[发明专利]养殖场选址方法、装置、设备及计算机可读存储介质在审

专利信息
申请号: 202010130771.8 申请日: 2020-02-28
公开(公告)号: CN111339965A 公开(公告)日: 2020-06-26
发明(设计)人: 郑阿敏;周古月;吴泽衡;徐倩;杨强 申请(专利权)人: 深圳前海微众银行股份有限公司
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00;G06K9/34;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/00;G06Q50/02
代理公司: 深圳市世纪恒程知识产权代理事务所 44287 代理人: 王韬
地址: 518000 广东省深圳市前海深港合作区前*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 养殖场 选址 方法 装置 设备 计算机 可读 存储 介质
【权利要求书】:

1.一种养殖场选址方法,其特征在于,所述养殖场选址方法包括以下步骤:

获取待选址区域的遥感卫星地图数据,基于所述遥感卫星地图数据提取所述待选址区域内的选址考量因素信息;

基于预设的养殖场选址规则和所述选址考量因素信息,从所述待选址区域中确定备选位置;

基于所述备选位置确定养殖场的最终选址位置。

2.如权利要求1所述的养殖场选址方法,其特征在于,所述基于所述遥感卫星地图数据提取所述待选址区域内的选址考量因素信息的步骤包括:

将所述遥感卫星地图数据输入预先训练好的考量因素检测模型,得到所述遥感卫星地图数据中各个像素点的分类结果,其中,所述分类结果用于表示对应的像素点所属的选址考量因素类型;

基于所述分类结果确定所述待选址区域内的选址考量因素信息。

3.如权利要求2所述的养殖场选址方法,其特征在于,所述选址考量因素信息包括公共场所和水路网,

在所述将所述遥感卫星地图数据输入预先训练好的考量因素检测模型,得到所述遥感卫星地图数据中各个像素点的分类结果的步骤之前,还包括:

采用正例训练数据对待训练的语义分割模型进行初步训练,其中,所述正例训练数据包括预先采集到的多张包含公共场所或水路网的遥感卫星地图,以及各张遥感地图卫星对应的水路网标注数据;

采用负例训练数据,或者采用所述负例训练数据和所述正例训练数据对初步训练后的语义分割模型进行调整,其中,所述负例训练数据包括预先采集到的多张不包含公共场所和水路网的遥感卫星地图;

当检测到调整后的语义分割模型不符合预设模型条件时,基于调整后的语义分割模型再执行所述步骤:采用正例训练数据对待训练的语义分割模型进行初步训练;

当检测到调整后的语义分割模型符合所述预设模型条件时,将调整后的语义分割模型作为所述考量因素检测模型。

4.如权利要求1所述的养殖场选址方法,其特征在于,所述养殖场选址规则包括各选址考量因素对应的距离区间,

所述基于预设的养殖场选址规则和所述选址考量因素信息,从所述待选址区域中确定备选位置的步骤包括:

根据各所述距离区间和所述选址考量因素信息中各选址考量因素的位置信息,从所述待选址区域中划分出可选位置范围;

从所述可选位置范围内确定备选位置。

5.如权利要求4所述的养殖场选址方法,其特征在于,所述从所述可选位置范围内确定备选位置的步骤包括:

获取待选址养殖场的养殖种类,并确定所述养殖种类对应的养殖环境需求;

从所述可选位置范围内选取符合所述养殖环境需求的位置作为备选位置。

6.如权利要求1至5任一项所述的养殖场选址方法,其特征在于,当所述备选位置有多个时,所述基于所述备选位置确定养殖场的最终选址位置的步骤包括:

获取所述备选位置周围预设范围内疫情灾害的传播影响因素信息;

将所述传播影响因素信息输入预设的风险评估模型,得到所述备选位置的风险等级;

基于各所述备选位置的风险等级从各所述备选位置中确定养殖场的最终选址位置。

7.如权利要求6所述的养殖场选址方法,其特征在于,所述传播影响因素信息包括水路网信息和养殖信息,所述将所述传播影响因素信息输入预设的风险评估模型,得到所述备选位置的风险等级的步骤包括:

根据所述水路网信息和所述预设范围确定所述预设范围的水路网密度特征值;

根据所述养殖信息和所述预设范围确定所述预设范围的养殖场密度特征值;

将所述水路网密度特征值和所述养殖场密度特征值输入所述风险评估模型得到所述备选位置的风险等级。

8.一种养殖场选址装置,其特征在于,所述养殖场选址装置包括:

获取模块,用于获取待选址区域的遥感卫星地图数据,基于所述遥感卫星地图数据提取所述待选址区域内的选址考量因素信息;

确定模块,用于基于预设的养殖场选址规则和所述选址考量因素信息,从所述待选址区域中确定备选位置;基于所述备选位置确定养殖场的最终选址位置。

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