一种动态监控牲畜的方法、装置及计算机设备制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种动态监控牲畜的方法、装置及计算机设备，所述方法包括：利用设置在养殖场的多个摄像头，实时采集养殖场的图片数据；将采集到的养殖场的图片数据上传到云服务器并进行违规和/或异常判断，当存在违规和/或异常现象时，将所述养殖场的图片数据作为证据在云服务器中存档，并生成告警信号发送给监管部门和/或生成提示信号发送给养殖场的管理人员。通过动态监管代替传统的动物检验检疫合格证，做到了真正意义上的时时监管，监管更为严格，能够更加有效的规避牲畜在养殖过程中的各种风险。同时，利用机器学习代替人工对采集到的图像信息进行判断，判断结果更为客观也更准确。

A method, device and computer equipment for dynamic monitoring livestock

【技术实现步骤摘要】
一种动态监控牲畜的方法、装置及计算机设备
本专利技术涉及牲畜养殖
，尤其是涉及一种动态监控牲畜的方法、装置及计算机设备。
技术介绍
现有的养殖场都是通过对养殖场的某些指标进行评估后颁发养殖场证赋予养殖场在一定时间内养殖一定数目的牲畜的权限。现有技术的养殖场证的形式无法做到对养殖场的时时评估的动态认证。
技术实现思路
现有技术存在的问题：现有技术的养殖场证的形式无法做到对养殖场的时时评估的动态认证。针对现有技术存在的缺陷，第一方面，本专利技术提供了一种动态监控牲畜的方法，包括：利用设置在养殖场的多个摄像头，实时采集养殖场的图片数据；将采集到的养殖场的图片数据上传到云服务器并进行违规和/或异常判断，当存在违规和/或异常现象时，将所述养殖场的图片数据作为证据在云服务器中存档，并生成告警信号发送给监管部门和/或生成提示信号发送给养殖场的管理人员。进一步，当存在违规和/或异常现象时，所述方法还包括：发送视频录制指令给摄像头，录制视频作为证据在云服务器中存档。进一步，通过短信或微信将生成的告警信号发送给监管部门以及通过短信或微信将生成的提示信号发送给养殖场的管理人员。进一步，所述存在违规和/或异常现象的判断根据是否全部满足以下六种评估标准：区域动物疫病流行病学调查状况评估、种猪场防疫条件状况评估、养殖档案记录状况评估、五种病日常监测状况评估、疫病发生状况评估和动物调运状况评估。第二方面，本专利技术提供了一种动态监控牲畜的装置，包括：数据采集模块，用于利用设置在养殖场的多个摄像头，实时采集养殖场的图片数据；异常判断模块，用于将采集到的养殖场的图片数据上传到云服务器并进行违规和/或异常判断，当存在违规和/或异常现象时，将所述养殖场的图片数据作为证据在云服务器中存档，并生成告警信号发送给监管部门和/或生成提示信号发送给养殖场的管理人员。进一步，所述异常判断模块判断存在违规和/或异常现象时，所述装置还包括：视频录制模块，用于发送视频录制指令给摄像头，录制视频作为证据在云服务器中存档。进一步，通过短信或微信将生成的告警信号发送给监管部门以及通过短信或微信将生成的提示信号发送给养殖场的管理人员。进一步，所述异常判断模块中，存在违规和/或异常现象的判断根据是否全部满足以下六种评估标准：区域动物疫病流行病学调查状况评估、种猪场防疫条件状况评估、养殖档案记录状况评估、五种病日常监测状况评估、疫病发生状况评估和动物调运状况评估。第三方面，本专利技术提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法的步骤。本专利技术的有益效果是：通过动态监管代替传统的动物检验检疫合格证，做到了真正意义上的时时监管，监管更为严格，能够更加有效的规避牲畜在养殖过程中的各种风险。同时，利用机器学习代替人工对采集到的图像信息进行判断，判断结果更为客观也更准确。附图说明图1是本专利技术的一种动态监控牲畜的方法的流程示意图；图2是本专利技术的一种动态监控牲畜的装置的结构示意图。具体实施方式以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定装备结构、接口、技术之类的具体细节，以便透彻理解本专利技术。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本专利技术。在其它情况中，省略对众所周知的装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本专利技术的描述。如图1所示，本专利技术提供了一种动态监控牲畜的方法，包括：S1：利用设置在养殖场的多个摄像头，实时采集养殖场的图片数据；S2：将采集到的养殖场的图片数据上传到云服务器并进行违规和/或异常判断，当存在违规和/或异常现象时，将所述养殖场的图片数据作为证据在云服务器中存档，并生成告警信号发送给监管部门以及生成提示信号发送给养殖场的管理人员。在一些说明性实施例中，当存在违规和/或异常现象时，所述方法还包括：发送视频录制指令给摄像头，录制视频作为证据在云服务器中存档。在一些说明性实施例中，所述存在违规和/或异常现象的判断根据是否全部满足以下六种评估标准：区域动物疫病流行病学调查状况评估、种猪场防疫条件状况评估、养殖档案记录状况评估、五种病日常监测状况评估、疫病发生状况评估和动物调运状况评估。在本专利技术的方法中，当发现存在异常和/或违规现象时，云服务器会发送一个视频录制指令给高清摄像头，摄像头录制一段视频并通过无线网络等方式上传至云服务器。通过这种录制视频的方式能够让监管部门的人员以及养殖场的管理人员更为准确的发现异常和/或养殖违规操作具体的行为是什么，有利于监管部门对养殖场进行严格管理，同时也利于养殖场管理人员及时发现违规操作的类型是什么，从而避免后续养殖过程中发生同样的违规操作。优选地，在摄像头录制视频后，在上传至云服务器的过程中，先经过NVR进行视频录制并通过无线网络上传至云服务器，这样的话可以有效规避在无线网络传输过程中由于信号延迟导致的视频录制延迟产生的录制的违规和/或异常现象的视频不完整的问题。在一些说明性实施例中，通过短信或微信将生成的告警信号发送给监管部门以及通过短信或微信将生成的提示信号发送给养殖场的管理人员。在本专利技术的方法中，除了通过短信或微信将生成的告警信号发送给监管部门以及通过短信或微信将生成的提示信号发送给养殖场的管理人员，还可以通过开发的手机app将云服务器产生的异常/违规告警信号及时发送给养殖场的管理人员或监管部门的相关人员。在本专利技术的方法中，通过利用高清摄像头实时采集养殖场的数据，实现了动态对牲畜养殖场的监管。同时，无需兽医到现场进行勘验，仅需将高清摄像头采集到的养殖场图像数据通过无线网络等方式上传到云服务器，云服务器对接收到的图像数据进行分析处理，根据分析处理的结果判断养殖场存在异常和/或违规操作时，则生成告警报告发送给养殖场监管部门以及养殖场的管理人员。通过这种方法，能够实时保障养殖场养殖过程符合养殖规范的相关规定，同时，一旦出现牲畜生病/死亡能够及时报警，减小病情扩大的风险。同时，在本专利技术的方法中，在云服务器端对拍摄的图像信息进行判断是通过卷积神经网络的机器学习代替人工判断来实现的。具体卷积神经网络的结构属于较为成熟的现有技术，也不属于本专利技术所要保护的关键点，故在此不做赘述。通过卷积神经网络的机器学习代替人工判断的方式，能够有效减少人力成本，同时，机器学习判断尺度更为客观，判断更为准确。在本专利技术的方法中，对于养殖牲畜的养殖场而言，需要在建设养殖场的初期满足最基本的养殖场规范也就是静态的养殖场指标要求。之后在养殖场实际投入使用的过程中，根据本专利技术的方法会根据静态的养殖场硬性指标要求结合动态的日常管理的跟踪管理监管，以形成全面的动态与静态相结合的养殖场评估体系。根据建立的养殖场评估体系对养殖场进行综合监管评价，如果出现严重的违规操作，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种动态监控牲畜的方法，其特征在于，包括：/n利用设置在养殖场的多个摄像头，实时采集养殖场的图片数据；/n将采集到的养殖场的图片数据上传到云服务器并进行违规和/或异常判断，当存在违规和/或异常现象时，将所述养殖场的图片数据作为证据在云服务器中存档，并生成告警信号发送给监管部门和/或生成提示信号发送给养殖场的管理人员。/n

