一种生猪体温拟合监测方法、系统、存储介质及巡检机器人与流程

本发明涉及畜牧养殖，尤其涉及智能化畜牧养殖，具体是指一种生猪体温拟合监测方法、系统、存储介质及巡检机器人。

背景技术：

1、体温是评估生猪健康的核心生理指标，猪只正常体温范围约为38.0摄氏度至39.5摄氏度，体温异常往往是疾病发生的早期信号。规模化养殖中，对每头猪只进行持续、准确的体温监测，是实现疫病早期预警、保障猪群健康的重要手段。

2、目前，生猪体温监测主要有以下三种技术路线：

3、（一）兽用水银体温计（直肠测温法）；

4、该方法被公认为体温测量的“金标准”，准确度最高。其缺陷在于：效率极低，每头猪需耗时3-5分钟，不具备规模化常态化监测的可操作性；需人工保定，应激反应大，甚至可造成母猪流产；重复使用存在交叉感染和水银污染风险。

5、（二）手持红外测温仪；

6、该方案测量速度快（约1至2秒/头）。其缺陷在于：测量体表温度极易受猪舍温度、风速、喷淋降温等环境因素影响，与直肠温度偏差可达1-2摄氏度；环境变化时同一猪只测量值波动显著，易导致发热误判或漏判；测量距离、角度、部位的不同均影响读数一致性。

7、（三）现有机器人/智能监测方案；

8、公告号为cn216434763u的实用新型专利公开了一种限位栏猪场的猪只巡检滑轨机器人，依赖rfid耳标温度传感器进行校准，其缺陷在于依赖于额外的耳标温度传感器，增加了设备复杂度和运维成本，且未建立环境温度与体表-直肠温度的系统化拟合模型，校准精度有限；

9、公开号为cn119595043a的发明专利申请公开了一种猪只体温检测方法及相关装置，其缺陷在于需接触猪只采集耳温，无法实现完全非接触测量，且耳温与核心体温（直肠温度）之间存在偏差，未充分解决环境因素对校正精度的影响；

10、公开号为cn117723153a的发明专利申请公开了基于红外热成像的猪只体温检测方法，通过红外热成像获取猪只多个部位的体表温度，主要用于特定疫病引起的体温异常检测，未解决环境温度补偿及与饲喂管理的系统联动问题。

11、综上所述，现有技术均未同时解决“非接触高效率测量”与“高精度接近金标准”的矛盾，亦未实现体温监测数据与精准饲喂管理系统的有效联动。

12、因此，现需要一种能够兼顾非接触式高效测量与高精度核心体温监测的技术方案，通过机器人自动化巡检、环境温度实时补偿及体表-核心温度映射模型，实现无需接触、无需额外校准设备、且能与饲喂管理系统联动的生猪体温自动化监测。

技术实现思路

1、本发明的主要目的在于提供一种生猪体温拟合监测方法、系统、存储介质及巡检机器人，以解决现有技术中生猪体温监测无法同时兼顾非接触式高效率测量与高精度核心体温监测的技术问题，以及环境温度对红外测温干扰缺乏系统化补偿、体温监测与饲喂管理缺乏数据联动的技术问题。

2、本发明提供了一种生猪体温拟合监测方法，解决现有红外测温受环境温度干扰导致精度低，现有体温测量方式难以兼顾高效率与高精度的问题。本发明通过将目标猪只体表红外温度和环境温度作为模型输入变量，将实际测量的直肠温度作为输出变量，通过体温拟合模型建立目标猪只体表红外温度与直肠温度的映射，实现非接触测量与金标准精度的统一。

3、为解决上述问题，本发明提供一种生猪体温拟合监测方法，包括：

4、s1、通过巡检机器人搭载的传感器阵列采集目标猪只的体表温度数据和对应栏舍环境数据，通过rfid阅读器读取猪只电子耳标，获取目标猪只的个体身份信息，将目标猪只的体表温度数据与个体身份信息关联，构建目标猪只的个体体温档案，个体身份信息包括目标猪只的编号、品系、日龄、生理阶段；

5、s2、基于两阶段深度学习架构构建体温拟合模型，体温拟合模型包括输入模块、多模态特征提取模块、transformer模块、残差校正模块，将s1采集的目标猪只的体表温度数据和对应栏舍环境数据作为模型的输入变量，提取多模态数据特征，输出目标猪只的拟合直肠温度；

6、s3、根据目标猪只的日龄、生理阶段获取目标猪只的正常体温范围；

7、s4、将s2输出的目标猪只的拟合直肠温度与目标猪只的正常体温范围进行比较，对于拟合直肠温度不属于正常体温范围的目标猪只，根据目标猪只的拟合直肠温度与正常体温范围的偏离程度输出目标猪只的体温异常预警等级，并生成预警信息；

