一种基于运动传感器分析牛只疾病的方法与流程

本发明涉及基于运动传感器分析牛只疾病技术领域，具体为一种基于运动传感器分析牛只疾病的方法。

背景技术：

牛科动物的共同特点是体质强壮；有适合长跑的腿；脚上有4趾，但侧趾比鹿类更加退化，适于奔跑；门牙和犬齿都已经退化，但还保留着下门牙，而且下犬齿也门齿化了，三对门齿向前倾斜呈铲子状，由于以比较坚硬的植物为食，前臼齿和臼齿为高冠，珐琅质有褶皱，齿冠磨蚀后表面形成复杂的齿纹，适于吃草；为了贮存草料、躲避敌害，它们的胃在进化中形成了4个室：即瘤胃、蜂巢胃、瓣胃和腺胃，还具有“反刍”的习性，使食物能够得到更好地消化和吸收。

以往对牛只疾病诊断分析，基本依靠饲养员和兽医人员的经验。不仅准确率不高，而且诊断滞后，极易延误疾病最佳治疗时机。增加养殖成本。

目前市场上已有的疾病诊断分析技术，多依靠确切的数学模型算法，灵活性和可学习能力都较差，且需要大量的人力物力来针对不同疾病建立数学模型。准确度易受个体和不同种群品类干扰，甚至受环境干扰，可用性较差。

牛只疾病分析统计步骤辅助，所统计的数据较大，消耗的时间较长，以及无法进行合理的统计计算，且现有技术主要通过固定算法估计牲畜疾病，普遍基于片上数据计算，将个体历史数据作为输入端，推算疾病的缺点。

技术实现要素：

针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于运动传感器分析牛只疾病的方法，解决了上述背景技术中提出该牛只疾病分析统计步骤辅助，所统计的数据较大，消耗的时间较长，以及无法进行合理的统计计算，且现有技术主要通过固定算法估计牲畜疾病，普遍基于片上数据计算，将个体历史数据作为输入端，推算疾病的问题。

为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种基于运动传感器分析牛只疾病的方法，包括个体传感器和检测传感器，所述个体传感器和检测传感器的输出端均连接有牛只信息汇总模块，且牛只信息汇总模块的输出端连接有中央处理模块，所述中央处理模块的输出端连接nb-iot信息传输模块，所述nb-iot信息传输模块的输出端连接有云端服务器，且云端服务器的输出端分别连接有云端数据存储模块和ai构建模块。

可选的，所述检测传感器包括温度传感器、加速度传感器、位移传感器、振动传感器和压力传感器。

可选的，所述牛只信息汇总模块包括牛只信息备份模块、牛只信息分析模块、牛只信息分类模块和牛只信息对比模块。

可选的，所述ai构建模块包括ai数据采集模块、ai数据汇总模块和ai数据建模模块。

可选的，所述基于运动传感器分析牛只疾病的方法包括以下步骤：

s1、采集大量牛只的基础数据：选取大量牛只将个体传感器嵌入牛只的体内，以及个体传感器检测牛只的基础数据，牛只信息汇总模块汇总数据，将基础数据储存，以及将基础数据上传至云端服务器，云端服务器运行计算算法；

s2、分类汇总基础数据：汇集上述步骤s1、采集大量牛只的基础数据中基础数据，针对牛只其他品类，种群等进行大数据分类汇总；

s3、构建牛只数据模型：将上述步骤s2、分类汇总基础数据中的汇总数据，抽取确诊的牛只数据，以及结合已经确诊的牛只数据进行ai学习，反复训练，ai构建模块构建确诊牛只数据模型；

s4、持续采集牛只基础数据：连续接收个体原始传感器数据，将个体原始传感器数据同步传输至云端服务器存储，以及云端服务器运行，同时，云端数据存储模块计算个体原始传感器数据；

