一种农牧业生产数据管理方法及系统技术方案

本发明专利技术属于数据管理技术领域。公开了一种农牧业生产数据管理方法及系统。所述的方法包括如下步骤：采集农牧业生产数据，并将农牧业生产数据及附加信息上传至云服务器；基于云服务器，将农牧业生产数据及附加信息进行分类存储；对农牧业生产数据进行数据分析；采集数据查询信息，并将数据查询信息上传至云服务器；根据接收的数据查询信息，搜索农牧业生产数据的附加信息；将匹配的附加信息和对应的农牧业生产数据及数据分析结果返回至数据查询侧。所述的系统包括数据采集单元、数据查询单元以及云服务器。本发明专利技术解决了现有技术存在的人力成本投入大、管理效率低下、分析准确性低、数据安全性差以及数据价值低的问题。全性差以及数据价值低的问题。全性差以及数据价值低的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种农牧业生产数据管理方法及系统


[0001]本专利技术属于数据管理
，具体涉及一种农牧业生产数据管理方法及系统。

技术介绍

[0002]农业是利用动植物的生长发育规律，通过人工培育来获得产品的产业，农业属于第一产业，是提供支撑国民经济建设与发展的基础产业。农业的劳动对象是有生命的动植物，获得的产品是动植物本身。畜牧业是通过人工饲养、繁殖，使其将牧草和饲料等植物能转变为动物能，以取得畜产品的生产部门。而农牧业生产部门每时每刻都会产生大量的农牧业生产数据，如何对农牧业生产数据进行高效管理，提高农牧业生产的效率，成为限制农牧业生产的问题之一。
[0003]信息网络产业的发展，为实现农业、畜牲业的贪睡化、产业化提供了前所未有的机遇。随着互联网技术的发展，信息网络已经成为社会发展的重要保证，利用信息网络技术对农牧业生产数据进行管理，成为农牧业产业发展的研究方向和重点。
[0004]现有的农牧业生产数据管理方式，大多基于人工管理，采用人工录入、运输、分析、存储以及管理农牧业生产数据，这种方式人力成本投入大，并且依赖工作人员的专业知识，在面对海量农牧业生产数据时，管理效率低下，分析准确性低；本地存储方式导致数据安全性差，容易因为本地服务器崩溃导致数据丢失，对农牧业生产造成重大损失；现有的农牧业生产数据管理，采用各生产区自主管理的方式，各个生产区之间信息闭塞，缺乏有效信息交流，导致农牧业生产数据价值低。

