摘要
发明公开了一种预测判断哺乳仔猪腹泻风险等级的方法,属于仔猪疫病防控技术领域。针对传统仔猪腹泻预测依赖人工观察、多维度数据关联性不足、预警滞后等问题,本发明通过在仔猪养殖环境中设置多参数监测设备实时采集环境数据,利用排泄行为检测模块触发粪便图像采集设备获取高质量图像,结合定期体重测量和环境调整后特定时段的血液检测,将多源数据输入随机森林模型进行风险等级预测。系统根据预测结果动态调整猪环境参数,喷淋后启动加热补偿维持湿度并控制氨气浓度,形成闭环反馈调控。该方法通过多模态数据融合与模型迭代优化,实现腹泻风险的早期精准预警,适用于规模化生猪养殖场的智能化管理,可有效降低腹泻发生率,提升养殖效益。
技术关键词
哺乳仔猪腹泻
随机森林模型
多参数监测设备
采集仔猪粪便
血液检测
风险
颜色校准
图像采集设备
环境光传感器数据
可升降支架
图像颜色识别
图像采集摄像头
补偿算法
HSV颜色空间
多模态数据融合
采集环境参数
腹泻发生率
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气体监测模块
动态响应时间
养护系统
供气模块
指令
速度预测模型
动态三维模型
随机森林模型
预测预警方法
地面实地调查
重构模型
阴极催化层
仿真模型
电池
随机森林模型
电机传感器
电机控制器
数据传输方法
电机工作状态
随机森林模型
波形
背景噪声
回波
高光谱激光雷达
随机森林模型