【技术实现步骤摘要】
牲畜存亡状态判别方法、装置、存储介质及终端设备
[0001]本申请涉及电子通信
，尤其涉及一种牲畜存亡状态判别
，特别涉及一种牲畜存亡状态判别方法、装置、存储介质及终端设备。
技术介绍
[0002]近年来，我国牲畜养殖业的整体发展趋势是，牲畜养殖户数减少，生产规模逐渐扩大，传统的人工饲养模式已经不能满足现有的生产规模，将牲畜养殖信息化已经迫在眉睫。
[0003]当前，我国主要采用传统的人工观察方法对猪的健康状态进行观察判断，不仅费时费力、效率不高，而且由于人的时间精力限制很容易忽视养殖过程中的一些异常行为表现，从而造成严重的经济损失。另外牲畜供应量逐年增加，加上牲畜容易生病导致死亡率在增长，因此，如何有效对牲畜进行监管，从而防止因乱丢病死牲畜引发大规模流行病或不合格肉类流入市场的现象发生，是当前监管部门面临的一个难题。
技术实现思路
[0004]本申请实施例提供一种牲畜存亡状态判别方法、装置、存储介质及终端设备，能够减少人工成本的同时，提升对牲畜存亡状态监管的时效性和准确性。
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【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种牲畜存亡状态判别方法，其特征在于，包括：获取待测目标在预设时间段内的多个文本数据；将所述多个目标数据通过预训练的状态判别模型进行状态判别操作，得到所述待测目标的存亡状态；根据所述存亡状态判断是否发出提醒信息。2.如权利要求1所述的牲畜存亡状态判别方法，其特征在于，在所述将所述多个目标数据通过预先训练好的状态判别模型进行状态判别操作之前，所述方法还包括：获取待训练的状态判别模型的训练样本，所述训练样本包括设置有标签的文本数据组，所述文本数据组包括相同标识的多个文本数据，所述标签用于指示所述文本数据组的存亡状态；通过所述待训练的状态判别模型对所述训练样本中同一组文本数据的多个文本数据进行特征提取，得到与多个所述文本数据对应的第一文本特征向量；通过所述待训练的状态判别模型，基于所述第一文本特征向量判断所述训练样本中的文本数据组的存亡状态，得到所述文本数据组的第一识别结果；基于所述第一识别结果及所述文本数据组的标签，调整所述待训练的状态判别模型的参数，得到所述预训练的状态判别模型。3.如权利要求2所述的牲畜存亡状态判别方法，其特征在于，在所述得到所述预训练的状态判别模型之后，所述方法还包括：将同一组所述文本数据组中多个文本数据对应的文本特征向量分别通过预训练的特征评估模型进行特征评估操作，得到各个所述文本特征向量的综合分值；将所述综合分值低于预设阈值的文本特征向量对应的干扰文本数据从所述训练样本中滤除；基于滤除所述干扰文本数据的训练样本，迭代训练所述待训练的状态判别模型。4.如权利要求3所述的牲畜存亡状态判别方法，其特征在于，所述将同一组所述文本数据组中多个文本数据对应的文本特征向量分别通过预训练的特征评估模型进行特征评估操作，得到各个所述文本特征向量的综合分值，包括：将同一组所述文本数据组中多个文本数据对应的文本...
【专利技术属性】
技术研发人员：邓文忠，刁远明，
申请(专利权)人：深圳市中融数字科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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