一种基于互联网的养鸡场环境管理系统及方法技术方案

本发明专利技术属于养鸡场环境管理技术领域，公开了一种基于互联网的养鸡场环境管理系统及方法，管理设置有：主控机；主控机通过导线连接摄像头，主控机通过导线连接温湿度感应器，主控机通过导线连接电子秤，主控机和土壤湿度仪通过无线连接；土壤湿度仪上方卡接有探针，土壤湿度仪正前面嵌入有显示屏二，显示屏二下方键接有开关按钮；温湿度传感器上嵌入有显示屏一，温湿度传感器底部通过螺纹连接有温度采集口和湿度采集口，温湿度传感器背面焊接有固定栓；同时公开一种管理方法。本发明专利技术设计思路清晰，可对养鸡场鸡群的生存环境进行检查，整体化，利于养鸡场的管理，适合推广生产。

【技术实现步骤摘要】
一种基于互联网的养鸡场环境管理系统及方法
本专利技术属于养鸡场环境管理
，尤其涉及一种基于互联网的养鸡场环境管理系统及方法。
技术介绍
目前，互联网技术得到了快速发展，在养鸡场管理中，通过信息化手段实现物物相连，提高管理水平，减少人工干预，提高效率，受到人们的欢迎，但是现有技术没有对土壤环境进行检测，不能保证土壤的透气和透水性，易生病菌感染鸡群同时没有对鸡群产生的废物排放进行合理分配处理，不利于环境的保护，现有技术还存在不足，需进一步完善。综上所述，现有技术存在的问题是：现有技术没有对土壤环境进行检测，不能保证土壤的透气和透水性，易生病菌感染鸡群同时没有对鸡群产生的废物排放进行合理分配处理，不利于环境的保护，现有技术还存在不足，需进一步完善。现有技术中，摄像装置所得的图像不够清楚，不利于观察养鸡场内的情况：传感器显示屏，数据显示不够清楚，给数据的读取带来不便；土壤湿度仪的准确性较差，为养鸡场养殖带来不便。现有技术中，温湿度传感器采集的数据准确性差。
技术实现思路
针对现有技术存在的问题，本专利技术提供了一种基于互联网的养鸡场环境管理系统及方法。本专利技术是这样实现的，一种基于互联网的养鸡场环境管理方法，所述基于互联网的养鸡场环境管理方法包括：通过温湿度传感器上的温度采集口和湿度采集口对鸡群的环境进行温度和湿度检测；温度采集口进行温度检测中，用温度感知设备在独立的采样周期内对目标信号x(t)进行采集，并用A/D方式对信号进行数字量化；然后，对量化后的信号x(i)进行降维；最后，对降维后的信号进行重构；其中t为采样时刻，i为量化后的信号排序；对量化后的信号进行降维，具体是对量化后的信号通过有限脉冲响应滤波器的差分方程其中h(0),…,h(L-1)为滤波器系数，设计基于滤波的压缩感知信号采集框架，构造如下托普利兹测量矩阵：则观测其中b1,…,bL看作滤波器系数；子矩阵ΦFT的奇异值是格拉姆矩阵G(ΦF,T)＝Φ′FTΦFT特征值的算术根，验证G(ΦF,T)的所有特征值λi∈(1-δK,1+δK),i＝1,…,T，则ΦF满足RIP，并通过求解如下式最优化问题来重构原信号：即通过线性规划方法来重构原信号，亦即BP算法；针对实际温度压缩信号的采集，则修改ΦF为如下形式：如果信号在变换基矩阵Ψ上具有稀疏性，则通过求解如下式最优化问题，精确重构出原信号：min||||1s.t.yx；其中Φ与Ψ不相关，Ξ称为CS矩阵；湿度采集口进行湿度检测中，根据接收湿度信号的特征谱确定决策平面；判断接收湿度信号的通信信道是否呈现准用静态变换特性；在所述通信信道呈现准用静态变换特性时，利用支持向量机方法在所述决策平面中选出决策边界；在通信信道没有呈现准用静态变换特性时，利用模糊聚类方法在所述决策平面中选出决策边界；根据所述决策边界对接收到的信号进行检测；所述根据接收信号的特征谱确定决策平面包括：对接收信号的离散信号向量进行线性变换得到酉变换矩阵；根据所述酉变换矩阵中的主对角线元素和副对角线元素计算出接收信号的能量特征谱；从所述能量特征谱中获取决策平面；根据所述酉变换矩阵中的主对角线元素和副对角线元素计算出接收信号的能量特征谱包括：对副对角线元素组成的矩阵进行平方并乘以主对角线元素组成的矩阵，得到接收信号的能量特征谱；从所述能量特征谱中获取决策平面包括：根据所述能量特征谱的能量集中度、波形对称性和局部波形函数方差从所述能量特征谱中提取至少一组特征向量；按照模式分类的方式从提取的特征向量中获取作为决策平面的特征向量