[发明专利]在饲养场到达和风险评估中使用射频识别标签的UHF带询问的牲畜和饲养场数据采集和处理

说明书

在一种系统和方法中提供了一种农业数据采集框架，其用于跟踪和管理牲畜，并用于分析动物状况，例如健康、生长、营养和行为。所述框架使用RFI D标签的超高频询问来跨越多个地理位置采集个体动物数据，且结合人工智能技术来针对围绕每一动物的统计过程控制建立机器学习基础模型，以用于评估所述动物状况。所述框架提供在个体动物基础上或针对特定位置的正态性的确定，且产生警报、预测和针对性处理或应用计划以用于在需要干预时对资源进行优先级排序且递送所述资源。

技术领域

本发明涉及饲养场数据采集和处理。具体来说，本发明涉及使用射频识别(RFID)标签的超高频询问的数据采集，以及机器学习技术的应用，以辨别和预测动物健康问题以及相对于牲畜的地理区域、饲养场、牧场、围栏和其它围场的其它状况。

背景技术

以电子方式跟踪牲畜的畜群的现有技术通常涉及将数据存储于射频识别标签上，且使用扫描器从那些标签中询问并获得数据。然而，当前的扫描技术具有限制其在采集和处理牲畜相关信息中的效用的缺点。举例来说，使用低频询问系统的扫描距离数量级为厘米，这意味着询问装置必须极为接近要从其采集数据的牲畜和RFID标签。此外，低频扫描器可以一次仅扫描一个RFID标签，不允许在单个例子或扫描中同时询问多个标签。

这具有在大地理区域内限制集合的数据管道的实际局限性。因此，获得此类信息且将其移动到基于云的存储范例中并非牲畜管理行业中的惯例，这是因为上文所描述的问题严重影响在较广泛地理区域内对牲畜执行高级数据分析的能力。

牲畜行业面临的另一问题是对处理通过在广泛地理区域内针对大量牲畜询问射频识别标签，并按区域、农场、饲养场、牧场、围栏或任何其它此类度量分析此类信息所采集的数据的能力有限。换句话说，跨越广泛区域采集数据和分析牲畜的组合性质意味着在数据挖掘过程中利用人工智能技术的应用程序受到询问标签和获得此类分析所需数据的能力限制，所述数据挖掘过程用表示天气、市场和其它相关信息的额外数据源来折叠RFID标签数据。

由于对食品安全性和可追溯性的日益重视，上述问题的解决方案是重要的。因此，能够以一种能够跨越广泛距离且在多个区域内快速获得并存储数据的组合方法跟踪并处理牲畜出于许多原因是有帮助的，例如有助于监测动物健康、理解并促进牲畜生长和产奶量的改进、在生长季节或喂养时段的过程中对饲料摄入速率和库存需要进行建模，且增强食品系统可持续性。

因此，现有技术中需要以一种方法改进在广泛地理区域内采集牲畜数据且能够使用此类数据分析牲畜数据属性的能力，所述方法将人工智能技术应用于预测性数据分析，且将RFID标签数据与其它数据组合，以更好地理解且管理与维持牲畜群体相关的许多问题。

发明内容

本发明为一种农业数据采集框架，其设置于用于跨越多个地理位置评估牲畜的状况的一个或多个系统和方法中。所述农业数据采集框架使用RFID标签的超高频询问来跨越多个区域、农场、饲养场、牧场、围栏和饲养动物的任何其它位置或围场采集个体动物数据，且结合人工智能技术来针对围绕每一动物的统计过程建立机器学习基础模型，以用于跟踪和管理牲畜，且用于分析健康、生长、营养和行为等动物状况。

RFID标签的超高频批量读取的应用使得能够同时询问多个标签，以及跨越多个位置检测牲畜等对象的已知分组。此类询问范例能够为应用分析、算法工具以确定个体动物基础或特定位置处的正态性提供过程支持，且响应于与此类正态性的偏差而需要干预时对资源进行优先级排序且传送资源，这至少部分地由于与在超高频带内读取RFID标签相关联的范围较大。UHF带询问的使用通过此类大规模采集方法解决时间问题，并在数据挖掘过程中实现涉及人工智能和机器学习的应用的高级数据分析，所述数据挖掘过程涉及将所采集的牲畜数据与额外相关数据源组合。应注意，此类框架不限于牲畜群体，而是可用于部署RFID标签以存储信息的任何农业环境中。