【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及家畜健康管理系統，更具體地說，涉及基于環境數據融合的家畜健康監測與疾病預警系統及方法。
技術介紹
1、隨著現代養殖業的快速發展，家畜健康監測與疾病預警系統在提高養殖效率和保障畜產品質量方面發揮著越來越重要的作用。傳統的家畜健康監測主要依賴人工觀察和定期檢查，這種方法不僅耗時耗力，而且難以及時發現潛在的健康問題。近年來，隨著物聯網技術和人工智能的發展，自動化的家畜健康監測系統逐漸成為研究熱點。
2、目前，市場上已有一些基于傳感器技術的家畜健康監測系統。這些系統通常通過佩戴在家畜身上的傳感器設備采集生理數據，如體溫、心率等，并將這些數據傳輸到中央處理單元進行分析。然而，這種方法存在幾個明顯的局限性。首先，佩戴式設備可能會給家畜帶來不適，影響其正常行為和生理狀態。其次，這種方法主要關注單個家畜的生理指標，難以全面考慮環境因素對整個群體健康狀況的影響。
3、另一類常見的方法是基于圖像識別的健康監測系統。這些系統通過安裝在養殖場的攝像頭捕捉家畜的行為圖像，然后使用計算機視覺算法分析家畜的行為模式。雖然這種方法避免了對家畜的直接干擾，但它主要依賴于外部表現，難以準確評估家畜的內部生理狀態。此外，這種方法在處理大規模養殖場的海量視頻數據時，往往面臨計算效率和實時性的挑戰。
4、還有一些研究嘗試將環境監測與家畜健康監測相結合。這些系統通過環境傳感器采集養殖場的溫度、濕度、氣體濃度等數據，結合家畜的生理指標進行綜合分析。然而，現有的方法往往是簡單地將環境數據和生理數據并列分析，缺乏對兩者之間復雜關
5、此外，現有的家畜健康監測系統在數據分析方面也存在一些不足。大多數系統采用傳統的統計方法或簡單的機器學習算法進行數據處理，這些方法難以有效處理高維度、多源異構的數據。特別是在處理具有時序特性和空間相關性的家畜健康數據時，現有方法往往難以捕捉數據中的復雜模式和長期依賴關系。
6、最后，現有系統在疾病預警方面的表現也不盡如人意。許多系統采用固定的閾值來觸發預警，這種方法缺乏靈活性，難以適應不同養殖環境和不同品種家畜的特點。同時，預警結果的可解釋性也是一個普遍存在的問題，許多系統無法為預警結果提供清晰的解釋和具體的干預建議，這在實際應用中大大限制了系統的實用性。
7、鑒于上述現有技術的不足，亟需能夠全面融合環境數據和生理數據、具備強大數據分析能力、能夠提供準確且可解釋的預警結果的家畜健康監測與疾病預警系統。
技術實現思路
1、本專利技術的基于環境數據融合的家畜健康監測與疾病預警系統及方法正是針對上述技術問題而提出的。該系統通過創新的數據融合方法、改進的圖神經網絡模型以及先進的預警機制，實現了對家畜健康狀況的全面、準確監測和及時預警。
2、為解決上述技術問題，本專利技術采用如下的技術方案：
3、基于環境數據融合的家畜健康監測與疾病預警系統，包括：
4、數據采集模塊，用于：
5、采集家畜養殖空間的環境數據和家畜生理數據；
6、將所述環境數據和所述家畜生理數據傳輸至數據分析模塊；
7、數據分析模塊，與所述數據采集模塊通信連接，用于：
8、接收所述數據采集模塊發送的環境數據和家畜生理數據；
9、基于所述環境數據和所述家畜生理數據，構建家畜健康特征；
10、利用改進的圖神經網絡模型對所述家畜健康特征進行分析；
11、預警模塊，與所述數據分析模塊通信連接，用于：
12、接收所述數據分析模塊的分析結果；
13、基于所述分析結果，生成家畜的疾病風險預警報告；
14、應用端，與所述預警模塊通信連接，用于：
15、接收所述預警模塊生成的疾病風險預警報告；
16、向用戶展示所述疾病風險預警報告。
17、作為優選，所述數據采集模塊包括：
18、溫濕度傳感器，用于采集家畜養殖空間的溫度和濕度數據；
19、co2傳感器，用于采集家畜養殖空間的co2濃度數據；
20、攝像機，用于采集家畜的體表溫度、體形、體態和行為數據；
21、數據轉換器，與所述溫濕度傳感器、所述co2傳感器和所述攝像機連接，用于將采集的數據轉換為可處理的格式。
22、作為優選，所述數據分析模塊包括：
