System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 畜禽养殖智能化信息管理系统及方法技术方案_技高网

畜禽养殖智能化信息管理系统及方法技术方案

技术编号:40214694 阅读:4 留言:0更新日期:2024-02-02 22:23
本申请涉及信息管理领域,其具体地公开了一种畜禽养殖智能化信息管理系统及方法,其首先获取预定时间段畜禽的行为监控视频和多个预定时间点的饲料残留量,然后,将所述预定时间段畜禽的行为监控视频通过第一卷积神经网络模型后进行全局均值池化以得到行为监控特征向量,进一步地,将所述多个预定时间点的饲料残留量通过多尺度邻域特征提取模块并进行差分后通过第二卷积神经网络模型以得到残留量变化特征向量,接着,将所述行为监控特征向量和所述残留量变化特征向量进行基于秩序性的位移匹配并通过分类器以判断畜禽是否需要喂食,从而确保畜禽的健康和福祉得到充分关注。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及信息管理领域,且更为具体地,涉及一种畜禽养殖智能化信息管理系统及方法


技术介绍

1、畜禽养殖信息管理系统是一种用于管理和记录畜禽养殖业务信息的软件系统。它可以帮助养殖场、农户或养殖企业对畜禽养殖过程中的各种数据进行收集、记录、分析和管理。

2、人工管理需要人员实时观察和记录畜禽的信息,这在大规模养殖场或复杂的养殖环境中可能变得困难和低效,信息的获取和处理速度可能无法满足实时监测和决策的需求。并且畜禽养殖涉及大量的数据,包括饲料投放量、生长数据等,人工管理往往难以有效处理和分析这些数据,从而无法充分挖掘数据中的潜在价值。

3、因此,期望一种畜禽养殖智能化信息管理系统及方法。


技术实现思路

1、为了解决上述技术问题,提出了本申请。本申请的实施例提供了畜禽养殖智能化信息管理系统及方法,其首先获取预定时间段畜禽的行为监控视频和多个预定时间点的饲料残留量,然后,将所述预定时间段畜禽的行为监控视频通过第一卷积神经网络模型后进行全局均值池化以得到行为监控特征向量,进一步地,将所述多个预定时间点的饲料残留量通过多尺度邻域特征提取模块并进行差分后通过第二卷积神经网络模型以得到残留量变化特征向量,接着,将所述行为监控特征向量和所述残留量变化特征向量进行基于秩序性的位移匹配并通过分类器以判断畜禽是否需要喂食,从而确保畜禽的健康和福祉得到充分关注。

2、根据本申请的一个方面,提供了一种畜禽养殖智能化信息管理系统,其包括:

3、数据获取模块,用于获取预定时间段畜禽的行为监控视频和多个预定时间点的饲料残留量;

4、监控视频编码模块,用于将所述预定时间段畜禽的行为监控视频通过使用时间注意力机制的第一卷积神经网络模型以得到行为监控特征图;

5、降维模块,用于对所述行为监控特征图的沿通道维度的各个特征矩阵进行全局均值池化以得到行为监控特征向量;

6、饲料特征提取模块,用于将所述多个预定时间点的饲料残留量通过多尺度邻域特征提取模块以得到多个饲料残留量特征向量;

7、差分模块,用于计算所述多个饲料残留量特征向量中相邻两个时间点的饲料残留量特征向量之间的差分特征向量以得到多个差分特征向量;

8、饲料特征编码模块,用于将所述多个差分特征向量进行二维排列为特征矩阵后通过作为过滤器的第二卷积神经网络模型以得到残留量变化特征向量;

9、融合模块,用于对所述行为监控特征向量和所述残留量变化特征向量进行基于秩序性的位移匹配以得到分类特征向量;

10、分类模块,用于将所述分类特征向量通过分类器以得到分类结果,所述分类结果用于表示畜禽是否需要喂食。

11、在上述畜禽养殖智能化信息管理系统中,所述监控视频编码模块,包括:采样单元,用于以预定采样频率从所述预定时间段畜禽的行为监控视频得到多个监控关键帧;时间注意力卷积编码单元,用于将所述多个监控关键帧通过所述使用时间注意力机制的第一卷积神经网络模型以得到所述行为监控特征图。

12、在上述畜禽养殖智能化信息管理系统中,所述时间注意力卷积编码单元,包括:相邻帧提取子单元,用于从所述多个监控关键帧中提取相邻的第一监控关键帧和第二监控关键帧;第一卷积编码子单元,用于将所述第一监控关键帧所述第二监控关键帧分别通过所述第二卷积神经网络模型的第一卷积层和第二卷积层以得到第一卷积特征图和第二卷积特征图;时间注意力子单元,用于计算所述第一卷积特征图和所述第二卷积特征图之间的按位置点乘以得到时间注意力图;注意力激活子单元,用于将所述时间注意力图输入softmax激活函数以得到时间注意力特征图;第二卷积编码子单元,用于将所述第二监控关键帧通过所述卷积神经网络模型的第三卷积层以得到第三卷积特征图;注意力施加子单元,用于计算所述第三卷积特征图和所述时间注意力特征图之间的按位置点乘以得到对应于所述第二监控关键帧的时间注意力特征图。