技术实现思路

[0005]为了解决现有技术存在的人力成本投入大、管理效率低下、分析准确性低、数据安全性差以及数据价值低的问题，本专利技术目的在于提供一种农牧业生产数据管理方法及系统。
[0006]本专利技术所采用的技术方案为：
[0007]一种农牧业生产数据管理方法，包括如下步骤：
[0008]基于农牧业生产侧，采集农牧业生产数据，将农牧业生产侧的生产信息作为农牧业生产数据的附加信息，并将农牧业生产数据及附加信息上传至云服务器；
[0009]基于云服务器，根据接收的农牧业生产数据的附加信息，将对应的农牧业生产数据及附加信息分类存储至云服务器数据库；
[0010]对云服务器数据库存储的农牧业生产数据进行数据分析，得到农牧业生产数据对应的数据分析结果，并将数据分析结果存储至对应的云服务器数据库；
[0011]基于数据查询侧，采集数据查询信息，并将数据查询信息上传至云服务器；
[0012]基于云服务器，根据接收的数据查询信息，连接至对应的云服务器数据库，并搜索农牧业生产数据的附加信息，得到匹配的附加信息；
[0013]将匹配的附加信息和对应的农牧业生产数据及数据分析结果返回至数据查询侧。
[0014]进一步地，农牧业生产侧包括畜牧业生产侧和农业生产侧，农牧业生产数据包括畜牧业生产数据和农业生产数据，生产信息包括所在农牧业生产侧的生产区编号、产品种类、数据采集时间以及生产数据类型；
[0015]云服务器数据库包括畜牧业生产数据库和农业生产数据库，根据产品种类的不同，畜牧业生产数据库和农业生产数据库均包括若干产品数据子库。
[0016]进一步地，在数据传输过程中，使用对称同态加密算法，对传输的农牧业生产数据及附加信息、数据查询信息以及农牧业生产数据及数据分析结果进行对称同态加密，具体方法为：
[0017]基于云服务器，使用对称同态加密算法，生成公私密钥对，将公私密钥对的私钥存储至云服务器，并将公私密钥对的公钥分别发布至农牧业生产侧和数据查询侧；
[0018]基于农牧业生产侧，根据接收的公钥，使用对称同态加密算法，对采集的农牧业生产数据及附加信息进行对称同态加密，得到第一密文数据，并将第一密文数据上传至云服务器；
[0019]基于数据查询侧，根据接收的公钥，使用对称同态加密算法，对采集的数据查询信息进行对称同态加密，得到第二密文数据，并将第二密文数据上传至云服务器；
[0020]基于云服务器，根据存储的私钥，对接收的第一密文数据进行对称同态解密，得到农牧业生产数据及附加信息；对接收的第二密文数据进行对称同态解密，得到数据查询信息；
[0021]基于云服务器，根据存储的私钥，对农牧业生产数据及数据分析结果进行对称同态加密，得到第三密文数据，并将第三密文数据返回至数据查询侧；
[0022]基于数据查询侧，根据接收的公钥，使用对称同态加密算法，对接收的第三密文数据进行对称同态解密，得到农牧业生产数据及数据分析结果。
[0023]进一步地，在数据存储过程中，基于云服务器，对云服务器数据库进行存储空间管理，具体方法包括如下步骤：
[0024]基于云服务器，到达存储空间管理周期后，采集云服务器数据库的总空间容量占用信息，若总空间容量占用信息大于阈值，则对云服务器数据库进行硬件扩容，硬件扩容结束后，重新采集云服务器数据库的总空间容量占用信息，否则，采集所有产品数据子库的子空间容量占用信息；
[0025]若当前的产品数据子库的子空间容量占用信息大于阈值，则根据云服务器数据库的总空间备用容量，对产品数据子库进行分配扩容，分配扩容结束后，采集下一产品数据子库的子空间容量占用信息，若当前的产品数据子库的子空间容量占用信息为0，则删除当前的产品数据子库，并将当前的产品数据子库的子空间容量添加至云服务器数据库的总空间备用容量。
[0026]进一步地，对云服务器数据库存储的农牧业生产数据进行数据分析，得到农牧业生产数据对应的数据分析结果，并将数据分析结果存储至对应的云服务器数据库，包括如下步骤：
[0027]根据原始的农牧业生产数据的附加信息中的生产数据类型，将原始的农牧业生产数据划分为第一结构化数据和非结构化数据；
[0028]使用数据抽取模型，对非结构化数据进行数据抽取，得到第二结构化数据；
[0029]将第一结构化数据和第二结构化数据进行合并，得到总结构化数据，并将总结构化数据作为结构化的农牧业生产数据，替换原始的农牧业生产数据；
[0030]使用数据分析模型，对总结构化数据进行数据分析，得到对应的数据分析结果；
[0031]将数据分析结果存储至结构化的农牧业生产数据对应的云服务器数据库。
[0032]进一步地，非结构化数据包括文本数据、图文数据以及网页数据，数据抽取模型包括文本数据抽取模型、图文数据识别模型以及网页数据抽取模型。
[0033]进一步地，使用数据抽取模型，对非结构化数据进行数据抽取，得到第二结构化数据，包括如下步骤：