23、數據清洗單元，用于對所述環境數據和所述家畜生理數據進行清洗處理；
24、特征構建單元，用于基于清洗后的數據構建家畜健康特征；
25、圖神經網絡分析單元，用于利用改進的圖神經網絡模型對所述家畜健康特征進行分析。
26、作為優選，所述圖神經網絡分析單元包括：
27、圖結構構建模塊，用于基于所述家畜健康特征構建圖結構；
28、多層圖自注意力網絡模塊，用于對所述圖結構進行特征提取；
29、全局-局部圖卷積神經網絡模塊，用于結合全局信息和局部特征進行分析。
30、作為優選，所述預警模塊包括：
31、條件隨機場模型，用于對所述數據分析模塊的分析結果進行序列標注；
32、貝葉斯推斷單元，用于基于所述條件隨機場模型的輸出結果進行疾病風險推斷；
33、閾值調整單元，用于根據歷史數據動態調整疾病風險預警閾值。
34、作為優選，所述應用端包括：
35、可視化展示模塊，用于以圖表或文字形式展示疾病風險預警結果；
36、事件分析模塊，用于對預警事件進行追蹤分析；
37、預警管理模塊，用于設置系統警報閾值和管理用戶權限。
38、作為優選，所述數據分析模塊與所述預警模塊之間通過加密通信協議進行數據傳輸。
39、作為優選，所述系統還包括數據存儲模塊，用于存儲所述環境數據、所述家畜生理數據、所述家畜健康特征和所述疾病風險預警報告。
40、作為優選，所述改進的圖神經網絡模型包括在原始圖的基礎上增加附加邊，所述附加邊用于連接每個節點和其最相鄰的節點。
41、采用所述系統的基于環境數據融合的家畜健康監測與疾病預警方法，包括以下步驟：
42、采集家畜養殖空間的環境數據和家畜生理數據；
43、對所述環境數據和所述家畜生理數據進行清洗處理；
44、基于清洗后的數據構建家畜健康特征；
45、利用改進的圖神經網絡模型對所述家畜健康特征進行分析；
46、基于所述分析結果，通過條件隨機場模型進行序列標注；
47、利用貝葉斯推斷框架，生成家畜的疾病風險預警報告；
48、向用戶展示所述疾病風險預警報告。
49、本專利技術的有益效果主要體現在以下幾個方面：
50、首先，本專利技術的系統在解決上述技術問題的同時，本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.基于環境數據融合的家畜健康監測與疾病預警系統，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的系統，其特征在于，所述數據采集模塊包括：
3.根據權利要求1所述的系統，其特征在于，所述數據分析模塊包括：
4.根據權利要求3所述的系統，其特征在于，所述圖神經網絡分析單元包括：
5.根據權利要求1所述的系統，其特征在于，所述預警模塊包括：
6.根據權利要求1所述的系統，其特征在于，所述應用端包括：
7.根據權利要求1所述的系統，其特征在于，所述數據分析模塊與所述預警模塊之間通過加密通信協議進行數據傳輸。
8.根據權利要求1所述的系統，其特征在于，所述系統還包括數據存儲模塊，用于存儲所述環境數據、所述家畜生理數據、所述家畜健康特征和所述疾病風險預警報告。
9.根據權利要求1所述的系統，其特征在于，所述改進的圖神經網絡模型包括在原始圖的基礎上增加附加邊，所述附加邊用于連接每個節點和其最相鄰的節點。
10.采用權利要求1-9任一項所述系統的基于環境數據融合的家畜健康監測與疾病預警方法，
...【技術特征摘要】
1.基于環境數據融合的家畜健康監測與疾病預警系統，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的系統，其特征在于，所述數據采集模塊包括：
3.根據權利要求1所述的系統，其特征在于，所述數據分析模塊包括：
4.根據權利要求3所述的系統，其特征在于，所述圖神經網絡分析單元包括：
5.根據權利要求1所述的系統，其特征在于，所述預警模塊包括：
6.根據權利要求1所述的系統，其特征在于，所述應用端包括：
7.根據權利要求1所述的系統，其特征在于，...
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