；所述接收信号的离散信号向量通过奈奎斯特定律采样得到，并且采样长度涵盖接收信号的预定比例能量；在从所述能量特征谱中获取决策平面之前，所述方法还包括：对所述能量特征谱进行滑动平均处理；所述信号接收方法应用于跳时-脉冲位置调制方式的通信系统或者通断键控调制方式的通信系统；所述提取的特征向量方法具体包括以下步骤：获取信号，通过传感器采集数据并对信号进行放大处理；信号进行分段处理；即从每段信号里提取出均值、方差、信号的累积值和峰值4个基本时域参数，通过相邻段信号的4个参数值的差值判断是否有疑似泄漏的情况发生的第一层决策判断：若有则往下执行步骤C，否者，跳到执行获取信号；小波包去噪；即利用改进小波包算法对采集的信号进行去噪；小波包分解与重构；即利用改进小波包算法对采集的信号进行小波包分解与重构，得到单子带重构信号；所述小波包去噪和小波包分解与重构包括：信号延拓，对小波包分解的各层信号进行抛物线延拓；设信号数据为x(a),x(a+1),x(a+2)，则延拓算子E的表达式为：消去单子带多余频率成分；将延拓后的信号与分解低通滤波器h0卷积，得到低频系数，然后经过HF-cut-IF算子处理，去掉多余的频率成分，再进行下采样，得到下一层的低频系数；将延拓后的信号与分解高通滤波器g0卷积，得到高频系数，然后经过LF-cut-IF算子处理，去掉多余的频率成分，再进行下采样，得到下一层高频系数，HF-cut-IF算子如式(2)所示，LF-cut-IF算子如式(3)所示；在(2)、(3)式中，x(n)为在2j尺度上小波包的系数，Nj表示在2j尺度上数据的长度，检测的信息传输到主控机，根据鸡群环境的温湿度来确定对养鸡场内所安装的制冷制热设备进行调节，摄像头对鸡群的生长状态进行实时观察，并将内容传输到主控机；通过土壤湿度仪的探头插入土壤中，进行土壤透气透水性检查，检查的信息通过无线连接传输到主控机；主控机接收所有设备的信息，进行信息整理，对养鸡场进行调节管理；进一步，小波包分解与重构后，还进行提取信号特征参数；即从重构的单子带信号里提取：时域能量、时域峰值、频域能量、频域峰值、峰态系数、方差、频谱和偏斜系数8个表示信号特征的参数；组成特征向量，即利用主成分分析方法，结合实验分析，从上述参数中选择3到8个能明显表示声发射信号特征的参数组成特征向量，并将这些特征向量输入到支持向量机进行决策判断，即第二层决策判断，根据支持向量机的输出判断是否有错误发生。进一步，单子带信号重构：将得到的高、低频系数进行上采样，然后分别与高通重建滤波器g1和低通重建滤波器h1卷积，将得到的信号分别用HF-cut-IF、LF-cut-IF算子处理，得到单子带重构信号。进一步，摄像头，利用非局部均值滤波算法，对摄像头过程中的离散噪声图像进行处理，使图像的清楚，分析养鸡场内情况：离散噪声图像v＝{v(i)|i∈I}对摄录像素i的估计值NL[v](i)，计算图像中的所有像素的加权平均值，w(i，j)为权重，0≤w(i，j)≤1且灰度向量v(Ni)和v(Nj)的相似性表示像素i和像素j之间的相似性，为i、j区域的加权欧式距离的平方，a(a＞0)表示高斯核标准差，h为控制虑波程度的系数，Z(i)图像搜索范围内所有区域相似度总和。所述温湿度传感器和土壤湿度仪的显示屏，经过灰度处理，使得其数据显示清楚，便于数据的读取，显示屏的色度坐标计算公式如下：其中，X、Y、Z为三刺激值，t为发光时间。灰度级和XYZ三刺激值之间存在与时间t相关的线性关系。当显示屏总的灰度级级数为N时，每一个灰度级步长“1”所对应的XYZ三刺激值为：显示一个任意的颜色，当红、绿、蓝显示屏发光灰度级分别为m，n，k时其对应的XYZ本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于互联网的养鸡场环境管理方法，其特征在于，所述基于互联网的养鸡场环境管理方法包括：通过温湿度传感器上的温度采集口和湿度采集口对鸡群的环境进行温度和湿度检测；温度采集口进行温度检测中，用温度感知设备在独立的采样周期内对目标信号x(t)进行采集，并用A/D方式对信号进行数字量化；然后，对量化后的信号x(i)进行降维；最后，对降维后的信号进行重构；其中t为采样时刻，i为量化后的信号排序；对量化后的信号进行降维，具体是对量化后的信号通过有限脉冲响应滤波器的差分方程

