一种养殖场环境检测方法技术

本发明专利技术公开了一种养殖场环境检测方法

【技术实现步骤摘要】
一种养殖场环境检测方法、装置及介质


[0001]本专利技术涉及养殖环境检测领域，特别是涉及一种养殖场环境检测方法
、
装置及介质
。

技术介绍

[0002]随着集约化养殖越来越多，大量的养殖场面对大规模养殖的难题，由于猪群数量大，猪舍内猪群数量多，中国中原地区又是处于四季分明的地理位置，室外天气变化无常，如何保证猪舍内环境稳定是当前的一大难题
。
随着环控技术的发展，通过风机等设备可以较好地控制猪舍环境指标，但是整个环控控制系统的稳定性难以得到保障，因此，如何通过预警系统自动监控单元环境指标的异常，并及时预警，告知对应人员，及时处理，保证猪舍环境稳定，是当前的一大需求
。
[0003]在相关的猪场温度监控系统中，通过设置标准温度区间范围
16
～
25℃
，通过温度传感器对猪舍内温度进行采集，将采集的温度与标准温度区间范围进行对比，系统判断是否高于区间上限或低于区间下限的，如满足条件，进行预警信息提示
。
但是，实际中由于存在不同的猪舍类型
、
不同的室外天气条件
、
不同的猪群背景等，若采用固定标准温度区间进行异常检测，则会导致检测不准确，从而导致现场执行人员不能根据有效的检测结果进行处理以保证猪舍环境的稳定
。
[0004]由此可见，如何提高检测的准确性是本领域人员亟需解决的技术问题
。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的是提供一种养殖场环境检测方法
、
装置及介质，以解决养殖环境检测的准确性低的问题
。
[0006]为解决上述技术问题，本专利技术提供一种养殖场环境检测方法，包括：
[0007]获取养殖场的当前环境数据
、
待检测的环境指标的实际数据；其中，环境数据的分类至少包括养殖室情况
、
室外天气状况
、
养殖物的体重；
[0008]根据所述当前环境数据确定所述养殖场所处的当前状态空间；
[0009]根据预先建立各状态空间与各环境指标的标准值的对应关系确定所述当前状态空间下所述待检测的环境指标的当前标准值；其中，不同的所述状态空间是通过将多种环境数据根据所述环境数据的分类划分为不同梯度的数据，并将各所述环境数据的分类下的梯度数据进行组合形成的；各所述状态空间下各所述环境指标的标准值是根据各所述状态空间下的所述环境指标的数据确定；
[0010]将所述实际数据与所述当前标准值进行比对以确定所述待检测的环境指标的数据正常或异常
。
[0011]优选地，在获取到多种所述环境数据
、
所述环境指标的数据后，将多种所述环境数据根据所述环境数据的分类划分为不同梯度的数据之前，还包括：
[0012]通过主成分分析方法将所述环境数据
、
所述环境指标的数据进行筛选；
[0013]对应地，所述将多种所述环境数据根据所述环境数据的分类划分为不同梯度的数据包括：
[0014]将筛选后的所述环境数据根据所述环境数据的分类划分为不同梯度的数据
。
[0015]优选地，所述将筛选后的所述环境数据根据所述环境数据的分类划分为不同梯度的数据包括：
[0016]对筛选后的所述环境数据进行大数据分析并获取各所述环境数据的分类下的频率分布图；
[0017]根据各范围内数量占比确定各所述环境数据的分类下的不同梯度的数据
。
[0018]优选地，获取各所述状态空间下各所述环境指标的数据包括：
[0019]将所述环境数据的分类进行组合，获取各组合下各环境指标的频率分布图，并转为正态分布；
[0020]获取所述正态分布的
±
σ
内的数据集中分布范围；
[0021]根据所述数据集中分布范围确定各所述状态空间下各所述环境指标的数据；
[0022]对应地，根据各所述状态空间下的所述环境指标的数据确定各所述状态空间下各所述环境指标的标准值包括：
[0023]利用机器学习算法对各所述状态空间下各所述环境指标的数据进行处理以获取各所述状态空间下各所述环境指标的标准值
。
[0024]优选地，在所述根据各所述状态空间下的所述环境指标的数据确定各所述状态空间下各所述环境指标的标准值之前，还包括：
[0025]剔除不处于所述正态分布的
±
σ
内离散的异常值
。
[0026]优选地，所述利用机器学习算法对各所述状态空间下各所述环境指标的数据进行处理以获取各所述状态空间下各所述环境指标的标准值包括：
[0027]利用孤立森林和局部异常点检测算法剔除各所述状态空间下各所述环境指标的数据中的异常数据，并获取各所述状态空间下各所述环境指标的剩余数据；
[0028]利用单分类算法将各所述状态空间下各所述环境指标的剩余数据进行超平面划分；
[0029]将各所述状态空间下各所述环境指标的剩余数据分类为正样本的数据确定为各所述状态空间下各所述环境指标的有效数据；
[0030]通过基于密度的聚类算法对各所述状态空间下各所述环境指标的有效数据进行处理并获取各所述状态空间下各所述环境指标的有效数据的聚类中心点；
