一种智能化的农业生态养殖系统的制作方法

本发明涉及智能养殖，具体为一种智能化的农业生态养殖系统。

背景技术：

1、农业生态养殖是一种注重环境保护和可持续发展的养殖方式，旨在实现农业生产与生态平衡的有机结合，它通过合理规划和管理养殖环境，优化养殖过程，最大限度地减少对环境的影响，同时提高养殖效益和产品质量，通过合理控制养殖环境和饲养管理，优化饲料配方和饲养模式，提高家畜的饲养效率；

2、传统农业生态养殖系统中，对养殖环境的监测主要依靠人工操作和经验判断，无法实时准确地获取养殖区域的环境数据，这样会导致无法及时发现和解决环境问题，可能影响养殖效果和动物健康，并且传统农业生态养殖系统中，对家畜的监测主要依靠人工观察和手工记录，无法全面、准确地获取家畜的各项数据，如饮水量、饮食量、运动量等，这样会影响对家畜健康状况的评估和管理决策的科学性，而且对养殖环境的调控主要依靠人工操作，无法根据实时数据进行精细化调节，这样会导致环境参数的波动较大，难以保持稳定的养殖环境，影响养殖效益和动物健康，并且对养殖过程的管理主要依靠人工经验和直观判断，缺乏智能化的数据分析和决策支持，这样会导致管理效率低下，无法及时发现问题和优化养殖策略

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种智能化的农业生态养殖系统，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种智能化的农业生态养殖系统，包括数据采集单元、目标检测单元、饮水饮食调控单元、体重估测单元、第二控制单元、运动量调控单元和综合评价单元，还包括；

3、环境监测单元，所述环境监测单元用于通过环境传感器组监测生态养殖区域的环境数据，环境传感器组包括硫化氢传感器、氨气传感器、温度传感器、湿度传感器和二氧化碳传感器，环境数据包括生态养殖区域的硫化氢浓度、氨气浓度、二氧化碳浓度、温度和湿度，并将监测的环境数据传输至物联网网关；

4、物联网网关，所述物联网网关对环境监测单元传输的环境数据进行预处理，预处理包括去除异常值、噪声和无效数据，并将环境数据进行聚合，通过聚合将多个环境数据点合并，从而减少数据的传输量，且将环境数据进行转换，从而将环境数据转换为统一的格式，并将预处理、聚合和转换后的环境数据传输至第一控制单元；

5、第一控制单元，所述第一控制单元对物联网网关传输的预处理、聚合和转换后的环境数据进行接收，并将环境数据与预设的标准环境数据表进行比对，若两者的比对结果超过设定的阈值，则生成相应的第一控制信号，并将生成的相应的第一控制信号传输至环境调控单元；

6、环境调控单元，所述环境调控单元对第一控制单元传输的第一控制信号进行接收，并根据第一控制信号控制环境调控设备组进行工作，调控设备组包括湿帘、空调、消毒设备和通风风机，通过湿帘对生态养殖区域的温度和湿度进行调控，通过空调对生态养殖区域的温度进行快速的调控，通过消毒设备对生态养殖区域的有毒气体进行消毒，通过通风风机对生态养殖区域的二氧化碳浓度进行调控。

7、优选的，所述数据采集单元通过彩色摄像机对生态养殖区域中的家畜进行彩色拍摄，从而获得家畜彩色图像，且通过双目摄像机对生态养殖区域中的家畜进行双目拍摄，从而获得家畜立体图像，且通过为家畜安装脚环，获得家畜的运动数据，且通过在生态养殖区域中的自动饮水槽和自动饮食槽中安装rfid阅读器，获得家畜的饮水量和饮食量，并将获得的家畜彩色图像传输至目标检测单元且将获得的家畜立体图像传输至体重估测单元，且将获得家畜的饮水量、饮食量和运动数据传输至第二控制单元和综合评价单元；

8、所述目标检测单元对数据采集单元传输至的家畜彩色图像进行接收，并对家畜彩色图像进行预处理，并将预处理后的家畜彩色图像输入至目标检测模型，通过目标检测模型对家畜彩色图像中的家畜目标进行检测，从而对家畜彩色图像中的家畜数量进行统计，并将统计的数量传输至综合评价单元。

9、优选的，所述体重估测单元对数据采集单元传输的家畜立体图像进行接收，并将家畜立体图像输入至目标分割模型中，通过目标检测模型对家畜立体图像中家畜区域进行分割，且根据分割出的家畜区域的长和宽对相应的家畜的体重进行估测，并将估测的体重传输至综合评价单元；

