【技术实现步骤摘要】
养殖场风险预测方法、装置、设备及存储介质
本专利技术涉及人工智能
，尤其涉及一种养殖场风险预测方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
非洲猪瘟是由非洲猪瘟病毒引起的猪的一种急性、热性、高度接触性动物传染病，相关致死率高达100％。从中国动物卫生与流行病学中心确诊中国第一例非洲猪瘟以来，中国部分省份陆续发生非洲猪瘟疫情，损失严重。类似于非洲猪瘟的这种动物传染病一旦发现，就需要快速地、准确地采取防控措施，以避免疫情持续扩大而造成社会各方面的不良影响。而为做出快速、准确地防控措施，就需要快速、准确地了解到各个养殖场的风险情况。但是目前的状况是对养殖场的风险评估，需要专家实地考察养殖场的情况后进行评估，或者依赖养殖户的上报信息。然而专家实地考察的方案显然效率低下，难以应对突发且蔓延迅速的疫情；养殖户的主动上报则会有养殖户瞒报养殖信息的情况，导致风险评估准确率低。无法快速、准确地获得养殖场的风险情况，将导致防控工作效果差。
技术实现思路
本专利技术的主要目的在于提供一种养殖场风险预测方法、装置、设备及存储介质...
【技术保护点】
1.一种养殖场风险预测方法，其特征在于，所述养殖场风险预测方法包括以下步骤：/n将待检测地图输入养殖场检测模型得到所述待检测地图中的养殖场信息；/n根据所述养殖场信息确定待预测养殖场，以及确定所述待预测养殖场周围预设范围内的养殖信息，并获取所述预设范围内除养殖场外的其他影响因素信息；/n将所述养殖信息和所述其他影响因素信息输入预设的风险预测模型得到所述待预测养殖场的风险预测结果。/n
【技术特征摘要】
1.一种养殖场风险预测方法，其特征在于，所述养殖场风险预测方法包括以下步骤：
将待检测地图输入养殖场检测模型得到所述待检测地图中的养殖场信息；
根据所述养殖场信息确定待预测养殖场，以及确定所述待预测养殖场周围预设范围内的养殖信息，并获取所述预设范围内除养殖场外的其他影响因素信息；
将所述养殖信息和所述其他影响因素信息输入预设的风险预测模型得到所述待预测养殖场的风险预测结果。
2.如权利要求1所述的养殖场风险预测方法，其特征在于，所述将待检测地图输入养殖场检测模型得到所述待检测地图中的养殖场信息的步骤包括：
将待检测地图输入所述养殖场检测模型，得到所述待检测地图中各像素点的分类类别，其中，所述分类类别用于表示对应的像素点是否属于养殖场；
根据所述分类类别确定所述待检测地图中的养殖场信息。
3.如权利要求2所述的养殖场风险预测方法，其特征在于，所述根据所述分类类别确定所述待检测地图中的养殖场信息的步骤包括：
根据所述分类类别确定所述待检测地图中属于养殖场的目标像素点；
采用预设聚类算法对所述目标像素点进行聚类得到各个聚类群；
根据各所述聚类群确定所述待检测地图中的养殖场信息。
4.如权利要求1所述的养殖场风险预测方法，其特征在于，所述将待检测地图输入养殖场检测模型得到所述待检测地图中的养殖场信息的步骤之前，还包括：
采用正例训练数据对待训练模型进行初步训练，其中，所述正例训练数据包括预先采集到的多张包含养殖场的遥感卫星地图，以及各遥感卫星地图对应的养殖场标注数据；
采用负例训练数据、或者采用所述负例训练数据和所述正例训练数据对初步训练后的待训练模型进行调整，其中，所述负例训练数据包括预先采集到的多张不包含养殖场的遥感卫星地图；
当检测到调整后的待训练模型符合预设模型条件时，将调整后的待训练模型作为所述养殖场检测模型，否则基于调整后的待训练模型再执行所述步骤：采用正例训练数据对待训练模型进行初步训练。
5.如权利要求4所述的养殖场风险预测方法，其特征在于，所述采用正例训练数据对待训练模型进行初步训练的步骤包括：
对所述正例训练数据中的各遥感卫星地图进行数据增广操作得到增广地图，其中，所述数据增广操作至少包括扭曲操作、翻转操作和加噪操作；
采用所述正例训练数据和所述增广地图对待训练模型进行...
【专利技术属性】
技术研发人员：蔡林，周古月，吴泽衡，徐倩，杨强，
申请(专利权)人：深圳前海微众银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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