一种基于物联网的畜牧养殖用温湿度控制系统及方法
阅读说明：本技术 一种基于物联网的畜牧养殖用温湿度控制系统及方法 (Temperature and humidity control system and method for livestock breeding based on Internet of things ) 是由 江杨 于 2021-09-26 设计创作，主要内容包括：本申请公开一种基于物联网的畜牧养殖用温湿度控制系统及方法。所述方法包括采集牲畜养殖历史经验大数据和牲畜养殖历史实测大数据；构建牲畜养殖历史经验大数据和历史实测大数据的融合数据,并使用计算的修正系数修正融合数据,从融合数据中提取牲畜属性特征和所需温湿度特征,构建畜牧养殖用温湿度控制模型；定期采集待控畜牧养殖场的当前牲畜属性数据,输入畜牧养殖用温湿度控制模型中,得到当前牲畜所需的最佳温湿度,向待控畜牧养殖场内的温湿度传感器发送温湿度调整指示进行温湿度的实时调节。采用本申请的技术方案,可以更加准确地得到不同品种牲畜在不同生长阶段所需的最佳温湿度,满足各类牲畜的生长需求,提高养殖效率。(The application discloses humiture control system and method for livestock breeding based on Internet of things. The method comprises the steps of collecting big historical experience data and big actual measurement data of livestock breeding; constructing fusion data of historical experience big data and historical measured big data of livestock breeding, correcting the fusion data by using the calculated correction coefficient, extracting livestock attribute characteristics and required temperature and humidity characteristics from the fusion data, and constructing a temperature and humidity control model for livestock breeding; the method comprises the steps of regularly collecting current livestock attribute data of a livestock farm to be controlled, inputting the data into a temperature and humidity control model for livestock breeding, obtaining the optimal temperature and humidity required by current livestock, and sending a temperature and humidity adjustment instruction to a temperature and humidity sensor in the livestock farm to be controlled to adjust the temperature and humidity in real time. By adopting the technical scheme, the optimal temperature and humidity required by different kinds of livestock in different growth stages can be obtained more accurately, the growth requirements of various kinds of livestock are met, and the breeding efficiency is improved.)
技术领域
本申请涉及通信技术领域，尤其涉及一种基于物联网的畜牧养殖用温湿度控制系统及方法。
