【技术实现步骤摘要】
一种智能捕鼠监测方法、系统、装置及介质
[0001]本专利技术涉及捕鼠监测领域，尤其是涉及一种智能捕鼠监测方法、系统、装置及介质。
技术介绍
[0002]鼠害是全球性问题，在酒店、食品厂、食品存储仓库等对卫生要求较高的环境中，需要对园区内的老鼠进行捕杀。
[0003]常见的捕杀老鼠的方法主要有毒饵捕杀与捕鼠器捕捉，此类方法均难以及时监测到老鼠被捕获的情况，导致老鼠回收不及时，进而造成老鼠逃脱或者腐烂死亡污染环境。
[0004]现有技术中还有方法是基于红外传感器实现捕鼠情况的及时监测，但红外传感器在沙尘、烟雾等环境中的穿透力差，导致在诸多恶劣环境下无法准确监测，容易受到外界环境的影响。
技术实现思路
[0005]本专利技术为了解决现有技术中存在的问题，创新提出了一种智能捕鼠监测方法、系统、装置及介质，有效解决现有技术造成捕鼠情况监测容易污染、容易受到外界环境影响的问题，有效地提高了捕鼠情况监测的可靠性，避免受到外界环境影响，减少了污染。
[0006]本专利技术第一方面提供了一种智能捕鼠监...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种智能捕鼠监测方法，其特征是，运行于服务器中，包括：获取不同捕鼠场景下的多个第一压力样本序列，对多个第一压力样本序列分别标注对应的捕鼠场景，并将多个第一压力样本序列的捕鼠场景标注映射为标签向量，将标注对应捕鼠场景的多个第一压力样本序列划分为训练集以及验证集；将训练集以及验证集中的多个第一压力样本序列进行归一化处理，通过训练集以及验证集中的经过归一化处理后的多个第一压力样本序列训练捕鼠场景分类模型；将当前采集到的压力数据划分为多个第二压力样本序列，将多个第二压力样本序列分别输入训练好的捕鼠场景分类模型，获取置信度最高对应的场景类别即为当前捕鼠场景，其中，第一样本序列为用于捕鼠场景分类模型训练的压力数据样本序列，第二样本序列为用于获取当前捕鼠场景的压力数据样本序列。2.根据权利要求1所述的一种智能捕鼠监测方法，其特征是，每个标签向量均包括若干元素，每个元素分别对应标签向量映射前的第一压力样本序列是否对应某一类捕鼠场景。3.根据权利要求1或2所述的一种智能捕鼠监测方法，其特征是，所述捕鼠场景包括无鼠进入、捕获老鼠、老鼠逃脱。4.根据权利要求1所述的一种智能捕鼠监测方法，其特征是，捕鼠场景分类模型为长短期记忆网络，包括LSTM层、全连接层，所述LSTM层的输出端与全连接层输入端连接，其中全连接层为N维向量，分别对应N个捕鼠场景预测为正样本的置信度。5.根据权利要求4所述的一种智能捕鼠监测方法，其特征是，长短期记忆网络的最后一层为Softmax层，用于将全连接层的输入分别映射为对应的置信度，具体表达式为：其中，x为全连接层的输入，W为权重，b为偏置项，为Softmax层输入为x情况下对应输出的置信度概率。6.根据权利要求1
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5任意一项所述的一种智能捕鼠监测方法，其特征是，每个第一压力样本序列以及每个第二压力样本序列均为预设第一时间周期内捕鼠设备采集的压力数...
【专利技术属性】
技术研发人员：王玥，陆正一，陈德展，李维新，贾东亮，高山，
申请(专利权)人：动联山东电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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