【技术特征摘要】
1.一种动态监控牲畜的方法，其特征在于，包括：
利用设置在养殖场的多个摄像头，实时采集养殖场的图片数据；
将采集到的养殖场的图片数据上传到云服务器并进行违规和/或异常判断，当存在违规和/或异常现象时，将所述养殖场的图片数据作为证据在云服务器中存档，并生成告警信号发送给监管部门和/或生成提示信号发送给养殖场的管理人员。


2.根据权利要求1所述的动态监控牲畜的方法，其特征在于，
当存在违规和/或异常现象时，所述方法还包括：
发送视频录制指令给摄像头，录制视频作为证据在云服务器中存档。


3.根据权利要求1所述的动态监控牲畜的方法，其特征在于，
通过短信或微信将生成的告警信号发送给监管部门以及通过短信或微信将生成的提示信号发送给养殖场的管理人员。


4.根据权利要求1所述的动态监控牲畜的方法，其特征在于，所述存在违规和/或异常现象的判断根据是否全部满足以下六种评估标准：
区域动物疫病流行病学调查状况评估、种猪场防疫条件状况评估、养殖档案记录状况评估、五种病日常监测状况评估、疫病发生状况评估和动物调运状况评估。


5.一种动态监控牲畜的装置，其特征在于，包括：
数据采集模块，用于利用设置在养殖场的多个摄像头，实时采集养殖场的图片数...

【专利技术属性】
技术研发人员：邓昌顺，
申请(专利权)人：翔创科技北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11