确定对象的状态的方法、装置、存储介质及电子装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种确定对象的状态的方法、装置、存储介质及电子装置，其中，该方法包括：获取第一目标对象的第一目标体征信息；将所述第一目标体征信息输入至目标网络模型中，以得到与所述第一目标体征信息对应的第一目标状态信息，其中，所述目标网络模型为预先基于多组训练数据所训练得到的贝叶斯网络模型，所述多组训练数据中的每组训练数据均包括：体征信息以及与体征信息对应的状态信息；输出所述第一目标状态信息。通过本发明专利技术，解决了相关技术中存在的判断对象状态异常原因不及时、判断不准确、判断速度慢的问题，达到了能够及时、准确、快速的判断出对象状态异常原因的效果。

Methods, devices, storage media and electronic devices for determining the state of objects

【技术实现步骤摘要】
确定对象的状态的方法、装置、存储介质及电子装置
本专利技术涉及通信领域，具体而言，涉及一种确定对象的状态的方法、装置、存储介质及电子装置。
技术介绍
随着统计学技术的发展，通过大数据来对数据分析、比对、预测等已经成为数据研究的主要方向。在相关技术中，当对象的状态出现异常时，需要相关人员判断出现异常的原因，然而，由于对象的数量众多、异常的原因也不尽相同，加之相关人员数量较少，导致判断不及时、判断不准确的情况时有发生。下面以判断猪只的状态为例进行说明：在猪只的状态异常时，需要兽医、饲养人员等进行判断，确定异常原因，由于猪只的状态异常可能是多个原因导致的，因此，兽医、饲养人员等难以完整的考虑到多种可能的原因。当猪只的数量较多时，出现状态异常的猪只数量也相对较多，而兽医、饲养人员等相对较少，导致兽医、饲养人员等来不及及时判断每头猪只出现异常的原因，导致猪只死亡，造成损失。此外，兽医、饲养人员等不同人员的经验、水平不同，存在难以判断出猪只异常原因的情况。在相关技术中，将猪只的体征样本数据输入至循环神经网络模型进行训练，构建猪只的体本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种确定对象的状态的方法，其特征在于，包括：/n获取第一目标对象的第一目标体征信息；/n将所述第一目标体征信息输入至目标网络模型中，以得到与所述第一目标体征信息对应的第一目标状态信息，其中，所述目标网络模型为预先基于多组训练数据所训练得到的贝叶斯网络模型，所述多组训练数据中的每组训练数据均包括：体征信息以及与体征信息对应的状态信息；/n输出所述第一目标状态信息。/n

【技术特征摘要】
1.一种确定对象的状态的方法，其特征在于，包括：
获取第一目标对象的第一目标体征信息；
将所述第一目标体征信息输入至目标网络模型中，以得到与所述第一目标体征信息对应的第一目标状态信息，其中，所述目标网络模型为预先基于多组训练数据所训练得到的贝叶斯网络模型，所述多组训练数据中的每组训练数据均包括：体征信息以及与体征信息对应的状态信息；
输出所述第一目标状态信息。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
将所述第一目标体征信息输入至目标网络模型中，以得到与所述第一目标体征信息对应的第一目标状态信息包括：将所述第一目标体征信息输入至所述目标网络模型中，以得到与所述第一目标体征信息对应的两个以上第一目标状态以及所述两个以上第一目标状态中各个第一目标状态的出现概率；
输出所述第一目标状态信息包括：按照出现概率由大到小的顺序对所述两个以上第一目标状态进行排序；按顺序输出所述两个以上目标状态。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取第二目标对象的第二目标状态信息；
将所述第二目标状态信息输入至所述目标网络模型中，以得到与所述第二目标状态信息对应的第二目标体征信息；
输出所述第二目标体征信息。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述第一目标体征信息输入至目标网络模型中，以得到与所述第一目标体征信息对应的第一目标状态信息之后，所述方法还包括以下至少之一：
将用于投喂所述第一目标对象的饲料的配比调整成与所述第一目标状态信息对应的配比；
将所述第一目标对象所处的环境参数调整成与所述第一目标状态信息对应的环境参数。


5.一种确定对象的状态的装置，其特征在于，包括：
第一获取模块，用于获取第一目标对象的第一目标体征信息；
第一输入模块，用于将所述第一目标体征信息输入至目标网...

【专利技术属性】
技术研发人员：陶兴源，
申请(专利权)人：上海明略人工智能集团有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31