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申请/专利权人：威海高赛金属制品有限公司

摘要：本发明公开了一种智慧养猪栏位转栏系统及其转栏方法，涉及养殖转栏技术领域，包括数据收集模块，用于收集养猪栏位环境数据、猪只的生理健康以及行为数据；智能分析模块，用于根据收集数据对猪只状态进行综合评估生成评估报告，并生成转栏猪只智能推荐列表发送给工作人员查看；转栏控制模块，用于自动生成转栏猪只转移路线，并自动化执行猪只转栏操作；中央监测模块，用于对转栏猪只状态进行实时监测生成监测报告。本发明通过收集猪只数据对猪只状态进行评估，并依据评估结果智能推荐转栏猪只供工作人员选择，同时自动生成猪只转栏路线，自动执行猪只转栏操作，大幅提升了猪只转栏效率和精准性，节省工作人员工作量。

主权项：1.智慧养猪栏位转栏系统，其特征在于：包括，数据收集模块，用于收集养猪栏位环境数据、猪只的生理健康以及行为数据；智能分析模块，用于根据收集数据对猪只状态进行综合评估生成评估报告，并生成转栏猪只智能推荐列表发送给工作人员查看；转栏控制模块，用于自动生成转栏猪只转移路线，并自动化执行猪只转栏操作；中央监测模块，用于对转栏猪只状态进行实时监测生成监测报告；所述收集养猪栏位环境数据、猪只的生理健康以及行为数据指在养猪栏位安装环境传感器收集环境数据，为猪只添加电子耳标收集猪只生理和行为数据，对每个猪只电子耳标进行标号作为猪只标号，将所有猪只标号进行存储；所述根据收集数据对猪只状态进行综合评估生成评估报告包括，将收集的猪只数据按猪只标号进行分类形成猪只数据集，对其中每种猪只数据计算均值和标准差，将计算得到的均值和标准差数据形成表格附加猪只标号进行标记；对表格中的均值和标准差进行非线性转换和特征交叉： ；其中为第i种猪只数据的均值，为第i种猪只数据的标准差，和为第i种猪只数据均值和标准差的非线性转换特征，为第i种猪只数据的交叉特征；构建猪只状态评估模型，包括输入层、隐藏层以及输出层，设定输入层神经元数量为猪只交叉数据特征数量，选择ReLU函数作为隐藏层激活函数，使用sigmoid函数作为输出层激活函数： ；其中Y为模型输出，和为模型第i层的权重和偏置项；使用训练数据集进行模型迭代训练，对模型权重随机初始化，偏置项初始化为0；定义交叉损失函数为： ；其中L为模型训练损失，N为训练数据集中数据数量，为训练数据真实值，为训练数据模型输出值；使用Adam算法迭代调整模型权重和偏置项，并在每次迭代后计算模型训练损失，若在连续多个迭代过程中模型训练损失没有显著下降，则停止训练输出模型权重和偏置项，将模型权重和偏置项输入猪只状态评估模型中完成模型训练；将提取的猪只数据交叉特征输入训练完毕的猪只状态评估模型中得到猪只状态评估结果Y，并将评估结果Y所有猪只数据形成评估报告进行输出；所述生成转栏猪只智能推荐列表发送给工作人员查看指基于猪只数据交叉特征计算猪只间的相似度： ；其中和分别为第i只和第j只猪只的交叉特征向量，为猪只群体中交叉特征向量的方差，为猪只间的相似度；通过收集的猪只数据进行猪只生长阶段评分： ；其中为第i只猪只的生成阶段评分，和为第i只猪只的体重和年龄，和为猪只群体体重和年龄的均值；基于猪只状态评估结果计算猪只转栏推荐指数： ；其中为第i只猪只的状态评估结果，M为猪只群体数量；计算猪只群体中每只猪只的转栏推荐指数，按照从高到低进行排序生成转栏推荐列表发送给工作人员进行查看，工作人员根据列表选择转栏猪只并为每个猪只设定转栏位置；所述自动生成转栏猪只转移路线包括，将智慧养猪栏位形成图G=（V，E），其中将养猪栏位视为节点V，将养猪栏位之间路径视为边E，为每条边E赋予权重： ；其中为路径长度，为路径复杂度，为猪只状态的影响参数；获取猪只所处栏位节点和转移目标栏位节点，设定猪只所处栏位节点为源节点，将源节点外所有节点距离值初始化为无穷大，源节点距离初始化为0；从源节点开始，使用Dijkstra算法依次迭代访问每个节点，将访问后的节点标记为已访问，更新其到源节点的距离值；选择未访问节点中边权重最大的节点作为下一个访问节点，重复访问节点直至所有节点都被访问过，在每一次迭代中更新路径距离选择最短路径；从转移目标栏位逆向追溯源节点重构最短路径进行输出形成猪只转移路线并自动化执行猪只转栏操作；所述自动化执行猪只转栏操作指计算得出猪只转移路线后将猪只转移路线发送向智能门控系统和自动驱赶机器人，所述智能门控系统根据猪只转移路线控制栏门开启，所述自动驱赶机器人通过猪只耳标识别猪只按照转移路线进行猪只驱赶，并在驱赶全程通过监控摄像监控猪只转移过程发送向工作人员进行查看，完成猪只转移后自动驱赶机器人将驱赶过程生成数据记录进行存储。

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