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龍圖騰網(wǎng)恭喜西昌學(xué)院;中國農(nóng)業(yè)大學(xué)申請的專利基于機(jī)器學(xué)習(xí)的養(yǎng)殖環(huán)境調(diào)控方法和系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119376472B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-03-25發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202411942192.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G05D27/02；該發(fā)明授權(quán)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的養(yǎng)殖環(huán)境調(diào)控方法和系統(tǒng)是由黃增文;咼于明;呂增鵬;楊朝云;王婧;李昊;李軍;姜聲旺;黃志秋;嚴(yán)光文;殷紅梅;郝桂英;亓東明;王中成;李小艷;關(guān)然;汪書哲;李東東;倪國超設(shè)計研發(fā)完成，并于2024-12-27向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于機(jī)器學(xué)習(xí)的養(yǎng)殖環(huán)境調(diào)控方法和系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本申請涉及圖像識別技術(shù)領(lǐng)域，公開了基于機(jī)器學(xué)習(xí)的養(yǎng)殖環(huán)境調(diào)控方法和系統(tǒng)，該方法包括：采集養(yǎng)殖場的環(huán)境參數(shù)；利用安裝于養(yǎng)殖場內(nèi)的攝像頭系統(tǒng)拍攝養(yǎng)殖場內(nèi)的動物的圖像；通過預(yù)設(shè)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對動物的圖像進(jìn)行分析，提取動物的行為特征向量；將養(yǎng)殖場的環(huán)境參數(shù)和動物的行為特征向量輸入預(yù)設(shè)的深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，輸出動物的綜合行為指數(shù)；根據(jù)動物的綜合行為指數(shù)，對養(yǎng)殖場的環(huán)境控制設(shè)備進(jìn)行調(diào)控。本發(fā)明通過引入先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，特別是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN），提供了一種智能化的養(yǎng)殖環(huán)境調(diào)控方法。該方法能夠?qū)崿F(xiàn)對養(yǎng)殖場環(huán)境參數(shù)和動物行為特征的精準(zhǔn)監(jiān)測與分析，并根據(jù)分析結(jié)果動態(tài)調(diào)整環(huán)境控制設(shè)備。

本發(fā)明授權(quán)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的養(yǎng)殖環(huán)境調(diào)控方法和系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的養(yǎng)殖環(huán)境調(diào)控方法，其特征在于，包括：利用安裝于養(yǎng)殖場內(nèi)的傳感器，采集所述養(yǎng)殖場的環(huán)境參數(shù)；利用安裝于所述養(yǎng)殖場內(nèi)的攝像頭系統(tǒng)拍攝所述養(yǎng)殖場內(nèi)的動物的圖像；通過預(yù)設(shè)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對所述動物的圖像進(jìn)行分析，提取所述動物的行為特征向量；將所述養(yǎng)殖場的環(huán)境參數(shù)和所述動物的行為特征向量輸入預(yù)設(shè)的深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，輸出所述動物的綜合行為指數(shù)，表示所述養(yǎng)殖場的環(huán)境對所述動物的行為的影響水平；根據(jù)所述動物的綜合行為指數(shù)，對所述養(yǎng)殖場的環(huán)境控制設(shè)備進(jìn)行調(diào)控，其中，通過預(yù)設(shè)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對所述動物的圖像進(jìn)行分析，提取所述動物的行為特征向量，包括：通過所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的多個卷積層，提取所述動物的圖像的多個層次的特征圖；根據(jù)所述動物的類型，為所述動物的圖像的多個層次的特征圖分別設(shè)置權(quán)重值；對所述的圖像的多個層次的特征圖進(jìn)行合成，合成后的特征圖其中，w0為預(yù)設(shè)的基準(zhǔn)權(quán)重值，i0為預(yù)設(shè)的基準(zhǔn)放大值，type為所述動物的類型，stype為type類型動物的參考尺寸，m為所述多個卷積層的層數(shù)，F(xiàn)i為按所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入至輸出方向上的第i個卷積層生成的特征圖，其中，通過預(yù)設(shè)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對所述動物的圖像進(jìn)行分析，提取所述動物的行為特征向量，還包括：按照預(yù)設(shè)的線性降維方式對所述合成后的特征圖進(jìn)行初步降維，初步降維后得到所述特征圖的n個特征的值；計算已知的多個特征圖的特征均值；對所述特征圖進(jìn)行二次降維，二次降維后所述特征圖的第j個特征的值其中，F(xiàn)avg為所述多個特征圖的特征均值，q為所述特征圖降維前包含的所有特征的數(shù)量，F(xiàn)k為降維前所述特征圖的第k個特征的值，VFk為所述第k個特征的方差，wj為第j個特征的預(yù)設(shè)的權(quán)重值，用于表示所述第j個特征的重要性。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人西昌學(xué)院;中國農(nóng)業(yè)大學(xué)，其通訊地址為：615000 四川省涼山彝族自治州西昌市安寧鎮(zhèn)學(xué)府路1號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。