[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

说明书

本发明公开了一种养殖场选址方法、装置、设备及计算机可读存储介质，通过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。本发明实现了对各种影响养殖场选址的因素进行充分考量，从而对养殖场地址进行科学的规划设计，且可基于计算机算法自动筛选出符合条件的备选位置，不仅降低人工成本更提高了整体的选址效率。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种养殖场选址方法、装置、设备及计算机可读存储介质。

背景技术

随着农业水平的快速发展，在各个方面都在追求高质量、高效率，以实现智慧农业。如在养殖业也在逐渐实现智能化、自动化。目前，养殖场的选址方式也有待改进，现有对于养殖禽畜的养殖场进行地址选择通常是基于人为自主进行选择，基于能够选择出综合较优的养殖场地址需要考量到诸多因素影响，导致现有对养殖场地址进行选择的方式效率低下，往往无法选择得到一个效果优异的养殖场地址。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种养殖场选址方法、装置、设备及计算机可读存储介质，旨在解决现有的养殖场选址方式无法选择出综合较优的养殖场地址，选址效率低下的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供一种养殖场选址方法，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。

可选地，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。

可选地，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。

可选地，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。