[發(fā)明專利]奶牛信息監(jiān)測方法及系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810039508.0
• 申請日: 2018-01-15
• 公開（公告）號: CN108207700B
• 公開（公告）日: 2020-12-15
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 程曉東;李東升;程宇迪
• 申請（專利權(quán)）人: 內(nèi)蒙古大學(xué)
• 主分類號: G06K17/00
• 分類號: G06K17/00;A01K29/00;A01K11/00
• 代理公司: 北京超凡志成知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11371
• 代理人: 金相允

本發(fā)明實(shí)施例提供一種奶牛信息監(jiān)測方法及系統(tǒng)，屬于動物監(jiān)測領(lǐng)域。所述方法通過第一數(shù)據(jù)采集裝置獲取奶牛所處環(huán)境的環(huán)境狀態(tài)參數(shù)信息，再通過第二數(shù)據(jù)采集裝置獲取所述奶牛在所處的所述環(huán)境狀態(tài)參數(shù)信息下對應(yīng)的生物體征信息，通過數(shù)據(jù)傳輸裝置將所述環(huán)境狀態(tài)參數(shù)信息下對應(yīng)的所述生物體征信息傳輸至所述服務(wù)器，所述服務(wù)器將所述奶牛的生物體征信息與預(yù)先存儲的目標(biāo)數(shù)據(jù)庫中目標(biāo)奶牛在目標(biāo)環(huán)境下對應(yīng)的生物體征信息進(jìn)行比對，獲得比對結(jié)果，根據(jù)所述比對結(jié)果對所述奶牛進(jìn)行識別，從而可對奶牛進(jìn)行身份驗(yàn)證，可有效防止奶牛在養(yǎng)殖過程中被不法替換等情況的發(fā)生。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及動物監(jiān)測領(lǐng)域，具體而言，涉及一種奶牛信息監(jiān)測方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

大數(shù)據(jù)與是近幾年來新發(fā)展起來的熱點(diǎn)，指不用隨機(jī)分析法(抽樣調(diào)查)的捷徑，而是采用所有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。大數(shù)據(jù)有4V特點(diǎn)，即Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(價(jià)值)。

對于“大數(shù)據(jù)”(Big data)研究機(jī)構(gòu)Gartner給出了定義，“大數(shù)據(jù)”是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。大數(shù)據(jù)技術(shù)的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而在于對這些含有意義的數(shù)據(jù)進(jìn)行專業(yè)化處理。換言之，如果把大數(shù)據(jù)比作一種產(chǎn)業(yè)，那么這種產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)盈利的關(guān)鍵，在于提高對數(shù)據(jù)的“加工能力”，通過“加工”實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”。從技術(shù)上看，大數(shù)據(jù)與云計(jì)算的關(guān)系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數(shù)據(jù)必然無法用單臺的計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理，必須采用分布式架構(gòu)。它的特色在于對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式數(shù)據(jù)挖掘，但它必須依托云計(jì)算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫和云存儲、虛擬化技術(shù)。隨著云時(shí)代的來臨，大數(shù)據(jù)(Bigdata)也吸引了越來越多的關(guān)注。

模式識別研究主要集中在兩方面，一是研究生物體(包括人)是如何感知對象的，屬于認(rèn)識科學(xué)的范疇，二是在給定的任務(wù)下，如何用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)模式識別的理論和方法。前者是生理學(xué)家、心理學(xué)家、生物學(xué)家和神經(jīng)生理學(xué)家的研究內(nèi)容，后者通過數(shù)學(xué)家、信息學(xué)專家和計(jì)算機(jī)科學(xué)工作者近幾十年來的努力，已經(jīng)取得了系統(tǒng)的研究成果。應(yīng)用計(jì)算機(jī)對一組事件或過程進(jìn)行辨識和分類，所識別的事件或過程可以是文字、聲音、圖像等具體對象，也可以是狀態(tài)、程度等抽象對象。這些對象與數(shù)字形式的信息相區(qū)別，稱為模式信息。模式識別所分類的類別數(shù)目由特定的識別問題決定。有時(shí)，開始時(shí)無法得知實(shí)際的類別數(shù)，需要識別系統(tǒng)反復(fù)觀測被識別對象以后確定。模式識別與統(tǒng)計(jì)學(xué)、心理學(xué)、語言學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、生物學(xué)、控制論等都有關(guān)系。它與人工智能、圖像處理的研究有交叉關(guān)系。例如自適應(yīng)或自組織的模式識別系統(tǒng)包含了人工智能的學(xué)習(xí)機(jī)制；人工智能研究的景物理解、自然語言理解也包含模式識別問題。又如模式識別中的預(yù)處理和特征抽取環(huán)節(jié)應(yīng)用圖像處理的技術(shù)；圖像處理中的圖像分析也應(yīng)用模式識別的技術(shù)。這些技術(shù)目前被廣泛的應(yīng)用在各個(gè)地方，可是目前對于自動化、智能化畜牧業(yè)或者奶牛智能化養(yǎng)殖的技術(shù)投入還不是十分充足。

因此，如何利用大數(shù)據(jù)和模式識別技術(shù)，解決奶牛養(yǎng)殖過程中的個(gè)體識別以及健康狀況識別的工作，成為國內(nèi)外學(xué)者廣泛關(guān)注的問題。

發(fā)明內(nèi)容

有鑒于此，本發(fā)明實(shí)施例的目的在于提供一種奶牛信息監(jiān)測方法及系統(tǒng)，以改善上述問題。

第一方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種奶牛信息監(jiān)測方法，應(yīng)用于奶牛信息監(jiān)測系統(tǒng)，所述奶牛信息監(jiān)測系統(tǒng)包括第一數(shù)據(jù)采集裝置、第二數(shù)據(jù)采集裝置、數(shù)據(jù)傳輸裝置以及服務(wù)器，所述第一數(shù)據(jù)采集裝置和所述第二數(shù)據(jù)采集裝置均與所述數(shù)據(jù)傳輸裝置連接，所述數(shù)據(jù)傳輸裝置與所述服務(wù)器連接，所述方法包括：所述第一數(shù)據(jù)采集裝置獲取奶牛所處環(huán)境的環(huán)境狀態(tài)參數(shù)信息；所述第二數(shù)據(jù)采集裝置獲取所述奶牛在所處的所述環(huán)境狀態(tài)參數(shù)信息下對應(yīng)的生物體征信息；所述數(shù)據(jù)傳輸裝置將所述環(huán)境狀態(tài)參數(shù)信息下對應(yīng)的所述生物體征信息傳輸至所述服務(wù)器；所述服務(wù)器將所述奶牛的生物體征信息與預(yù)先存儲的目標(biāo)數(shù)據(jù)庫中目標(biāo)奶牛在目標(biāo)環(huán)境下對應(yīng)的生物體征信息進(jìn)行比對，獲得比對結(jié)果；所述服務(wù)器根據(jù)所述比對結(jié)果對所述奶牛進(jìn)行識別。