13、在上述畜禽养殖智能化信息管理系统中,所述饲料特征提取模块,包括:第一饲料特征提取单元,用于将所述多个预定时间点的饲料残留量中所有数据项排列为残留量输入向量后输入所述多尺度邻域特征提取模块的第一卷积层以得到第一尺度饲料残留量特征向量,其中,所述第一卷积层具有第一长度的第一一维卷积核;第二饲料特征提取单元,用于将所述多个预定时间点的饲料残留量中所有数据项排列为残留量输入向量后输入所述多尺度邻域特征提取模块的第二卷积层以得到第二尺度饲料残留量特征向量,其中,所述第二卷积层具有第二长度的第二一维卷积核,所述第一长度不同于所述第二长度;多尺度级联单元,用于将所述第一尺度饲料残留量特征向量和所述第二尺度饲料残留量特征向量分别进行级联以得到所述饲料残留量特征向量。

14、在上述畜禽养殖智能化信息管理系统中,所述第一饲料特征提取单元,包括:使用所述多尺度邻域特征提取模块的第一卷积层以如下第一提取公式对所述残留量输入向量进行一维卷积编码以得到所述第一尺度成分特征向量;

15、其中,所述第一提取公式为:

16、

17、其中,a为第一卷积核在x方向上的宽度,f(a)为第一卷积核参数向量,g(x-a)为与卷积核函数运算的局部向量矩阵,w为第一卷积核的尺寸,x表示所述残留量输入向量,cov(x)表示对所述残留量输入向量进行一维卷积编码。

18、在上述畜禽养殖智能化信息管理系统中,所述第二饲料特征提取单元,包括:使用所述多尺度邻域特征提取模块的第二卷积层以如下第二提取公式对所述多个预定时间点的饲料残留量中所有数据项进行一维卷积编码以得到所述第二尺度成分特征向量;

19、其中,所述第二提取公式为:

20、

21、其中,b为第二卷积核在x方向上的宽度,f(b)为第二卷积核参数向量,g(x-b)为与卷积核函数运算的局部向量矩阵,m为第二卷积核的尺寸,x表示所述残留量输入向量,cov(x)表示对所述残留量输入向量进行一维卷积编码。

22、在上述畜禽养殖智能化信息管理系统中,所述融合模块,包括:归一化单元,用于对所述行为监控特征向量和所述残留量变化特征向量分别进行基于最大值的归一化处理以得到归一化行为监控特征向量和归一化残留量变化特征向量;序列化单元,用于对所述归一化行为监控特征向量和所述归一化残留量变化特征向量分别进行基于特征值的向量序列化重构以得到序列化行为监控特征向量和序列化残留量变化特征向量;差值单元,用于分别计算所述序列化行为监控特征向量和所述序列化残留量变化特征向量中每组对应元素的特征值之间的差值以得到位移数组;响应单元,用于响应于所述位移数组中各个位置的特征值大于等于预定阈值,将所述序列化行为监控特征向量和所述序列化残留量变化特征向量中对应位置的特征值之间的平均值作为所述分类特征向量的一个元素。

23、在上述畜禽养殖智能化信息管理系统中,所述序列化单元,包括:对所述行为监控特征向量和所述残留量变化特征向量进行排序,使得每个数组中的元素按照从小本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种畜禽养殖智能化信息管理系统,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的畜禽养殖智能化信息管理系统,其特征在于,所述监控视频编码模块,包括:

3.根据权利要求2所述的畜禽养殖智能化信息管理系统,其特征在于,所述时间注意力卷积编码单元,包括:

4.根据权利要求3所述的畜禽养殖智能化信息管理系统,其特征在于,所述饲料特征提取模块,包括:

5.根据权利要求4所述的畜禽养殖智能化信息管理系统,其特征在于,所述第一饲料特征提取单元,包括:

6.根据权利要求5所述的畜禽养殖智能化信息管理系统,其特征在于,所述第二饲料特征提取单元,包括:

7.根据权利要求6所述的畜禽养殖智能化信息管理系统,其特征在于,所述融合模块,包括:

8.根据权利要求7所述的畜禽养殖智能化信息管理系统,其特征在于,所述序列化单元,包括:

9.根据权利要求8所述的畜禽养殖智能化信息管理系统,其特征在于,所述分类模块,包括:使用所述分类器以如下分类公式对所述分类特征向量进行处理以得到所述分类结果;

10.一种畜禽养殖智能化信息管理方法,其特征在于,包括:

...

【技术特征摘要】

1.一种畜禽养殖智能化信息管理系统,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的畜禽养殖智能化信息管理系统,其特征在于,所述监控视频编码模块,包括:

3.根据权利要求2所述的畜禽养殖智能化信息管理系统,其特征在于,所述时间注意力卷积编码单元,包括:

4.根据权利要求3所述的畜禽养殖智能化信息管理系统,其特征在于,所述饲料特征提取模块,包括:

5.根据权利要求4所述的畜禽养殖智能化信息管理系统,其特征在于,所述第一饲料特征提取单元,包括:

6.根据权利要求5...

【专利技术属性】
技术研发人员:马灿辉马志坚
申请(专利权)人:丰城市极土禽业有限公司
类型:发明
国别省市:

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