动物健康监测系统的制作方法

　　1、本部分旨在为理解本技术的实施方式提供背景或上下文，仅供参考，不应认为申请人承认本部分属于本技术的申请日之前已经被公开的现有技术。

　　2、在畜牧业生产中，动物健康状况的监测对于提高养殖效益具有重要意义。目前，物联网技术在动物健康监测领域得到了广泛应用。常见的做法是在动物身上佩戴可穿戴设备，通过各类传感器采集动物的生理数据并将数据传输至云端进行分析。

　　3、例如，体温传感器可以采集动物的体温数据，加速度传感器可以采集动物的运动数据。这些传感器采集的原始数据通过无线通信方式(如蓝牙或远距离无线电通信)传输至云端服务器进行分析处理，以监测动物的健康状况。

　　4、然而，这种监测方式存在以下问题：首先，由于需要频繁地将大量原始数据传输至云端，导致可穿戴设备的能耗较大，待机时间较短，通常仅为几天到一两周。这显然无法满足畜牧业生产中对动物进行长期健康监测的需求。其次，仅仅将单一的体温数据或运动数据传输至云端进行分析，无法全面反映动物的健康状况，容易造成判断失误。

　　1、本技术的目的在于提供一种动物健康监测系统，既降低了传输能耗延长了续航时间，又提高了动物健康状态判断的准确性。

　　3、所述可穿戴设备包括处理器，以及与该处理器连接的加速度传感器、体温传感器和无线收发器；所述处理器被配置为：根据所述加速度传感器检测到的加速度数据确定动物的姿态，同时从所述体温传感器获取该动物的体温；将姿态-体温数据对通过所述无线收发器发送至所述云端服务器；

　　4、所述云端服务器被配置为：将按照时间先后排序的多组来自所述可穿戴设备的姿态-体温数据对输入到预先训练好的第一机器学习模型中，获得该第一机器学习模型输出的动物健康状态。

　　6、所述第一机器学习模型是根据来自多个所述可穿戴设备的姿态-体温数据对训练得到的。

　　7、在一个优选例中，所述可穿戴设备还包括存储器；所述处理器被配置为将所述姿态-体温数据对保存在存储器中，并在在预定的时间通过所述无线收发器将所述存储器中存储的多组所述姿态-体温数据对发送至所述云端服务器。

　　8、在一个优选例中，所述处理器还被配置为：根据所述动物当前的姿态确定休眠时长，控制所述可穿戴设备进入休眠状态，在所述休眠时长后唤醒所述可穿戴设备并进行下一次检测，其中至少两种不同的姿态对应不同的休眠时长。

　　10、所述处理器还被配置为根据所述加速度传感器、所述陀螺仪和所述磁力计检测到的数据确定动物的姿态。

　　11、在一个优选例中，所述处理器使用所述可穿戴设备中的第二机器学习模型根据所述加速度传感器检测到的加速度数据确定动物的姿态。

　　12、在一个优选例中，所述处理器还被配置为根据所确定的姿态动态调整所述加速度传感器、所述陀螺仪、所述磁力计和所述体温传感器的采样频率。

　　13、在一个优选例中，所述系统还包括布置在动物饲养环境中的环境参数传感器，用于测量所述动物所处环境的环境参数；

　　15、所述可穿戴设备还包括时钟，所述处理器还被配置为从所述时钟获取确定所述姿态并获取所述体温的时间信息，形成时间戳，并将所述姿态-体温数据对、相应的时间戳和所述可穿戴设备的标识通过所述无线收发器发送至所述云端服务器；

　　16、所述云端服务器根据所述可穿戴设备的标识确定该可穿戴设备所在环境的环境参数传感器，并根据所述时间戳确定所述姿态-体温数据对所对应的环境参数；将所述姿态-体温数据对及其对应的环境参数输入所述第一机器学习模型，以获得该第一机器学习模型输出的动物健康状态。

　　17、在一个优选例中，所述环境参数包括以下之一或其任意组合：环境温度、环境湿度、环境气压；

　　19、测量环境温度的温度传感器、测量环境湿度的湿度传感器、测量环境气压的气压传感器。

　　20、在一个优选例中，还包括无线网关装置，与多个所述可穿戴设备和多个所述环境参数传感器建立无线连接，将来自所述可穿戴设备和所述环境参数传感器的数据上传到所述云端服务器。

　　21、本技术的实施方式中，通过在可穿戴设备中整合加速度传感器和体温传感器，并由处理器根据加速度数据确定动物的姿态、同时获取体温，并将姿态-体温数据对上传至云端服务器以输入预先训练的第一机器学习模型中进行健康状态预测，可以实现对动物健康状态的精准监测与智能分析。该技术方案能大幅减少原始数据的海量传输与云端处理负担，通过在终端就先行生成姿态-体温数据对，不仅降低设备的能耗、延长待机时间，还能利用云端模型的持续学习不断提高健康判断的精度与实时性。

　　22、进一步地，通过利用来自多个可穿戴设备的姿态-体温数据对进行联合训练，可以有效扩充训练数据规模，提高机器学习模型的泛化能力与预测准确度，从而更精准地进行群体层面的动物健康状态分析。

　　23、进一步地，通过在可穿戴设备中设置存储器并定期批量上传姿态-体温数据对，可以减少频繁数据传输导致的能耗，提高可穿戴设备的续航能力，并确保在有限电力条件下仍可长期可靠运行。

　　24、进一步地，通过根据动物当前的姿态动态确定可穿戴设备的休眠时长，让设备在低活动状态下进入休眠从而减少不必要的测量与传输，可以大幅降低能耗，延长设备的kaiyun体育网页工作时间。

　　25、进一步地，通过在可穿戴设备中同时集成加速度传感器、陀螺仪与磁力计，并由处理器融合这些数据来确定动物姿态，可以提高姿态识别的精度与鲁棒性，减少因单一传感器局限性导致的判断偏差。

　　26、进一步地，通过在可穿戴设备端部署第二机器学习模型对加速度数据进行姿态识别，可以在前端快速处理数据，减少对云端计算资源的依赖，并降低原始数据上传频率，从而实现更高效的边缘计算和节能。

　　27、进一步地，通过根据所确定的姿态动态调整加速度传感器、陀螺仪、磁力计和体温传感器的采样频率，不同的姿态可以对应不同的传感器采样频率，可以在关键行为发生时提高数据采样精度，在无重要姿态变化时降低采样率以节省功耗，优化整体监测策略。

　　28、进一步地，通过在系统中加入环境参数传感器，并将环境温度、环境湿度或环境气压与姿态-体温数据对相结合，形成时间戳关联数据输入至云端模型，可以获得更全面的健康状态分析，提高预测的准确性与适应性。通过将环境温度、湿度、气压等环境参数与动物姿态-体温数据进行多维度关联分析，可以更准确地识别动物健康异常的外在诱因，从而实现更精细化的健康风险预测与干预策略。

　　29、上述技术实现要素：中公开的各个技术特征、在下文各个实施方式和例子中公开的各技术特征、以及附图中公开的各个技术特征，都可以自由地互相组合，从而构成各种新的技术方案(这些技术方案均应该视为在本说明书中已经记载)，除非这种技术特征的组合在技术上是不可行的。例如，在一个例子中公开了特征a+b+c，在另一个例子中公开了特征a+b+d+e，而特征c和d是起到相同作用的等同技术手段，技术上只要择一使用即可，不可能同时采用，特征e技术上可以与特征c相组合，则，a+b+c+d的方案因技术不可行而应当不被视为已经记载，而a+b+c+e的方案应当视为已经被记载。

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