本發明涉及物聯網和人工智能，尤其涉及一種基于物聯網的牲畜疾病防控監測預警系統。

背景技術：

1、隨著全球牲畜養殖業的快速發展，牲畜健康管理已成為確保畜牧業生產效益和動物福利的重要組成部分；傳統的牲畜疾病防控通常依賴人工巡查和定期體檢，這不僅效率低下，還容易受到人為因素的影響，導致疾病無法得到及時發現和有效控制；隨著物聯網(iot)技術的發展，許多現代化農場開始采用傳感器設備實時監測牲畜的生理和行為數據；這些數據包括體溫、心率、運動量、食欲等信息，可以為管理人員提供實時的健康狀況參考；然而，盡管現有技術能夠實現數據采集和監測，但對于龐大的數據量和復雜的健康評估，缺乏高效的分析和處理手段，仍然存在較大的技術挑戰。

2、目前的牲畜疾病防控系統大多依賴于固定的閾值進行監測，缺乏自適應的分析能力，無法實時調整監測參數和預警閾值以適應不同環境條件和牲畜健康狀況的變化；此外，現有的預警機制通常只是簡單的基于靜態數據設定預警閾值，未能有效利用大數據分析和機器學習技術進行深度數據挖掘，無法準確識別潛在的疾病風險并預測疾病發生的可能性。因此，如何通過智能化、數據驅動的技術方法提升疾病預警的準確性和時效性，成為亟待解決的問題。

技術實現思路

1、基于上述目的，本發明提供了一種基于物聯網的牲畜疾病防控監測預警系統。

2、一種基于物聯網的牲畜疾病防控監測預警系統，包括數據采集模塊、數據預處理模塊、自適應數據分析模塊、預警生成模塊以及用戶界面模塊；其中：

3、數據采集模塊：用于通過安裝在牲畜體表或其周圍環境中的多種傳感器實時采集牲畜的生理數據、行為數據及環境數據，并將采集到的原始數據傳輸至數據預處理模塊；

4、數據預處理模塊：用于接收來自數據采集模塊的原始數據，并采用濾波、歸一化及特征提取技術對數據進行清洗和處理，以消除噪聲和干擾，并將處理后的數據傳遞至自適應數據分析模塊；

5、自適應數據分析模塊：接收來自數據預處理模塊的處理后數據，基于機器學習和深度學習算法，對預處理后的數據進行實時分析，動態調整監測參數和預警閾值，并評估牲畜的健康狀況，識別潛在的疾病風險；

6、預警生成模塊：用于根據自適應數據分析模塊識別的疾病風險，生成不同級別的預警信息，并通過多種通信方式向管理人員發送預警；

7、用戶界面模塊：提供可視化界面，用于展示牲畜健康狀態、系統運行狀況及預警信息，并通過圖表和報表形式呈現數據分析結果。

8、可選的，所述數據采集模塊包括生理數據采集單元、行為數據采集單元、環境數據采集單元以及數據傳輸單元；其中：

9、生理數據采集單元：用于通過安裝在牲畜體表的溫度傳感器和心率傳感器，實時采集牲畜的生理數據，包括體溫和心率數據，所述溫度傳感器通過貼附在牲畜皮膚表面或通過可穿戴設備的方式安裝，心率傳感器安裝在牲畜胸部；

10、行為數據采集單元：用于通過安裝在牲畜體表的活動監測傳感器采集牲畜的行為數據，所述活動監測傳感器為加速度傳感器或陀螺儀，安裝位置位于牲畜的背部或腿部，用于監測牲畜的步態、活動量及運動范圍；

11、環境數據采集單元：用于通過安裝在牲畜周圍環境中的溫濕度傳感器和空氣質量傳感器采集環境數據，所述溫濕度傳感器安裝在牲畜所在的活動區域內，用于實時采集環境溫度和濕度；所述空氣質量傳感器安裝在牲畜所在區域的空氣流通處，用于采集環境中的有害氣體的濃度數據；

12、數據傳輸單元：用于將采集到的生理數據、行為數據及環境數據通過無線通信技術實時傳輸至數據預處理模塊，所述無線通信技術包括低功耗廣域網、藍牙和wi-fi。

13、可選的，所述數據預處理模塊包括濾波單元、歸一化單元、特征提取單元以及數據整合單元；其中：

14、濾波單元，用于對來自數據采集模塊的原始數據進行信號濾波處理，采用低通濾波器或中值濾波器，去除傳感器數據中的高頻噪聲和隨機干擾；

15、歸一化單元：用于將濾波后的數據按照預定范圍進行歸一化處理，采用線性歸一化或z-score歸一化方法，將數據標準化至統一的尺度；

16、特征提取單元：用于從歸一化后的數據中提取相關特征，采用主成分分析算法，識別并提取對牲畜健康狀況具有影響的特征參數，包括體溫變化趨勢、心率變異性和活動量數據。

17、可選的，所述特征提取單元包括：

18、協方差矩陣計算子單元：用于計算歸一化后數據的協方差矩陣，公式為：其中，∑為協方差矩陣，表示數據集各特征之間的相關性；xi為第i個樣本的特征向量；μ為數據集的均值向量；n為樣本總數；t為矩陣轉置操作；