[0034]使用文本数据抽取模型，对文本数据进行数据抽取，得到第一格式化数据，并将第一格式化数据写入空白结构化表格，得到文本结构化数据；
[0035]使用图文数据识别模型，对图文数据进行数据抽取，得到第二格式化数据，第二格式化数据写入空白结构化表格，得到图文结构化数据；
[0036]使用网页数据抽取模型，对网页数据进行数据抽取，得到第三格式化数据，并将第三格式化数据写入空白结构化表格，得到网页结构本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种农牧业生产数据管理方法，其特征在于：包括如下步骤：基于农牧业生产侧，采集农牧业生产数据，将农牧业生产侧的生产信息作为农牧业生产数据的附加信息，并将农牧业生产数据及附加信息上传至云服务器；基于云服务器，根据接收的农牧业生产数据的附加信息，将对应的农牧业生产数据及附加信息分类存储至云服务器数据库；对云服务器数据库存储的农牧业生产数据进行数据分析，得到农牧业生产数据对应的数据分析结果，并将数据分析结果存储至对应的云服务器数据库；基于数据查询侧，采集数据查询信息，并将数据查询信息上传至云服务器；基于云服务器，根据接收的数据查询信息，连接至对应的云服务器数据库，并搜索农牧业生产数据的附加信息，得到匹配的附加信息；将匹配的附加信息和对应的农牧业生产数据及数据分析结果返回至数据查询侧。2.根据权利要求1所述的一种农牧业生产数据管理方法，其特征在于：所述的农牧业生产侧包括畜牧业生产侧和农业生产侧，所述的农牧业生产数据包括畜牧业生产数据和农业生产数据，所述的生产信息包括所在农牧业生产侧的生产区编号、产品种类、数据采集时间以及生产数据类型；所述的云服务器数据库包括畜牧业生产数据库和农业生产数据库，根据产品种类的不同，所述的畜牧业生产数据库和农业生产数据库均包括若干产品数据子库。3.根据权利要求1所述的一种农牧业生产数据管理方法，其特征在于：在数据传输过程中，使用对称同态加密算法，对传输的农牧业生产数据及附加信息、数据查询信息以及农牧业生产数据及数据分析结果进行对称同态加密，具体方法为：基于云服务器，使用对称同态加密算法，生成公私密钥对，将公私密钥对的私钥存储至云服务器，并将公私密钥对的公钥分别发布至农牧业生产侧和数据查询侧；基于农牧业生产侧，根据接收的公钥，使用对称同态加密算法，对采集的农牧业生产数据及附加信息进行对称同态加密，得到第一密文数据，并将第一密文数据上传至云服务器；基于数据查询侧，根据接收的公钥，使用对称同态加密算法，对采集的数据查询信息进行对称同态加密，得到第二密文数据，并将第二密文数据上传至云服务器；基于云服务器，根据存储的私钥，对接收的第一密文数据进行对称同态解密，得到农牧业生产数据及附加信息；对接收的第二密文数据进行对称同态解密，得到数据查询信息；基于云服务器，根据存储的私钥，对农牧业生产数据及数据分析结果进行对称同态加密，得到第三密文数据，并将第三密文数据返回至数据查询侧；基于数据查询侧，根据接收的公钥，使用对称同态加密算法，对接收的第三密文数据进行对称同态解密，得到农牧业生产数据及数据分析结果。4.根据权利要求2所述的一种农牧业生产数据管理方法，其特征在于：在数据存储过程中，基于云服务器，对云服务器数据库进行存储空间管理，具体方法包括如下步骤：基于云服务器，到达存储空间管理周期后，采集云服务器数据库的总空间容量占用信息，若总空间容量占用信息大于阈值，则对云服务器数据库进行硬件扩容，硬件扩容结束后，重新采集云服务器数据库的总空间容量占用信息，否则，采集所有产品数据子库的子空间容量占用信息；若当前的产品数据子库的子空间容量占用信息大于阈值，则根据云服务器数据库的总
空间备用容量，对产品数据子库进行分配扩容，分配扩容结束后，采集下一产品数据子库的子空间容量占用信息，若当前的产品数据子库的子空间容量占用信息为0，则删除当前的产品数据子库，并将当前的产品数据子库的子空间容量添加至云服务器数据库的总空间备用容量。5.根据权利要求2所述的一种农牧业生产数据管理方法，其特征在于：对云服务器数据库存储的农牧业生产数据进行数据分析，得到农牧业生产数据对应的数据分析结果，并将数据分析结果存储至对应的云服务器数据库，包括如下步骤：根据原始的农牧业生产数据的附加信息中的生产数据类型，将原始的农牧业生产数据划分为第一结构化数据和非结构化数据；使用数据抽取模型，对非结构化数据进行数据抽取，得到第二结构化数据；将第一结构化数据和第二结构化数据进行合并，得到总结构化数据，并将总结构...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭文义，郭英，吴垚，李抿亘，王超宇，陈赞刚，郭昱，陈海廷，
申请(专利权)人：内蒙古信中伟业科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：