【技术实现步骤摘要】
本申请涉及深度学习，尤其涉及一种基于深度学习的异常检测和处理方法及系统。
技术介绍
1、在当前社会背景下，渔业养殖作为一项重要的经济活动，为人类提供了大量的淡水鱼类供应。然而，养殖过程中常常会受到多种因素的影响，如水质、设备状态、饲料投放等，导致可能的异常情况发生，甚至可能导致鱼群死亡和经济损失。为了确保渔业养殖的持续和可持续发展，实现高效的生产和资源利用，基于深度学习的异常检测和处理方法逐渐受到广泛关注和研究。
2、传统上，渔业养殖监测主要依赖于人工巡查和经验判断，但这种方式存在人力成本高、实时性差、数据收集不准确等问题，难以及时发现和处理潜在的异常情况。随着物联网、传感器技术和数据分析的发展，监测方法得以升级，使得养殖场可以实时地收集和分析各种关键指标，从而更有效地预测和识别异常事件。
技术实现思路
1、本申请提供了一种基于深度学习的异常检测和处理方法及系统，用于提高淡水渔业养殖异常监测的准确率和养殖效率。
2、本申请第一方面提供了一种基于深度学习的异常检测和处理方法，所述基于深度学习的异常检测和处理方法包括：
3、通过预置的传感器及检测设备获取待处理的养殖检测数据，并对所述养殖检测数据进行分类解析，得到多个第一检测数据集；
4、对所述多个第一检测数据集进行数据标准化处理，得到多个第二检测数据集，并构建每个第二检测数据集的异常校验策略；
5、根据所述异常校验策略创建多个第一异常检测模型，并对所述多个第一异常检测模型和预
6、将所述多个第二检测数据集输入所述目标异常检测模型进行淡水渔业养殖异常分析，生成异常检测结果；
7、根据所述异常检测结果匹配对应的多个异常处理方案，并根据所述多个异常处理方案生成异常处理和预警综合报告。
8、本申请第二方面提供了一种基于深度学习的异常检测和处理系统，所述基于深度学习的异常检测和处理系统包括：
9、获取模块，用于通过预置的传感器及检测设备获取待处理的养殖检测数据，并对所述养殖检测数据进行分类解析，得到多个第一检测数据集；
10、构建模块，用于对所述多个第一检测数据集进行数据标准化处理，得到多个第二检测数据集，并构建每个第二检测数据集的异常校验策略，其中，所述多个第二检测数据集包括：水质监测数据集、养殖及检测设备数据集、鱼群数量数据集及饲料投放量数据集；
11、集成模块，用于根据所述异常校验策略创建多个第一异常检测模型，并对所述多个第一异常检测模型和预置的第二异常检测模型进行模型集成，生成目标异常检测模型；
12、分析模块，用于将所述多个第二检测数据集输入所述目标异常检测模型进行淡水渔业养殖异常分析，生成异常检测结果；
13、生成模块，用于根据所述异常检测结果匹配对应的多个异常处理方案，并根据所述多个异常处理方案生成异常处理和预警综合报告。
14、本申请提供的技术方案中，通过实时监测养殖过程中的各项指标，可以及时发现和识别异常情况，从而能够迅速采取措施进行调整和处理。通过及时预警和处理，可以有效降低因异常情况而导致的养殖成本损失，保护养殖场的经济利益。准确监测和维护水质、氧含量等环境因素，有助于创造适宜的生存环境，提高养殖鱼类的健康水平。通过及时的调整和管理，可以减少鱼群的死亡率，维护养殖场的生态平衡。基于数据分析和机器学习的方法，可以实现养殖过程的智能化管理。监测数据的实时分析和处理，为养殖场提供了更精确的决策支持，自动化的监测系统可以减轻人工负担，实现数据的自动采集和处理。这不仅降低了人力成本，还提高了监测的效率和准确性，通过数据传输和系统集成，可以实现远程对养殖场的监控和管理。养殖场的管理人员可以通过网络远程监测各项指标，及时了解养殖情况，做出实时的调整和决策。
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1.一种基于深度学习的异常检测和处理方法，其特征在于，所述基于深度学习的异常检测和处理方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的异常检测和处理方法，其特征在于，所述通过预置的传感器及检测设备获取待处理的养殖检测数据，并对所述养殖检测数据进行分类解析，得到多个第一检测数据集，包括：
3.根据权利要求1所述的基于深度学习的异常检测和处理方法，其特征在于，所述对所述多个第一检测数据集进行数据标准化处理，得到多个第二检测数据集，并构建每个第二检测数据集的异常校验策略，其中，所述多个第二检测数据集包括：水质监测数据集、养殖及检测设备数据集、鱼群数量数据集及饲料投放量数据集，包括：
4.根据权利要求1所述的基于深度学习的异常检测和处理方法，其特征在于，所述根据所述异常校验策略创建多个第一异常检测模型，并对所述多个第一异常检测模型和预置的第二异常检测模型进行模型集成，生成目标异常检测模型，包括：
5.根据权利要求1所述的基于深度学习的异常检测和处理方法，其特征在于，所述将所述多个第二检测数据集输入所述目标异常检测模型进行淡水渔业养殖异常分
6.根据权利要求2所述的基于深度学习的异常检测和处理方法，其特征在于，所述根据所述异常检测结果匹配对应的多个异常处理方案，并根据所述多个异常处理方案生成异常处理和预警综合报告，包括：
7.根据权利要求2所述的基于深度学习的异常检测和处理方法，其特征在于，所述基于深度学习的异常检测和处理方法还包括：
8.一种基于深度学习的异常检测和处理系统，其特征在于，所述基于深度学习的异常检测和处理系统包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的异常检测和处理方法，其特征在于，所述基于深度学习的异常检测和处理方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的异常检测和处理方法，其特征在于，所述通过预置的传感器及检测设备获取待处理的养殖检测数据，并对所述养殖检测数据进行分类解析，得到多个第一检测数据集，包括：
3.根据权利要求1所述的基于深度学习的异常检测和处理方法，其特征在于，所述对所述多个第一检测数据集进行数据标准化处理，得到多个第二检测数据集，并构建每个第二检测数据集的异常校验策略，其中，所述多个第二检测数据集包括：水质监测数据集、养殖及检测设备数据集、鱼群数量数据集及饲料投放量数据集，包括：
4.根据权利要求1所述的基于深度学习的异常检测和处理方法，其特征在于，所述根据所述异常校验策略创建多个第一...
【专利技术属性】
技术研发人员：许育锋，刘冬亮，徐坤扬，安磊，林永桐，徐凌子，
申请(专利权)人：深圳市明心数智科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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