8、s5、根据s2输出的目标猪只的拟合直肠温度和s4输出的目标猪只的体温异常预警等级，构建目标猪只的体温监测数据。

9、s2中，多模态特征提取模块包括cnn分支、fcnn分支和特征融合层，cnn分支采用轻量级骨干网络，将体表温度数据的红外热图像作为输入变量，从体表温度数据的红外热图像中提取目标猪只的空间温度分布特征，输出图像特征，fcnn分支至少包括三层全连接层，用于根据栏舍环境数据编码目标猪只的体表温度数值与对应环境辅助参数，输出数值特征，特征融合层对cnn分支输出的图像特征和fcnn分支输出的数值特征进行特征拼接和注意力加权融合，输出融合特征；

10、transformer模块连接多模态特征提取模块和残差校正模块，用于捕获跨模态依赖关系；

11、残差校正模块根据多模态特征提取模块输出的融合特征，结合transformer模块捕获的跨模态依赖关系，预测目标猪只的直肠温度，并通过回归器对目标猪只的直肠温度预测值进行残差学习和校正，输出目标猪只的拟合直肠温度：

12、；

13、；

14、式中，为拟合直肠温度，为猪只体表温度，为栏舍环境温度，、、分别为、、的模型系数，为基准偏移量，为误差项，为非线性修正项。

15、s1中，通过红外热像仪连续采集多帧目标猪只耳根部或背部肩胛后缘区域的红外热图像，计算每一帧红外热图像对应的红外辐射温度，取所有红外热图像对应的红外辐射温度的平均值作为目标猪只的体表温度值；

16、红外热像仪与目标猪只测量部位的距离保持恒定在50厘米至80厘米；

17、对应栏舍环境数据包括目标猪只所在栏舍的空气温度、风速和环境辅助数据；

18、通过环境温度传感器实时采集目标猪只所在栏舍的空气温度数据；并同步采集对应栏舍的环境辅助参数数据，构建对应栏舍环境数据；

19、环境辅助参数数据包括气体浓度参数、光照参数、猪只个体生理参数和栏舍热环境参数；

20、气体浓度参数包括二氧化碳浓度、氨气浓度、硫化氢浓度；

21、光照参数包括光照强度；

22、猪只个体生理参数包括猪只品系、猪只妊娠时间、猪只发情状态、猪只体重、猪只采食量和数据采集时间；

23、栏舍热环境参数包括黑球温度、环境辐射温度。

24、体温异常预警等级包括一级预警、二级预警和三级预警；

25、当目标猪只的拟合直肠温度超出正常体温范围0.3摄氏度至0.5摄氏度时为一级预警；

26、当目标猪只的拟合直肠温度超出正常体温范围0.5摄氏度至1.0摄氏度时为二级预警；

27、当目标猪只的拟合直肠温度超出正常体温范围大于1.0摄氏度或目标猪只的拟合直肠温度低于37.5摄氏度时为三级预警；

28、目标猪只预警信息包括目标猪只的编号、所在栏位、拟合直肠温度、体温异常预警等级、处理措施。

29、本发明提供了一种生猪体温拟合监测方法，规模化养殖中生猪体温监测无法实现全自动化、常态化连续监测，以及依赖侵入式或接触式校准设备导致应激大、成本高、存在交叉感染风险的技术问题。

30、为解决上述问题，本发明提供一种生猪体温拟合监测系统，用于所述的一种基于巡检机器人的生猪体温拟合监测方法，包括：

31、巡检机器人平台，搭载红外热像仪、环境温度传感器、环境湿度传感器、rfid阅读器，用于按照固定轨道或巡检路线自动巡检；

32、数据采集模块，用于通过巡检机器人平台获取目标猪只的个体身份信息，并同步采集目标猪只的体表温度数据和对应栏舍环境数据；

33、体温拟合计算模块，与数据采集模块通信连接，配置有于两阶段深度学习架构的体温拟合模型，用于通过cnn分支提取体表温度数据的图像特征，通过提取fcnn分支对应栏舍环境数据的参数特征，并对参数特征进行特征拼接和注意力加权融合，输出目标猪只的拟合直肠温度；

34、异常预警模块，与数据采集模块、体温拟合计算模块通讯连接，用于根据目标猪只的日龄、生理阶段获取目标猪只的正常体温范围，根据拟合直肠温度和正常体温范围识别异常个体并输出异常个体的体温异常预警等级；

35、数据管理平台，与异常预警模块和体温拟合计算模块通信连接，用于存储、分析、可视化目标猪只的个体身份信息、体表温度数据、对应栏舍环境数据、拟合直肠温度、体温异常预警等级，生成目标猪只的体温监测数据并构建目标猪只的个体健康档案；

