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龙图腾网获悉成都市农林科学院申请的专利基于大数据分析的智慧养殖监测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121526104B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202610064574.8，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权基于大数据分析的智慧养殖监测方法及系统是由许祯莹;邱时秀设计研发完成，并于2026-01-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大数据分析的智慧养殖监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及智慧养殖与大数据分析技术领域，公开了基于大数据分析的智慧养殖监测方法及系统。该方法包括周期获取养殖场传感网络的原始数据，经时空同步与归一化处理构造多维状态影像。将该影像输入预训练的行为‑环境解耦分析网络，并行剥离出独立的行为特征张量与独立的环境背景场张量。基于两者，通过交叉影响评价矩阵计算耦合度指标并生成综合异常评分图。依据该图，策略生成引擎动态合成包含定向气流引导、精细化投喂及温湿度协同调节的调控指令集。该方法实现了动物行为与养殖环境因素的深度分离与关联分析，能够准确追溯异常根源，实现早期预警与系统性精准调控。

本发明授权基于大数据分析的智慧养殖监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据分析的智慧养殖监测方法，其特征在于，所述方法包括： 从部署于养殖场内部的传感网络周期性获取原始监测数据； 对所述原始监测数据执行时空场同步与归一化处理，构造出统一时空基准的养殖场多维状态影像； 将所述养殖场多维状态影像输入至一个经过海量历史养殖数据预训练的行为-环境解耦分析网络中进行深度模式挖掘，所述行为-环境解耦分析网络并行地执行动物行为模式剥离与环境背景场提取，输出独立的行为特征张量与独立的环境背景场张量，包括： 所述行为-环境解耦分析网络包含共享特征编码器、行为特征解码分支与环境背景场解码分支； 所述共享特征编码器对输入的所述养殖场多维状态影像进行多层卷积下采样，提取包含多尺度信息的共享特征图； 所述行为特征解码分支接收所述共享特征图，通过关注与动物活动直接相关的动态变化模式，重构出主要包含动物群体移动轨迹、个体间互动频率、采食饮水行为周期性的所述行为特征张量； 所述环境背景场解码分支接收所述共享特征图，通过关注相对静态的物理场分布与缓慢变化趋势，重构出主要包含基础温度分布、基准湿度水平、背景噪声水平及初始气体浓度的所述环境背景场张量； 在训练阶段，通过引入对抗性损失函数，迫使所述行为特征张量中不包含环境背景信息，同时迫使所述环境背景场张量中不包含动物行为信息； 基于所述行为特征张量与所述环境背景场张量，通过一个预设的交叉影响评价矩阵计算所述行为特征张量与所述环境背景场张量之间的耦合度指标，并根据所述耦合度指标生成一个综合异常评分图，包括： 所述交叉影响评价矩阵定义了不同类别的行为模式与不同类型的环境背景因子之间的理论关联强度权重； 将所述行为特征张量在行为模式类别维度上进行投影，得到行为模式概率分布向量； 将所述环境背景场张量在环境背景因子类型维度上进行投影，得到环境因子强度分布向量； 计算所述行为模式概率分布向量与所述环境因子强度分布向量在所述交叉影响评价矩阵下的点积，得到所述耦合度指标，所述耦合度指标量化了当前观测到的动物行为在多大程度上可由当前环境背景条件所解释； 当所述耦合度指标低于预设的耦合度阈值时，判定为存在异常，所述异常表明动物的行为偏离了在当前环境下的预期模式； 获取由所述行为-环境解耦分析网络产生的重构误差图，所述重构误差图表征了原始养殖场多维状态影像与由所述行为特征张量和环境背景场张量重构出的影像之间的差异； 将所述耦合度指标在空间上进行扩展，生成与所述重构误差图具有相同空间分辨率的耦合度分布图； 将所述重构误差图与所述耦合度分布图进行逐元素相乘，得到初步的异常关注度热力图； 引入一个空间先验权重图，所述空间先验权重图根据养殖场的历史异常记录预先设定，对所述初步的异常关注度热力图进行加权修正； 对加权修正后的异常关注度热力图进行归一化与非线性拉伸处理，生成最终的所述综合异常评分图，图中每个像素的评分值代表所述空间位置发生异常的可能性大小； 依据所述综合异常评分图，通过策略生成引擎动态合成一套调控指令集，所述调控指令集至少包括针对通风系统的定向气流引导参数、针对饲喂装置的精细化投喂配方与时间表、以及针对环境控制单元的温湿度协同调节指令。

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