[发明专利]基于大数据的智能化养殖场管理方法和系统

权利要求书

1.基于大数据的智能化养殖场管理方法，其特征在于，包括步骤：

S1、环控设备端实时采集养殖舍的当前环境参数，将所述当前环境参数上传至服务端；

S2、视频监控端进行所述养殖舍的实时录制，以得到当前养殖视频，将所述当前养殖视频上传至服务端；

S3、穿戴设备端实时采集养殖物的当前体感参数，将所述当前体感参数上传至服务端；

S4、控制端接收控制指令，将所述控制指令上传至服务端；

S5、服务端接收所述当前环境参数、所述当前养殖视频、所述当前体感参数和所述控制指令，存储所述当前环境参数、所述当前养殖视频和所述当前体感参数，执行所述控制指令；

S6、服务端根据实时接收的所述当前环境参数、所述当前养殖视频和所述当前体感参数来控制所述环控设备端；

所述步骤S6具体包括以下步骤：

服务端判断所述当前环境参数是否超过预设的正常环境参数，以得到环境判断结果，对所述当前养殖视频内的每一只所述养殖物进行比对，以获得每一只所述养殖物的当前行为特征，判断所述当前行为特征是否超过预设的正常行为特征，以得到行为判断结果，判断所述当前体感参数是否超过预设的正常体感参数，以得到体感判断结果，结合所述环境判断结果、所述行为判断结果以及所述体感判断结果，以对所述环控设备端进行调节控制；

所述步骤S1中的所述环控设备端包括多种参数类型的传感器和对应的环境调节设备，每一种参数类型的传感器和每一种参数类型的环境调节设备在所述养殖舍内均设置有多个；

所述步骤S2中的视频监控端包括多个分布在所述养殖舍内的摄像机；

所述步骤S3中的穿戴设备端在每一个养殖物上均设置有一个；

所述步骤S6中“结合所述环境判断结果、所述行为判断结果以及所述体感判断结果，以对所述环控设备端进行调节控制”具体包括以下步骤：

若所述环境判断结果、所述行为判断结果以及所述体感判断结果均为正常的情况下，则不进行调节控制；

若任意一种参数类型的所述环境判断结果、所述行为判断结果以及所述体感判断结果中至少存在一个判断结果为异常的情况，则获取异常位置信息，所述异常位置信息在发生异常为所述环境判断结果时根据上传异常的所述当前环境参数的传感器在所述养殖舍内的位置信息所得到，或者在发生异常为所述行为判断结果时根据上传异常的所述当前养殖视频的摄像机在所述养殖舍内的位置信息和所述行为判断结果为异常的养殖物在所述摄像机内的位置信息所得到，或者在发生异常为所述体感判断结果时根据上传异常的所述当前体感参数的穿戴设备端的定位信息所得到；

服务端获取第一参数类型所对应的第一环境调节设备，获取每一个子区域的所述当前环境参数与所有所述第一环境调节设备的环境影响关系、所述当前行为特征与所有所述第一环境调节设备的行为影响关系以及所述当前体感参数与所有所述第一环境调节设备的体感影响关系，所述第一参数类型为判断结果存在异常的参数类型，所述子区域为将所述养殖舍内均匀分割而成的区域，所述养殖物的当前行为特征和当前体感参数等同于所述子区域的当前行为特征和当前体感参数；

服务端将对所有第一环境调节设备的调节方案作为未知数代入至每一个所述子区域的所述环境影响关系、所述行为影响关系和所述体感影响关系内，将所述异常位置信息所在的子区域内的环境参数、行为特征和体感参数恢复到正常范围内为输出条件，将除所述异常位置信息所在的子区域之外的其他子区域的环境参数、行为特征和体感参数保持正常为限制条件，以得到满足所述输出条件和所述限制条件的所有调节方案；

服务端将所有调节方案代入至每一个所述子区域的所述环境影响关系、所述行为影响关系和所述体感影响关系内，以得到每一种调节方案下每一个所述子区域经过所述调节方案之后的预测环境参数、预测行为特征和预测体感参数，根据所述预测环境参数与所述正常环境参数的临界值之间的差值、所述预测行为特征与所述正常行为特征的临界值之间的差值以及所述预测体感参数与所述正常体感参数的临界值之间的差值对所述调节方案进行权重值计分，以得到每一种调节方案的最终加权总分，从而得到所述最终加权总分最高的最优调节方案；

服务端按照所述最优调节方案对所有第一环境调节设备进行调节控制。