36、模型管理模块，用于体温拟合模型的构建、训练、验证、动态更新和版本管理。

37、体温拟合模型的训练和验证过程包括：

38、步骤1，构建覆盖不同日龄、品种、性别的样本猪群，同步采集样本猪群中各猪只的体表温度数据、栏舍环境温度和直肠温度；

39、步骤2，基于两阶段深度学习架构构建包含多模态特征提取模块、transformer模块、残差校正模块的体温拟合模型；

40、步骤3，以样本猪群中各猪只体表温度和栏舍环境温度为输入变量，以直肠温度为输出变量对体温拟合模型进行训练，采用最小二乘法拟合并输出模型参数；

41、步骤4，构建独立的验证集，采用交叉验证方法评估模型泛化性能，计算模型输出的拟合直肠温度与步骤1测量的直肠温度之间的偏差，验证模型精度；

42、步骤5，步骤4的偏差不超过0.3摄氏度时，输出步骤3的模型参数并写入步骤2的体温拟合模型中，用于猪只的体温监测；当步骤4的偏差超过0.3摄氏度时，触发模型重新训练，重复步骤1至步骤4；

43、步骤6，在模型使用过程中，定期使用新采集的猪只体表温度、栏舍环境温度和直肠温度对体温拟合模型进行增量训练，当模型精度下降至拟合直肠温度与实际测量的直肠温度之间的偏差超过0.3摄氏度时，自动触发模型重新训练，重复步骤1至步骤4。

44、数据管理平台上设有与猪只繁育系统的数据联动接口；

45、数据管理平台将目标猪只的长期体温数据纳入个体健康档案，生成体温变化曲线并对体温变化曲线进行趋势分析，输出目标猪只的体温周期性变化规律并发送给猪只繁育系统，用于目标猪只的辅助繁殖性能评估；

46、数据管理平台上设有与精准饲喂管理系统的数据联动接口；

47、数据管理平台根据目标猪只的体温监测数据、异常个体的个体身份信息、体温异常预警等级生成饲喂建议，并将目标猪只的体温监测数据、异常个体的个体身份信息、体温异常预警等级、饲喂建议发送给精准饲喂管理系统，用于辅助精准饲喂管理系统生成饲喂方案；

48、对于发热个体，数据管理平台自动建议精准饲喂管理系统降低饲喂量；

49、对于低温个体，数据管理平台自动建议精准饲喂管理系统增加能量饲料比例。

50、数据管理平台基于各猪只的体温监测数据进行群体体温分布统计，生成猪群健康态势图并发送给异常预警模块；

51、当群体体温异常比例超过阈值时，触发群体健康预警，根据目标猪只的个体身份信息和经验库数据，输出群体疫病风险。

52、为解决体温拟合模型在不同猪场环境条件下难以便捷部署和长期动态更新维护的问题，本发明提供一种存储介质，存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行所述的一种生猪体温拟合监测方法。本发明通过将监测方法固化为计算机程序，便于模型移植部署，并支持基于新采集数据的增量训练和自动重训练，保障模型长期精度。

53、为解决现有体温采集设备仅完成单一数据采集功能，无法在猪舍现场自动完成“采集-计算-预警”全流程闭环、边缘端实时处理能力不足导致响应延迟的问题，本发明提供一种巡检机器人，其特征在于，用于执行所述的一种生猪体温拟合监测方法，包括：

54、行走基座，用于沿预设轨道或巡检路线移动；

55、红外热像仪，搭载于所述行走基座上，用于采集目标猪只的红外热图像以获取体表温度，红外热像仪连续采集多帧红外热图像并取平均温度作为体表温度值；

56、环境传感器组，搭载于所述行走基座上，至少包括用于实时采集栏舍环境温度的环境温度传感器；

57、个体身份识别模块，用于读取目标猪只的电子耳标以获取个体身份信息；

58、边缘计算控制器，与所述红外热像仪、所述环境传感器组和所述个体身份识别模块通信连接，所述边缘计算控制器内置有体温拟合模型，所述体温拟合模型以体表温度和栏舍环境温度为输入变量、以直肠温度为输出变量，用于计算拟合直肠温度；

59、预警输出模块，与所述边缘计算控制器通信连接，用于将所述拟合直肠温度与预设的正常体温范围进行比较并生成分级预警信息。

60、与现有技术相比，本发明的有益效果：

61、本发明通过体温拟合模型，将环境温度作为模型的核心输入变量，有效补偿环境温度对红外测温的干扰，使机器人红外测温的精度接近水银体温计（“金标准”），同时保留红外测温的高效率优势，实现了准确性与效率的统一。经2000头育肥猪实测验证，在15摄氏度至35摄氏度环境温度范围内，拟合直肠温度误差不超过0.15摄氏度，较传统红外测温精度提升42%。

62、本发明全程无需接触或保定猪只，完全通过机器人搭载的传感器在栏外完成数据采集，对猪只零应激、零伤害，适用于妊娠母猪等应激敏感群体。

63、本发明无需rfid耳标温度传感器等额外侵入式或接触式校准设备，降低了系统复杂度、设备故障率和运维成本。

64、本发明通过持续体温监测，可在猪只出现明显临床症状前发现体温异常，实现疾病的早期预警和及时干预。