸膜肺炎，其具有高傳染性和高致死率，但其在患病前期的癥狀并不明顯，從而導(dǎo)致防范不及時(shí)造成較大的損失。現(xiàn)有技術(shù)無法有效區(qū)分和優(yōu)化數(shù)據(jù)傳輸?shù)膬?yōu)先級(jí)，對疾病的早期檢測和緊急情況處理響應(yīng)不足，尤其在應(yīng)對傳染性胸膜肺炎等高危疾病時(shí)容易導(dǎo)致檢測延遲。
3、因此，亟需一種方法實(shí)現(xiàn)特定疾病（如傳染性胸膜肺炎）的早期異常識(shí)別和重點(diǎn)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)上傳。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、為了解決以上的技術(shù)問題，本專利技術(shù)的目的在于提供一種基于云平臺(tái)的牛養(yǎng)殖數(shù)據(jù)傳輸方法及系統(tǒng)。
2、根據(jù)本專利技術(shù)實(shí)施例的第一方面，提供的一種基于云平臺(tái)的牛養(yǎng)殖數(shù)據(jù)傳輸方法，所采用的技術(shù)方案具體如下：
3、采集當(dāng)前時(shí)刻牛圈范圍
4、分析所述熱紅外視頻的連續(xù)幀圖像中每個(gè)區(qū)域的光流矢量和溫度變化程度，區(qū)分呼出氣體區(qū)域與牛體區(qū)域，得到每幀圖像中的牛位置點(diǎn)以及每頭牛的體溫、呼吸頻率、呼出氣體溫度和呼出氣體面積；
5、分析所述熱紅外視頻的連續(xù)幀圖像中每頭牛的所述牛位置點(diǎn)的變化量，得到每頭牛的活動(dòng)量；
6、根據(jù)所述呼出氣體面積、所述呼吸頻率和所述活動(dòng)量，結(jié)合所述環(huán)境溫度，得到每頭牛的呼吸異常程度；
7、根據(jù)所述呼吸異常程度，結(jié)合所述體溫和所述呼出氣體溫度，得到每頭牛的異常程度；
8、分析牛圈范圍內(nèi)所有頭牛的異常程度之間的群體關(guān)聯(lián)性，對所述異常程度進(jìn)行修正，得到每頭牛的修正異常程度；
9、根據(jù)所述修正異常程度，確定當(dāng)前時(shí)刻的數(shù)據(jù)傳輸優(yōu)先級(jí)。
10、在本專利技術(shù)的一些實(shí)施例中，分析所述熱紅外視頻的連續(xù)幀圖像中每個(gè)區(qū)域的光流矢量和溫度變化程度，之前還包括：
11、設(shè)置溫度閾值范圍；
12、將所述熱紅外視頻的每幀圖像中屬于所述溫度閾值范圍內(nèi)的區(qū)域保留，得到疑似熱斑區(qū)域。
13、在本專利技術(shù)的一些實(shí)施例中，分析所述熱紅外視頻的連續(xù)幀圖像中每個(gè)區(qū)域的光流矢量和溫度變化程度，區(qū)分呼出氣體區(qū)域與牛體區(qū)域，得到每幀圖像中的牛位置點(diǎn)以及每頭牛的體溫、呼吸頻率、呼出氣體溫度和呼出氣體面積，包括：
14、分析所述熱紅外視頻的連續(xù)幀圖像中每個(gè)所述疑似熱斑區(qū)域的光流矢量和溫度變化程度，得到每個(gè)所述疑似熱斑區(qū)域?qū)儆诤舫鰵怏w區(qū)域的可能性；
15、根據(jù)所述可能性，結(jié)合所述光流矢量，區(qū)分呼出氣體區(qū)域與牛體區(qū)域，得到每幀圖像中的牛位置點(diǎn)；
16、分析所述牛體區(qū)域的最高溫度，得到每頭牛的體溫；
17、分析連續(xù)幀圖像中所述呼出氣體區(qū)域的溫度變化曲線，得到每頭牛的呼吸頻率、呼出氣體溫度和呼出氣體面積。
18、在本專利技術(shù)的一些實(shí)施例中，分析所述熱紅外視頻的連續(xù)幀圖像中每個(gè)所述疑似熱斑區(qū)域的光流矢量和溫度變化程度，得到每個(gè)所述疑似熱斑區(qū)域?qū)儆诤舫鰵怏w區(qū)域的可能性，包括：
19、通過光流法得到每幀圖像中每個(gè)所述疑似熱斑區(qū)域的光流矢量，并將所述光流矢量的方向作為所述疑似熱斑區(qū)域的移動(dòng)方向；
20、基于所述移動(dòng)方向，設(shè)置當(dāng)前幀之前的參考幀；
21、根據(jù)所述光流矢量的大小，分析所述疑似熱斑區(qū)域在參考幀及其前一幀之間的移動(dòng)距離，得到所述疑似熱斑區(qū)域的移動(dòng)距離參量；
22、根據(jù)所述疑似熱斑區(qū)域的溫度值，分析所述疑似熱斑區(qū)域在參考幀及其前一幀之間的溫度變化量，得到所述疑似熱斑區(qū)域的溫度變化參量；
23、分析所述疑似熱斑區(qū)域在參考幀中的存在情況，得到所述疑似熱斑區(qū)域的穩(wěn)定性；