s5、输出概率报告：将上述步骤s4、持续采集牛只基础数据中计算的个体原始传感器数据汇总，输入ai构建模块，形成多种疾病的概率报告；

s6、推算疾病概率：根据上述步骤形成的概率报告，通过不断产生的疾病概率报告，推算疾病概率。

可选的，所述个体传感器由运动传感器构成。

可选的，所述步骤s1、采集大量牛只的基础数据中，个体传感器如测量与运动有关的位置、位移、速度、加速度、振动位移、振幅、波动传播等物理量。

本发明提供了一种基于运动传感器分析牛只疾病的方法，具备以下有益效果：

1、该基于运动传感器分析牛只疾病的方法，将个体传感器原始数据上传至云端服务器，通过服务器密集计算，实现更加准确的算法计算；针对牛只其他品类，种群等进行大数据分类汇总，结合已经确诊的牛只数据进行ai学习，反复训练模型，不断的接收个体原始传感器数据，输入ai训练模型，形成多种疾病的概率报告，通过不断产生的疾病概率报告，推算疾病；本算法的优势，通过12万牛只的基础数据，不断学习训练模型，推算疾病的准确度已经超过70%。

2、该基于运动传感器分析牛只疾病的方法，结合ai神经网络算法和大数据，利用海量经确认的可靠数据训练模型，推算准确度将越来越高。具有极高的社会价值。

附图说明

图1为本发明电路流程示意图；

图2为本发明检测传感器的结构示意图；

图3为本发明牛只信息汇总模块的结构示意图；

图4为本发明ai构建模块的结构示意图；

图5为本发明的步骤流程示意图。

图中：1、个体传感器；2、检测传感器；3、牛只信息汇总模块；4、中央处理模块；5、ai构建模块；6、nb-iot信息传输模块；7、云端服务器；8、云端数据存储模块。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。

在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上；术语“上”、“下”、“左”、“右”、“内”、“外”、“前端”、“后端”、“头部”、“尾部”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

请参阅图1至图5，本发明提供一种技术方案：一种基于运动传感器分析牛只疾病的方法，包括个体传感器1和检测传感器2，个体传感器1和检测传感器2的输出端均连接有牛只信息汇总模块3，且牛只信息汇总模块3的输出端连接有中央处理模块4，中央处理模块4的输出端连接nb-iot信息传输模块6，nb-iot信息传输模块6的输出端连接有云端服务器7，且云端服务器7的输出端分别连接有云端数据存储模块8和ai构建模块5。

本发明中：检测传感器2包括温度传感器、加速度传感器、位移传感器、振动传感器和压力传感器。

本发明中：牛只信息汇总模块3包括牛只信息备份模块、牛只信息分析模块、牛只信息分类模块和牛只信息对比模块。

本发明中：ai构建模块5包括ai数据采集模块、ai数据汇总模块和ai数据建模模块。

本发明中：基于运动传感器分析牛只疾病的方法包括以下步骤：

s1、采集大量牛只的基础数据：选取大量牛只将个体传感器1嵌入牛只的体内，以及个体传感器1检测牛只的基础数据，牛只信息汇总模块3汇总数据，将基础数据储存，以及将基础数据上传至云端服务器7，云端服务器7运行计算算法；

s2、分类汇总基础数据：汇集上述步骤s1、采集大量牛只的基础数据中基础数据，针对牛只其他品类，种群等进行大数据分类汇总；

s3、构建牛只数据模型：将上述步骤s2、分类汇总基础数据中的汇总数据，抽取确诊的牛只数据，以及结合已经确诊的牛只数据进行ai学习，反复训练，ai构建模块5构建确诊牛只数据模型；

s4、持续采集牛只基础数据：连续接收个体原始传感器数据，将个体原始传感器数据同步传输至云端服务器存储，以及云端服务器运行，同时，云端数据存储模块8计算个体原始传感器数据；

s5、输出概率报告：将上述步骤s4、持续采集牛只基础数据中计算的个体原始传感器数据汇总，输入ai构建模块5，形成多种疾病的概率报告；

s6、推算疾病概率：根据上述步骤形成的概率报告，通过不断产生的疾病概率报告，推算疾病概率。

本发明中：个体传感器1由运动传感器构成。

本发明中：步骤s1、采集大量牛只的基础数据中，个体传感器1如测量与运动有关的位置、位移、速度、加速度、振动位移、振幅、波动传播等物理量。

以上，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。