背景技术
畜牧业，是利用畜禽等已经被人类驯化的动物，或者鹿、麝、狐、貂、水獭、鹌鹑等野生动物的生理机能，通过人工饲养、繁殖，使其将牧草和饲料等植物能转变为动物能，以取得肉、蛋、奶、羊毛、山羊绒、皮张、蚕丝和药材等畜产品的生产部门。区别于自给自足家畜饲养，畜牧业的主要特点是集中化、规模化、并以营利为生产目的。
现有的畜牧业养殖中，一般都是由饲养员根据自身经验来调节养殖区内的温湿度，因此饲养员的经验水平决定了对牲畜的饲养能力，而人工养殖中可能出现因饲养员未及时进行温湿度调节或根据经验所调节的温湿度不适宜时很容易导致牲畜不能优良生长，因此亟需一种能够智能调控养殖温湿度的方法来解决人工饲养所带来的各种问题。
发明内容
本申请提供了一种基于物联网的畜牧养殖用温湿度控制方法，包括：
从畜牧养殖平台中采集牲畜养殖历史经验大数据，并从待控畜牧养殖场中采集牲畜养殖历史实测大数据，采集的畜牧数据包括牲畜属性和牲畜优良生长各阶段所需温湿度；
构建牲畜养殖历史经验大数据和历史实测大数据的融合数据，并计算历史经验大数据和历史实测大数据之间的修正系数，使用修正系数修正融合数据，从融合数据中提取牲畜属性特征和所需温湿度特征，将牲畜属性特征作为输入、所需温湿度特征作为输出，构建畜牧养殖用温湿度控制模型；
定期采集待控畜牧养殖场的当前牲畜属性数据，将当前牲畜属性数据输入畜牧养殖用温湿度控制模型中，得到当前牲畜所需的最佳温湿度，向待控畜牧养殖场内的温湿度传感器发送温湿度调整指示，进行温湿度的实时调节。
优选地，预先构建畜牧养殖平台，每个畜牧养殖场均可访问和上传经验证的牲畜养殖经验数据，包括有牲畜属性、牲畜优良生长各阶段所需温湿度；牲畜属性包括牲畜品种、牲畜性别、牲畜日龄、牲畜身体状况；牲畜优良生长各阶段所需温湿度包括从幼畜到培育结束整个过程中各个阶段牲畜生长优良下的所需最适应温度和湿度。
优选地，计算历史经验大数据和历史实测大数据之间的修正系数，具体包括：
构建历史经验大数据和历史实测大数据的误差集D＝{(|x′1-x1|,|y′1-y1|),(′x′2-x2|,|y′2-y2|)...(|x′n-xn|,|y′n-yn|)}；
构建误差函数F(S,S′)＝λ1S+λ2S-ε(S,S′)，0<λ1<1，0<λ2<1，且λ1+λ2＝1；ε(S,S′)为误差项，使误差函数为0，计算得到的λ1和λ2即为历史经验大数据和历史实测大数据的修正系数。
优选地，控制中心每日定时多次向饲养员移动终端发送是否需要调整牲畜身体状况的提示信息，若接收到饲养员的调整指示，则更新当前牲畜属性数据，若接收到饲养员的无需调整指示，则依据系统已存数据进行温湿度计算。
本申请还提供一种基于物联网的畜牧养殖用温湿度控制中心，其特征在于，包括：数据采集模块、畜牧养殖用温湿度控制模型构建模块、最佳温湿度计算模块和温湿度控制模块；
数据采集模块，用于从畜牧养殖平台中采集牲畜养殖历史经验大数据，并从待控畜牧养殖场中采集牲畜养殖历史实测大数据，采集的畜牧数据包括牲畜属性和牲畜优良生长各阶段所需温湿度；
畜牧养殖用温湿度控制模型构建模块，用于构建牲畜养殖历史经验大数据和历史实测大数据的融合数据，并计算历史经验大数据和历史实测大数据之间的修正系数，使用修正系数修正融合数据，从融合数据中提取牲畜属性特征和所需温湿度特征，将牲畜属性特征作为输入、所需温湿度特征作为输出，构建畜牧养殖用温湿度控制模型；
最佳温湿度计算模块，用于定期采集待控畜牧养殖场的当前牲畜属性数据，将当前牲畜属性数据输入畜牧养殖用温湿度控制模型中，得到当前牲畜所需的最佳温湿度；
温湿度控制模块，用于向待控畜牧养殖场内的温湿度传感器发送温湿度调整指示，进行温湿度的实时调节。
优选地，预先构建畜牧养殖平台，每个畜牧养殖场均可访问和上传经验证的牲畜养殖经验数据，包括有牲畜属性、牲畜优良生长各阶段所需温湿度；牲畜属性包括牲畜品种、牲畜性别、牲畜日龄、牲畜身体状况；牲畜优良生长各阶段所需温湿度包括从幼畜到培育结束整个过程中各个阶段牲畜生长优良下的所需最适应温度和湿度。
优选地，畜牧养殖用温湿度控制模型构建模块中包括修正系数计算模块，用于构建历史经验大数据和历史实测大数据的误差集D＝{(|x′1-x1|,|y′1-y1|),(|x′2-x2|,|y′2-y2|)…(′x′n-xn|,|y′n-yn|)}；构建误差函数F(S,S′)＝λ1S+λ2S-ε(S,S′)，0<λ1<1，0<λ2<1，且λ1+λ2＝1；ε(S,S′)为误差项，使误差函数为0，计算得到的λ1和λ2即为历史经验大数据和历史实测大数据的修正系数。
