摘要
本发明公开了一种基于AI行为分区的牛舍采食通道管理方法,包括如下步骤:S1、采集并预处理牛只多源行为数据,构建行为时序数据集;S2、建立递归神经网络模型,预测未来行为趋势;S3、构建行为分布图谱并生成动态行为分区图;S4、初始化蜻蜓优化算法种群,搜索最优采食通道配置方案;S5、下发最优通道配置参数至引导控制装置,执行通道引导与分流;S6、采集反馈数据,更新递归神经网络模型与优化算法。本发明实现了对牛舍采食行为的智能预测、动态分区与通道优化引导,从而提升采食效率并减少拥堵与冲突。
技术关键词
采食通道
递归神经网络模型
引导控制装置
分区
管理方法
风险
序列
数据
LED引导灯
算法
运动状态参数
标签
双向注意力
空间特征提取
牛舍结构
时序
坐标
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