【技术特征摘要】
1.一种基于互联网的养鸡场环境管理方法，其特征在于，所述基于互联网的养鸡场环境管理方法包括：通过温湿度传感器上的温度采集口和湿度采集口对鸡群的环境进行温度和湿度检测；温度采集口进行温度检测中，用温度感知设备在独立的采样周期内对目标信号x(t)进行采集，并用A/D方式对信号进行数字量化；然后，对量化后的信号x(i)进行降维；最后，对降维后的信号进行重构；其中t为采样时刻，i为量化后的信号排序；对量化后的信号进行降维，具体是对量化后的信号通过有限脉冲响应滤波器的差分方程其中h(0),…,h(L-1)为滤波器系数，设计基于滤波的压缩感知信号采集框架，构造如下托普利兹测量矩阵：则观测其中b1,…,bL看作滤波器系数；子矩阵ΦFT的奇异值是格拉姆矩阵G(ΦF,T)＝Φ′FTΦFT特征值的算术根，验证G(ΦF,T)的所有特征值λi∈(1-δK,1+δK),i＝1,…,T，则ΦF满足RIP，并通过求解如下式最优化问题来重构原信号：即通过线性规划方法来重构原信号，亦即BP算法；针对实际温度压缩信号的采集，则修改ΦF为如下形式：如果信号在变换基矩阵Ψ上具有稀疏性，则通过求解如下式最优化问题，精确重构出原信号：min||||1s.t.yx；其中Φ与Ψ不相关，Ξ称为CS矩阵；湿度采集口进行湿度检测中，根据接收湿度信号的特征谱确定决策平面；判断接收湿度信号的通信信道是否呈现准用静态变换特性；在所述通信信道呈现准用静态变换特性时，利用支持向量机方法在所述决策平面中选出决策边界；在通信信道没有呈现准用静态变换特性时，利用模糊聚类方法在所述决策平面中选出决策边界；根据所述决策边界对接收到的湿度信号进行检测；所述根据接收信号的特征谱确定决策平面包括：对接收信号的离散信号向量进行线性变换得到酉变换矩阵；根据所述酉变换矩阵中的主对角线元素和副对角线元素计算出接收信号的能量特征谱；从所述能量特征谱中获取决策平面；根据所述酉变换矩阵中的主对角线元素和副对角线元素计算出接收信号的能量特征谱包括：对副对角线元素组成的矩阵进行平方并乘以主对角线元素组成的矩阵，得到接收信号的能量特征谱；从所述能量特征谱中获取决策平面包括：根据所述能量特征谱的能量集中度、波形对称性和局部波形函数方差从所述能量特征谱中提取至少一组特征向量；按照模式分类的方式从提取的特征向量中获取作为决策平面的特征向量；所述接收信号的离散信号向量通过奈奎斯特定律采样得到，并且采样长度涵盖接收信号的预定比例能量；在从所述能量特征谱中获取决策平面之前，所述方法还包括：对所述能量特征谱进行滑动平均处理；所述信号接收方法应用于跳时-脉冲位置调制方式的通信系统或者通断键控调制方式的通信系统；所述提取的特征向量方法具体包括以下步骤：获取信号，通过传感器采集数据并对信号进行放大处理；信号进行分段处理；即从每段信号里提取出均值、方差、信号的累积值和峰值4个基本时域参数，通过相邻段信号的4个参数值的差值判断是否有疑似泄漏的情况发生的第一层决策判断：若有则往下执行步骤C，否者，跳到执行获取信号；小波包去噪；即利用改进小波包算法对采集的信号进行去噪；小波包分解与重构；即利用改进小波包算法对采集的信号进行小波包分解与重构，得到单子带重构信号；所述小波包去噪和小波包分解与重构包括：信号延拓，对小波包分解的各层信号进行抛物线延拓；设信号数据为x(a),x(a+1),x(a+2)，则延拓算子E的表达式为：消去单子带多余频率成分；将延拓后的信号与分解低通滤波器h0卷积，得到低频系数，然后经过HF-cut-IF算子处理，去掉多余的频率成分，再进行下采样，得到下一层的低频系数；将延拓后的信号与分解高通滤波器g0卷积，得到高频系数，然后经过LF-cut-IF算子处理，去掉多余的频率成分，再进行下采样，得到下一层高频系数，HF-cut-IF算子如式(2)所示，LF-cut-IF算子如式(3)所示；在(2)、(3)式中，x(n)为在2j尺度上小波包的系数，Nj表示在2j尺度上数据的长度...

【专利技术属性】
技术研发人员：何旭少，
申请(专利权)人：广西鸿光农牧有限公司，
类型：发明
国别省市：广西,45