优选地，所述控制中心还包括调整指示发送模块，用于每日定时多次向饲养员移动终端发送是否需要调整牲畜身体状况的提示信息，若接收到饲养员的调整指示，则更新当前牲畜属性数据，若接收到饲养员的无需调整指示，则依据系统已存数据进行温湿度计算。
本申请还提供一种物联网系统，其特征在于，包括：各养殖场均可访问和上传数据的畜牧养殖平台、各养殖场中设置的上述任一项所述的基于物联网的畜牧养殖用温湿度控制中心、设置在各养殖场的每个养殖区的温湿度传感器，以及饲养员移动终端。
本申请还提供一种计算机存储介质，其特征在于，包括：至少一个存储器和至少一个处理器；
存储器用于存储一个或多个程序指令；
处理器，用于运行一个或多个程序指令，用以执行上述任一项所述的一种基于物联网的畜牧养殖用温湿度控制方法。
本申请实现的有益效果如下：采用本申请的技术方案，将各养殖场的各种牲畜的优良养殖经验与本地养殖场数据相结合构建畜牧养殖用温湿度控制模型，由此可以更加准确地得到不同品种牲畜在不同生长阶段所需的最佳温湿度，满足各类牲畜的生长需求，提高养殖效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请实施例一提供的一种基于物联网的畜牧养殖用温湿度控制方法流程图；
图2是本申请实施例二提供的一种实现畜牧养殖用温湿度控制的物联网系统示意图。
具体实施方式
下面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，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例一
如图1所示，本申请实施例一提供一种基于物联网的畜牧养殖用温湿度控制方法，包括：
步骤110、从畜牧养殖平台中采集牲畜养殖历史经验大数据，并从待控畜牧养殖场中采集牲畜养殖历史实测大数据，采集的畜牧数据包括牲畜属性和牲畜优良生长各阶段所需温湿度；
由于畜牧养殖在各个地区、各个养殖场环境下可能存在不同的生长差异，对温湿度的要求也会随着自然环境和人为环境的不同而有所不同，因此本申请从畜牧养殖各养殖场上传的历史经验角度和当前养殖场的历史实测数据共同进行畜牧养殖的温湿度控制。
具体地，预先构建畜牧养殖平台，每个畜牧养殖场均可以访问和上传经验证的牲畜养殖经验数据，包括有牲畜属性、牲畜优良生长各阶段所需温湿度，牲畜属性包括牲畜品种、牲畜性别、牲畜日龄、牲畜身体状况(比如牲畜是否为幼畜、是否怀孕、是否处于哺乳期等)等，牲畜优良生长各阶段所需温湿度包括从幼畜到培育结束整个过程中各个阶段牲畜生长优良下的所需最适应温度和湿度；另外每个畜牧养殖场中又单独存储有各自的养殖过程，也包括有牲畜属性、牲畜优良生长各阶段所需温湿度；在对某一待控畜牧养殖场进行温湿度控制时，采集牲畜养殖历史经验大数据S1＝{(x1,y1),(x2,y2)...(xt,yt)}、牲畜养殖历史实测大数据S2＝{(x′1,y′1),(x′2,y′2)...(x′t,y′t)}，其中，xi＝{a1,a2...an}，yi＝{b1,b2...bn}，a1,a2...an表示历史经验大数据中的牲畜属性特征，b1,b2...bn表示历史经验大数据中的牲畜优良生长各阶段所需温湿度，x′i＝{a′1,a′2...a′n}，y′i＝{b′1,b′2...b′n}，a′1,a′2...a′n示历史实测大数据中的牲畜属性特征，b′1,b′2...b′表示历史实测大数据中的牲畜优良生长各阶段所需温湿度，将养殖经验和养殖实际情况相结合，提高畜牧养殖的可靠性和准确度。
步骤120、构建牲畜养殖历史经验大数据和历史实测大数据的融合数据，并计算历史经验大数据和历史实测大数据之间的修正系数，使用修正系数修正融合数据，从融合数据中提取牲畜属性特征和所需温湿度特征，将牲畜属性特征作为输入、所需温湿度特征作为输出，构建畜牧养殖用温湿度控制模型；
具体地，牲畜养殖历史经验大数据和历史实测大数据的融合数据为：
其中，λ1和λ2分别为历史经验大数据和历史实测大数据的修正系数；
具体地，确定历史经验大数据和历史实测大数据之间的修正系数的具体方式如下：
构建历史经验大数据和历史实测大数据的误差集：D＝{(|x′1-x1|,|y′1-y1|),(|x′2-x2|,|y′2-y2|)...(|x′n-xn|,|y′n-yn|)}；构建误差函数F(S,S′)＝λ1S+λ2S-ε(S,S′)，0<λ1<1，0<λ2<1，且λ1+λ2＝1；ε(S,S′)为误差项，使误差函数为0，计算得到的λ1和λ2即为历史经验大数据和历史实测大数据的修正系数。