24、根據(jù)所述移動(dòng)距離參量和所述溫度變化參量，結(jié)合所述穩(wěn)定性，遍歷所有參考幀，得到每個(gè)所述疑似熱斑區(qū)域?qū)儆诤舫鰵怏w區(qū)域的可能性。
25、在本專利技術(shù)的一些實(shí)施例中，分析連續(xù)幀圖像中所述呼出氣體區(qū)域的溫度變化曲線，得到每頭牛的呼吸頻率、呼出氣體溫度和呼出氣體面積，包括：
26、將所述熱紅外視頻中連續(xù)幀中的每頭牛的呼出氣體區(qū)域的溫度按時(shí)序順序構(gòu)建折線圖，得到溫度變化曲線；
27、將所述溫度變化曲線中的峰值點(diǎn)間的每個(gè)時(shí)間段記為牛的一個(gè)呼吸周期，得到每頭牛在每個(gè)呼吸周期時(shí)的呼吸頻率；
28、將每個(gè)呼吸周期時(shí)的最大溫度值記為呼出氣體溫度，得到每頭牛在每個(gè)呼吸周期時(shí)的呼出氣體溫度；
29、將每個(gè)呼吸周期時(shí)的所有幀中呼出氣體區(qū)域的最大面積記為呼出氣體面積，得到每頭牛的在每個(gè)呼吸周期時(shí)的呼出氣體面積。
30、在本專利技術(shù)的一些實(shí)施例中，分析所述熱紅外視頻的連續(xù)幀圖像中每頭牛的所述牛位置點(diǎn)的變化量，得到每頭牛的活動(dòng)量，包括：
31、設(shè)置當(dāng)前時(shí)刻之前的參考時(shí)間段；
32、針對每頭牛，分析所述參考時(shí)間段內(nèi)所述牛位置點(diǎn)與下一個(gè)牛位置點(diǎn)之間的距離和時(shí)間差，遍歷所述參考時(shí)間段內(nèi)所有所述牛位置點(diǎn)，結(jié)合參考時(shí)間段的時(shí)長，得到每頭牛的活動(dòng)量。
33、在本專利技術(shù)的一些實(shí)施例中，根據(jù)所述呼出氣體面積、所述呼吸頻率和所述活動(dòng)量，結(jié)合所述環(huán)境溫度，得到每頭牛的呼吸異常程度，包括：
34、根據(jù)牛養(yǎng)殖歷史數(shù)據(jù)，獲取健康牛的呼吸頻率、呼出氣體溫度、體溫、呼出氣體面積的參考標(biāo)準(zhǔn)值；
35、分析所述呼出氣體面積以及所述呼吸頻率分別與其參考標(biāo)準(zhǔn)值之間的差異，結(jié)合所述活動(dòng)量和所述環(huán)境溫度，得到每頭牛的呼吸異常程度；
36、分析所述體溫以及所述呼出氣體溫度分別與其參考標(biāo)準(zhǔn)值之間的差異，結(jié)合所述呼吸異常程度，得到每頭牛的異常程度。
37、在本專利技術(shù)的一些實(shí)施例中，分析牛圈范圍內(nèi)所有頭牛的異常程度之間的群體關(guān)聯(lián)性，包括：計(jì)算牛圈范圍內(nèi)所有頭牛的異常程度的平均值，得到牛圈范圍內(nèi)所有頭牛的異常程度之間的群體關(guān)聯(lián)性。
38、根據(jù)本專利技術(shù)實(shí)施例的第二方面，提供的一種基于云平臺(tái)的牛養(yǎng)殖數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)，包括：存儲(chǔ)器和處理器，其中：
39、所述存儲(chǔ)器，用于存儲(chǔ)程序代碼；
40、所述處理器，用于讀取所述存儲(chǔ)器中存儲(chǔ)的程序代碼，并執(zhí)行本專利技術(shù)實(shí)施例的第一方面所述的方法。
41、在本專利技術(shù)的一些實(shí)施例中，所述處理器包括：
42、數(shù)據(jù)采集模塊，用于采集當(dāng)前時(shí)刻牛圈范圍內(nèi)的熱紅外視頻和環(huán)境溫度；<本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.一種基于云平臺(tái)的牛養(yǎng)殖數(shù)據(jù)傳輸方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于云平臺(tái)的牛養(yǎng)殖數(shù)據(jù)傳輸方法，其特征在于，分析所述熱紅外視頻的連續(xù)幀圖像中每個(gè)區(qū)域的光流矢量和溫度變化程度，之前還包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于云平臺(tái)的牛養(yǎng)殖數(shù)據(jù)傳輸方法，其特征在于，分析所述熱紅外視頻的連續(xù)幀圖像中每個(gè)區(qū)域的光流矢量和溫度變化程度，區(qū)分呼出氣體區(qū)域與牛體區(qū)域，得到每幀圖像中的牛位置點(diǎn)以及每頭牛的體溫、呼吸頻率、呼出氣體溫度和呼