19、求解子單元：用于求解協方差矩陣的特征值及對應的特征向量，并根據特征值的大小進行排序，選擇前k個最大的特征值及其對應的特征向量，作為主成分；

20、主成分投影子單元：用于將原始數據矩陣投影到選定的主成分矩陣上，生成新的特征空間表示；

21、特征參數提取子單元：基于主成分分析結果，識別并提取對牲畜健康狀況具有影響的特征參數，包括體溫變化趨勢、心率變異性和活動量數據。

22、可選的，所述自適應數據分析模塊包括機器學習分析單元、深度學習分析單元、參數調整單元以及健康評估單元；其中：

23、機器學習分析單元：基于支持向量機的機器學習算法，對提取的特征參數進行實時分析，評估牲畜的健康狀況；

24、深度學習分析單元：基于卷積神經網絡算法，對提取的特征參數進行深層特征學習和模式識別，識別潛在的疾病風險；

25、參數調整單元：用于根據實時分析結果動態調整監測參數和預警閾值，確保系統能夠適應不同環境條件和牲畜數量的變化；

26、健康評估單元：用于綜合分析機器學習分析單元和深度學習分析單元的輸出，生成牲畜的健康評估報告，包括健康指標、風險等級及建議的防控措施。

27、可選的，所述機器學習分析單元包括：

28、數據接收子單元：用于接收來自數據預處理模塊的提取的特征參數，包括體溫變化趨勢、心率變異性和活動量數據；

29、模型訓練子單元：用于利用預先標記的健康狀態標簽的訓練數據對支持向量機模型進行訓練，通過分析歷史健康數據和對應的健康狀態標簽，構建分類模型；

30、決策函數子單元：應用訓練好的支持向量機模型對新接收的處理后數據進行實時分類分析，根據模型的分類結果，判斷牲畜當前的健康狀態是否處于正常范圍內。

31、可選的，所述深度學習分析單元包括：

32、數據輸入子單元：用于接收來自數據預處理模塊的處理后數據，該數據包括牲畜的各項生理、行為和環境特征；

33、卷積操作子單元：用于通過卷積神經網絡對輸入數據進行卷積計算，生成新的特征圖；

34、激活操作子單元：用于在卷積操作之后，對卷積結果應用非線性激活函數，將負值截斷為零，僅保留正值；

35、池化操作子單元：用于對卷積操作后的特征圖進行降維，具體通過對局部區域的最大值或平均值進行采樣，降低特征圖的維度；

36、全連接層單元：用于將經過卷積、激活和池化處理后的特征信息輸入到全連接層，以進行最終的疾病風險分類。

37、可選的，所述參數調整單元具體包括：

38、實時數據接收子單元，用于接收來自機器學習分析單元和深度學習分析單元的實時分析結果，作為調整監測參數和預警閾值的依據；

39、監測參數調整子單元：用于根據實時分析結果對系統中的監測參數進行動態調整；根據牲畜健康狀況的變化趨勢，調整各項監測參數的閾值范圍，具體當分析結果顯示某個特征參數出現異常波動時，將自動調整對應參數的監測范圍，確保系統能夠檢測到疾病的早期信號；

40、預警閾值調整子單元：用于根據實時分析結果動態調整預警閾值，當檢測到潛在的疾病風險時，會根據風險評估結果自動調整預警閾值，提高預警的準確性和時效性；具體調整規則包括：

41、規則1，當識別到疾病風險上升時，自動降低預警閾值；

42、規則2，當識別到健康狀況改善時，則提高預警閾值。

43、可選的，所述預警生成模塊包括風險評估單元、預警信息生成單元以及通信接口單元；其中：

44、風險評估單元：用于根據將疾病風險分為低風險、中風險和高風險三個等級；

45、預警信息生成單元：用于根據風險評估單元生成的不同級別的風險等級，生成對應的預警信息文本，包括風險等級描述、建議的防控措施及緊急響應指令；

46、通信接口單元：用于通過多種通信方式向管理人員發送預警信息，所述多種通信方式包括移動應用接口、短信發送和電子郵件發送。

47、可選的，所述用戶界面模塊包括

48、數據展示單元：用于通過圖形化的方式展示牲畜的健康數據，并標識出各項指標是否超出正常范圍；

49、圖表生成單元：用于通過圖表形式展示數據分析結果，根據自適應數據分析模塊輸出的分析結果，自動生成折線圖、柱狀圖或餅圖形式的圖表；

50、報表生成單元：用于將牲畜的健康狀況、監測參數、風險評估結果及預警信息整理成報告格式，提供給管理人員進行詳細審閱。

51、本發明的有益效果：

52、本發明，通過集成多種傳感器進行實時數據采集，并利用數據預處理、機器學習和深度學習算法進行分析，能夠精準監測牲畜的健康狀況；系統還能夠動態調整監測參數和預警閾值，根據牲畜的生理變化和環境條件實時優化檢測范圍，避免了傳統固定閾值設定帶來的不靈敏和誤報問題；通過這種自適應的數據分析和實時調整機制，系統能夠在最早階段識別出潛在的疾病風險，為管理人員提供更為及時和有效的預警信息。

53、本發明，通過用戶界面模塊通過可視化展示，簡化了數據分析過程，使管理人員能夠直觀地了解牲畜的健康狀態、系統運行狀況及預警信息；圖表和報表的形式使得數據分析結果更加易于理解和傳達，極大地提升了管理效率和決策精度。