然后从融合数据Sr中提取牲畜属性特征和所需温湿度特征，分别构成牲畜属性特征集xr＝{a1,a2...ar}和所需温湿度特征集yr＝{b1,b2...br}，将牲畜属性特征集作为输入、所需温湿度特征集作为输出，构建畜牧养殖用温湿度控制模型其中，W1为输入层到隐含层的权值，W2为隐含层到输出层的权值；β1为输入层到隐含层的阈值；β2为隐含层到输出层的阈值；为隐含层到输出层的函数，e为自然常数；μ(x)为输入层到隐含层的函数。
步骤130、定期采集待控畜牧养殖场的当前牲畜属性数据，将当前牲畜属性数据输入畜牧养殖用温湿度控制模型中，得到当前牲畜所需的最佳温湿度，向待控畜牧养殖场内的温湿度传感器发送温湿度调整指示，进行温湿度的实时调节；
由于本申请所构建的畜牧养殖用温湿度控制模型所采用的训练样本为各种类型的牲畜数据，所以本申请的技术方案能够适用于各种不同类型牲畜的温湿度精准控制，当需要对某一待控畜牧养殖场进行配置时，由饲养员预先上传养殖区内牲畜的牲畜品种、牲畜性别，以及首次上传的牲畜日龄和牲畜首次身体状况，配置完成之后，牲畜日龄随着系统时间递增，牲畜身体状况也根据牲畜的日龄进行实时调整，一般为了保证牲畜每日身体状况的精准确定，控制中心每日定时多次向饲养员移动终端发送是否需要调整牲畜身体状况的提示信息，若接收到饲养员的调整指示，则更新当前牲畜属性数据，若接收到饲养员的无需调整指示，则依据系统已存数据进行温湿度计算。
优选地，由于牲畜的日龄对温湿度的影响也较大，所以通常选定每日早中晚各采集一次牲畜属性数据，将该数据输入畜牧养殖用温湿度控制模型中，得到当前牲畜所需的最佳温湿度，在每个养殖区中安装有能够调节温湿度的温湿度传感器，温湿度传感器与控制中心之间通过网络连接成物联网系统，控制中心在计算出最佳温湿度之后向温湿度传感器发送温湿度调整指示，进行温湿度的实时调节。
实施例二
如图2所示，本申请实施例二提供一种实现畜牧养殖用温湿度控制的物联网系统20，包括各养殖场均可访问和上传数据的畜牧养殖平台210、各养殖场中设置的一个畜牧养殖用温湿度控制中心220、设置在各养殖场的每个养殖区的温湿度传感器230；每个养殖场中均包括一个控制中心220和多个温湿度传感器230，控制中心220和多个温湿度传感器230之间通过网络连接实现数据传输，温湿度传感器230设置在养殖场各个养殖区中，用于分别对各个养殖区进行温湿度调节；另外物理网系统还包括饲养员移动终端240，用于接收控制中心每日定时多次的发送是否需要调整身份状况的提示信息。
其中，控制中心220用于进行温湿度计算和控制，以及用于存储牲畜养殖历史实测大数据，另外，也可以在养殖场中设置专用的设备用来存储牲畜养殖历史实测大数据，比如养殖场较大时一个控制中心存储的数据太多会影响其数据处理效率，可以为一个或几个养殖区设置一个专用存储设备进行养殖历史实测数据的上传和存储，在此不作限定；
具体地，控制中心220包括数据采集模块221、畜牧养殖用温湿度控制模型构建模块222、最佳温湿度计算模块223和温湿度控制模块224；
数据采集模块221，用于从畜牧养殖平台210中采集牲畜养殖历史经验大数据，并从待控畜牧养殖场中采集牲畜养殖历史实测大数据，采集的畜牧数据包括牲畜属性和牲畜优良生长各阶段所需温湿度；
畜牧养殖用温湿度控制模型构建模块222，用于构建牲畜养殖历史经验大数据和历史实测大数据的融合数据，并计算历史经验大数据和历史实测大数据之间的修正系数，使用修正系数修正融合数据，从融合数据中提取牲畜属性特征和所需温湿度特征，将牲畜属性特征作为输入、所需温湿度特征作为输出，构建畜牧养殖用温湿度控制模型；
最佳温湿度计算模块223，用于定期采集待控畜牧养殖场的当前牲畜属性数据，将当前牲畜属性数据输入畜牧养殖用温湿度控制模型中，得到当前牲畜所需的最佳温湿度；
温湿度控制模块224，用于向待控畜牧养殖场内的温湿度传感器发送温湿度调整指示，进行温湿度的实时调节。
所述控制中心220还包括调整指示发送模块，用于每日定时多次向饲养员移动终端240发送是否需要调整牲畜身体状况的提示信息，若接收到饲养员的调整指示，则更新当前牲畜属性数据，若接收到饲养员的无需调整指示，则依据系统已存数据进行温湿度计算。
其中，畜牧养殖用温湿度控制模型构建模块222中包括修正系数计算模块，用于构建历史经验大数据和历史实测大数据的误差集D＝{(|x′1-x1|,|y′1-y1|),(|x′2-x2|,|y′2-y2|)...(|x′n-xn|,|y′n-yn|)}；构建误差函数F(S,S′)＝λ1S+λ2S-ε(S,S′)，0<λ1<1，0<λ2<1，且λ1+λ2＝1；ε(S,S′)为误差项，使误差函数为0，计算得到的λ1和λ2即为历史经验大数据和历史实测大数据的修正系数。