10、所述第二控制单元对数据采集单元传输的家畜的饮水量、饮食量和运动数据进行接收，并将家畜的饮水量与饮食量和标准饮水饮食表进行比对，根据两者的差值生成相应的第二控制信号，并将生成的相应的第二控制信号传输至饮水饮食调控单元，并将家畜的运动数据与标准运动表进行比对，且根据两者的差值生成相应的第三控制信号，并将生成的相应的第三控制信号传输至运动量调控单元。

11、优选的，所述饮水饮食调控单元对第二控制单元传输的第二控制信号进行接收，并根据第二控制信号调控自动饮水槽和自动饮食槽进行下料；

12、所述运动量调控单元对第二控制单元传输的第三控制信号进行接收，并根据第三控制信号调控移动设备对家畜进行驱赶，从而增加家畜的运动量；

13、所述综合评价单元对数据采集单元传输的家畜的饮水量、饮食量和运动数据、目标检测单元传输的家畜数量以及体重估测单元传输的家畜估测的体重进行接收，并通过综合评价方法对家畜的健康程度进行综合评价。

14、优选的，所述目标检测单元中，对家畜彩色图像进行预处理，包括以下步骤：

15、a1、通过自动化工具将家畜彩色图像中的每个家畜个体标注出来，即在家畜彩色图像上用多边形框标注出每个家畜的位置和大小；

16、a2、对家畜彩色图像进行水平翻转，即左右镜像；

17、a3、对家畜彩色图像中的背景部分进行马赛克处理，从而凸显家畜彩色图像中的家畜部分。

18、优选的，所述目标检测单元中，目标检测模型采用改进的yolov5网络，对yolov5网络的改进方法包括以下步骤：

19、b1、删除仅有一条输入边和没有进行特征融合的网络节点，从而简化yolov5网络；

20、b2、在有中间节点的相同层增加跳跃连接，从而跳跃出中间节点，并将同一层中的输入节点与输出节点进行连接，从而融合更多的特征；

21、b3、将每个自顶向下和自底向上的双向路径作为特征网络层，并重复利用同一层，从而实现更高层次的特征融合；

22、b4、通过权重公式对每个输入特征增加相应的权重，从而进行加权特征融合，以减少计算量为，并获取更好的特征融合输出，其中权重公式为：

23、

24、其中，o表示融合特征，wi表示可学习的权重，ii表示输入特征，wj表示融合特征，∈表示学习率。

25、优选的，所述体重估测单元中，目标检测模型采用改进的mask r-cnn网络，对maskr-cnn网络的改进方法包括以下步骤：

26、c1、由mask r-cnn模型对的家畜立体图像进行特征提取，从而获得相应的特征图；

27、c2、基于获得的特征图，利用区域建议网络对每个家畜立体图像的roi区域进行提取，并且将前景和背景做二值分类处理，采用边界框回归和非最大抑制方法进行计算处理，且通过roialign层对计算结果进行尺度统一；

28、c3、通过全连接层和全卷积神经网络在内对计算结果进行目标分类、边界框回归和像素分割操作。

29、优选的，所述综合评价单元中，综合评价方法包括以下步骤：

30、d1、根据家畜的饮水量、饮食量、运动数据、数量和体重建立健康指标集合，且基于健康指标集合构建相应的评价集合，评价集合包括优、良、中、差四类评价等级；

31、d2、通过ahp计算健康指标集合的主观权重，并通过ewm计算健康指标集合的客观权重，且通过qpso对主观权重和客观权重进行组合赋权，从而获取组合权重；

32、d3、构建健康指标集合的隶属度函数，并根据隶属度函数确定评价标准；

33、d4、根据组合权重和评价标准计算单指标隶属度，并根据单指标隶属度计算综合评价结果。

34、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

35、1、本发明通过环境传感器监测养殖区域的环境数据，如硫化氢浓度、氨气浓度、温度、湿度和二氧化碳浓度，并通过环境调控设备进行相应的调节，以创造适宜的养殖环境，提高养殖效率和生产质量，并且通过彩色摄像机、双目摄像机和其他传感器对家畜进行多维度数据采集，如彩色图像、立体图像、运动数据、饮水量和饮食量，通过目标检测单元和体重估测单元进行处理和分析，从而实现对家畜数量、体重和健康状况的评估；

36、2、本发明通过数据分析和比对，系统生成相应的控制信号，如第一控制信号、第二控制信号和第三控制信号，以调控环境调控设备、自动饮水槽、自动饮食槽和移动设备，从而实现对家畜饮食和运动的调控和管理以及环境的控制，通过综合评价单元对多个数据来源的信息进行综合分析和评估，如家畜的饮食量、运动量、数量和体重等，以评估家畜的健康程度和生长状态，为养殖者提供科学决策和管理建议。