出氣體面積，包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于云平臺(tái)的牛養(yǎng)殖數(shù)據(jù)傳輸方法，其特征在于，分析所述熱紅外視頻的連續(xù)幀圖像中每個(gè)所述疑似熱斑區(qū)域的光流矢量和溫度變化程度，得到每個(gè)所述疑似熱斑區(qū)域?qū)儆诤舫鰵怏w區(qū)域的可能性，包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于云平臺(tái)的牛養(yǎng)殖數(shù)據(jù)傳輸方法，其特征在于，分析連續(xù)幀圖像中所述呼出氣體區(qū)域的溫度變化曲線，得到每頭牛的呼吸頻率、呼出氣體溫度和呼出氣體面積，包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于云平臺(tái)的牛養(yǎng)殖數(shù)據(jù)傳輸方法，其特征在于，分析所述熱紅外視頻的連
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于云平臺(tái)的牛養(yǎng)殖數(shù)據(jù)傳輸方法，其特征在于，根據(jù)所述呼出氣體面積、所述呼吸頻率和所述活動(dòng)量，結(jié)合所述環(huán)境溫度，得到每頭牛的呼吸異常程度，包括：
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于云平臺(tái)的牛養(yǎng)殖數(shù)據(jù)傳輸方法，其特征在于，分析牛圈范圍內(nèi)所有頭牛的異常程度之間的群體關(guān)聯(lián)性，包括：計(jì)算牛圈范圍內(nèi)所有頭牛的異常程度的平均值，得到牛圈范圍內(nèi)所有頭牛的異常程度之間的群體關(guān)聯(lián)性。
9.一種基于云平臺(tái)的牛養(yǎng)殖數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括：存儲(chǔ)器和處理器，其中：
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的基于云平臺(tái)的牛養(yǎng)殖數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)，其特征在于，所述處理器包括：
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于云平臺(tái)的牛養(yǎng)殖數(shù)據(jù)傳輸方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于云平臺(tái)的牛養(yǎng)殖數(shù)據(jù)傳輸方法，其特征在于，分析所述熱紅外視頻的連續(xù)幀圖像中每個(gè)區(qū)域的光流矢量和溫度變化程度，之前還包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于云平臺(tái)的牛養(yǎng)殖數(shù)據(jù)傳輸方法，其特征在于，分析所述熱紅外視頻的連續(xù)幀圖像中每個(gè)區(qū)域的光流矢量和溫度變化程度，區(qū)分呼出氣體區(qū)域與牛體區(qū)域，得到每幀圖像中的牛位置點(diǎn)以及每頭牛的體溫、呼吸頻率、呼出氣體溫度和呼出氣體面積，包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于云平臺(tái)的牛養(yǎng)殖數(shù)據(jù)傳輸方法，其特征在于，分析所述熱紅外視頻的連續(xù)幀圖像中每個(gè)所述疑似熱斑區(qū)域的光流矢量和溫度變化程度，得到每個(gè)所述疑似熱斑區(qū)域?qū)儆诤舫鰵怏w區(qū)域的可能性，包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于云平臺(tái)的牛養(yǎng)殖數(shù)據(jù)傳輸方法，其特征在于，分析連續(xù)幀圖像中所述呼出氣體區(qū)域的溫度變化曲線，得...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：倪萌萌，謝玲玲，李晨，王府，周華，李世軍，申李，黃智宇，何玲，闕云飛，陳吉安，楊廷韜，林漢卿，肖文婭，郝明祥，何廷才，
申請(專利權(quán))人：貴州大學(xué)，
類型：發(fā)明
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