与上述实施例对应的，本发明实施例提供一种计算机存储介质，包括：至少一个存储器和至少一个处理器；
存储器用于存储一个或多个程序指令；
处理器，用于运行一个或多个程序指令，用以执行一种基于物联网的畜牧养殖用温湿度控制方法。
与上述实施例对应的，本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，计算机存储介质中包含一个或多个程序指令，一个或多个程序指令用于被处理器执行一种基于物联网的畜牧养殖用温湿度控制方法。
本发明所公开的实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序指令，当所述计算机程序指令在计算机上运行时，使得计算机执行上述的一种基于物联网的畜牧养殖用温湿度控制方法。
在本发明实施例中，处理器可以是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。处理器可以是通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，简称DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称ASIC)、现场可编程门阵列(FieldProgrammable Gate Array，简称FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本发明实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。处理器读取存储介质中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。
存储介质可以是存储器，例如可以是易失性存储器或非易失性存储器，或可包括易失性和非易失性存储器两者。
其中，非易失性存储器可以是只读存储器(Read-Only Memory，简称ROM)、可编程只读存储器(Programmable ROM，简称PROM)、可擦除可编程只读存储器(Erasable PROM，简称EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(Electrically EPROM，简称EEPROM)或闪存。
易失性存储器可以是随机存取存储器(Random Access Memory，简称RAM)，其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明，许多形式的RAM可用，例如静态随机存取存储器(Static RAM，简称SRAM)、动态随机存取存储器(Dynamic RAM，简称DRAM)、同步动态随机存取存储器(Synchronous DRAM，简称SDRAM)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(Double Data RateSDRAM，简称DDRSDRAM)、增强型同步动态随机存取存储器(EnhancedSDRAM，简称ESDRAM)、同步连接动态随机存取存储器(Synchlink DRAM，简称SLDRAM)和直接内存总线随机存取存储器(DirectRambus RAM，简称DRRAM)。
本发明实施例描述的存储介质旨在包括但不限于这些和任意其它适合类型的存储器。
本领域技术人员应该可以意识到，在上述一个或多个示例中，本发明所描述的功能可以用硬件与软件组合来实现。当应用软件时，可以将相应功能存储在计算机可读介质中或者作为计算机可读介质上的一个或多个指令或代码进行传输。计算机可读介质包括计算机存储介质和通信介质，其中通信介质包括便于从一个地方向另一个地方传送计算机程序的任何介质。存储介质可以是通用或专用计算机能够存取的任何可用介质。
以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的技术方案的基础之上，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包括在本发明的保护范围之内。
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