[0031]将各所述状态空间下各所述环境指标的有效数据的聚类中心点作为各所述状态空间下各所述环境指标的标准值
。
[0032]优选地，在所述将各所述状态空间下各所述环境指标的剩余数据分类为正样本的数据确定为各所述状态空间下各所述环境指标的有效数据之后，还包括：
[0033]对各所述状态空间下各所述环境指标的有效数据的边界点进行拟合并获取各所述状态空间下各所述环境指标的边界范围；
[0034]获取各所述状态空间下各所述环境指标的有效数据的上下限范围；
[0035]将各所述状态空间下各所述环境指标的标准值为中心到各所述状态空间下各所述环境指标的有效数据的上下限范围划分为多个等级的数据；其中，各所述等级下的数据
的异常程度不同
。
[0036]优选地，划分为三个等级的数据，所述将各所述状态空间下各所述环境指标的标准值为中心到各所述状态空间下各所述环境指标的有效数据的上下限范围划分为多个等级的数据包括：
[0037]将各所述状态空间下各所述环境指标的边界范围划分为第一等级的数据；
[0038]将各所述状态空间下各所述环境指标的边界范围到各所述状态空间下各所述环境指标的有效数据的上下限范围的中位数划分为第二等级的数据；
[0039]将各所述状态空间下各所述环境指标的有效数据的上下限范围作为第三等级的数据；其中，所述第一等级的数据的异常程度低于所述第二等级的数据的异常程度，所述第二等级的数据的异常程度低于所述第三等级的数据的异常程度
。
[0040]优选地，在所述本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种养殖场环境检测方法，其特征在于，包括：获取养殖场的当前环境数据
、
待检测的环境指标的实际数据；其中，环境数据的分类至少包括养殖室情况
、
室外天气状况
、
养殖物的体重；根据所述当前环境数据确定所述养殖场所处的当前状态空间；根据预先建立各状态空间与各环境指标的标准值的对应关系确定所述当前状态空间下所述待检测的环境指标的当前标准值；其中，不同的所述状态空间是通过将多种环境数据根据所述环境数据的分类划分为不同梯度的数据，并将各所述环境数据的分类下的梯度数据进行组合形成的；各所述状态空间下各所述环境指标的标准值是根据各所述状态空间下的所述环境指标的数据确定；将所述实际数据与所述当前标准值进行比对以确定所述待检测的环境指标的数据正常或异常
。2.
根据权利要求1所述的养殖场环境检测方法，其特征在于，在获取到多种所述环境数据
、
所述环境指标的数据后，将多种所述环境数据根据所述环境数据的分类划分为不同梯度的数据之前，还包括：通过主成分分析方法将所述环境数据
、
所述环境指标的数据进行筛选；对应地，所述将多种所述环境数据根据所述环境数据的分类划分为不同梯度的数据包括：将筛选后的所述环境数据根据所述环境数据的分类划分为不同梯度的数据
。3.
根据权利要求2所述的养殖场环境检测方法，其特征在于，所述将筛选后的所述环境数据根据所述环境数据的分类划分为不同梯度的数据包括：对筛选后的所述环境数据进行大数据分析并获取各所述环境数据的分类下的频率分布图；根据各范围内数量占比确定各所述环境数据的分类下的不同梯度的数据
。4.
根据权利要求3所述的养殖场环境检测方法，其特征在于，获取各所述状态空间下各所述环境指标的数据包括：将所述环境数据的分类进行组合，获取各组合下各环境指标的频率分布图，并转为正态分布；获取所述正态分布的
±
σ
内的数据集中分布范围；根据所述数据集中分布范围确定各所述状态空间下各所述环境指标的数据；对应地，根据各所述状态空间下的所述环境指标的数据确定各所述状态空间下各所述环境指标的标准值包括：利用机器学习算法对各所述状态空间下各所述环境指标的数据进行处理以获取各所述状态空间下各所述环境指标的标准值
。5.
根据权利要求4所述的养殖场环境检测方法，其特征在于，在所述根据各所述状态空间下的所述环境指标的数据确定各所述状态空间下各所述环境指标的标准值之前，还包括：剔除不处于所述正态分布的
±
σ
内离散的异常值
。6.
根据权利要求5所述的养殖场环境检测方法，其特征在于，所述利用机器学习算法对各所述状态空间下各所述环境指标的数据进行处理以获取各所述状态空间下各所述环境
指标的标准值包括：利用孤立森林和局部异常点检测算法剔除各所述状态空间下各所述环境指标的数据中的异常数据，并获取各所述状态空间下各所述环境指标的剩余数据；利用单分类算法将各所述状态空间下各所述环境指标的剩余数据进行超平面划分；将各所述状态空间下各所述环境指标的剩余数据分类为正样本的数据确定为各所述状态空间下各所述环境指标的有效数据；通过基于密度的聚类算法对各所述状态空间下各所述环境指标的有效数据进行处理并获取各所述状态空间下各所述环境指标的有效数据的聚类中心点；将各所述状态空间...

【专利技术属性】
技术研发人员：张玉良，陶江辉，
申请(专利权)人：河南牧原智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：