[发明专利]畜牧物联网采集体温校准方法

说明书

本发明提供了一种畜牧物联网采集体温校准方法，通过数据采集、模型训练、部署应用的方法，将耳标采集的温度数据传输至模型，通过模型输出无限接近直肠温度的温度数据，使输出的温度数据更加准确、减小误差。同时通过耳标，使得温度的测量更加方便，每一个耳标对应一个猪，每一个耳标传输的数据代表这一个猪的温度数据，实现点对点的测量，单一的精准测量；另外通过将单个的耳标温度聚集，形成猪群的温度，实现整体温度的测量。

技术领域

本发明涉及畜牧养殖领域，尤其涉及一种畜牧物联网采集体温校准方法。

背景技术

目前，在猪的养殖场内，对猪的体温或者运动状态的分析，主要采用人的肉眼去观察，饲养员在长期的养殖过程中，积累养殖的经验，然后将这些经验记忆分析，例如健康猪的状态，其在外部表现上为运动状态、进食情况、猪的叫声、排泄情况等，这些都是外部可以观察到的情况，但是如果涉及到猪的体温，肉眼是无法直接观测出来，需要借助仪器设备，例如红外测温仪(利用红外热像仪测量猪体温)、水银温度计，水银温度计测量体温的方法如下，首先需要将水银温度计插入猪的直肠，再让水银温度计在直肠内停留5-10分钟，这样才能测出准确的体温，但这种测温时间长、效率低，容易引起猪的应激反应，很有可能损坏水银温度计，因此这种方法，在养殖猪的场所根本无法实现，也无法进行大数据量的统计分析；另一种利用红外热像仪测量猪体温的测量方法，一般是针对一个猪栏进行猪群的体温测量，很难定位到猪的个体，不利于个体猪的健康状态追踪监控。

因此有必要设计一种新的畜牧物联网采集体温校准方法，以克服上述问题。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术之缺陷，提供了一种畜牧物联网采集体温校准方法，以保证温度数据输出的准确性。

本发明是这样实现的：一种畜牧物联网采集体温校准方法，其包括以下步骤：

第一步，数据采集，采集猪耳标温度、猪运动数据、环境温度、环境湿度、猪直肠温度，并记录；

第二步，模型选择与训练，采用随机森林回归算法，将耳标温度、运动数据、环境温度、环境湿度、猪种这五个参数作为回归自变量，将猪的直肠温度作为回归因变量，并建立模型，

定义T＝f(tp；ex；ts；hs；b)，其中T是根据随机森林回归模型校准后的接近猪的真实体温的计算数据；f是训练出的模型；tp是耳标温度；ex是运动数据；ts是环境温度；hs是环境湿度；b是猪种；

第三步，将训练好的模型部署在服务器上，将实时测得的耳标温度、运动数据、环境温度、环境湿度和猪种数据，通过训练出的模型输出温度数据。

模型选择与训练包括以下步骤，a、数据预处理，回归自变量共有五个：

(1)耳标温度，量纲：摄氏度，范围：36–42；

(2)运动数据，原始数据是每个测量时刻(X，Y，Z)的位置信息，规范化为一维的活跃度数据，量纲：无，范围：0.0-1.0；

(3)环境温度，量纲：摄氏度，范围：5–35；

(4)环境湿度，量纲：无，范围：0.0-1.0；

(5)猪种，共六个猪种：分仔猪、后备母猪、育肥猪、经产母猪、妊娠母猪、公猪。将每个猪种特征值做one-hot处理；

仔猪表示为[1,0,0,0,0,0]，

后备母猪表示为[0,1,0,0,0,0]，

育肥猪表示为[0,0,1,0,0,0]，

经产母猪表示为[0,0,0,1,0,0]，

妊娠母猪表示为[0,0,0,0,1,0]，

公猪表示为[0,0,0,0,0,1]。