本发明涉及人工智能及物联网领域，尤其涉及一种防止草原过度放牧的智能畜牧方法及系统。
背景技术：
1、畜牧业作为传统产业，为人类社会提供奶制品、肉制品、皮制品，具有重要的作用。
2、随着牧群的壮大，放牧的人工需求量增大，传统的放牧方式已经无法满足现代化高效放牧、无人放牧的要求。
3、以上背景技术内容的公开仅用于辅助理解本发明的发明构思及技术方案，其并不必然属于本专利申请的现有技术，也不必然会给出技术教导；在没有明确的证据表明上述内容在本专利申请的申请日之前已经公开的情况下，上述背景技术不应当用于评价本技术的新颖性和创造性。
技术实现思路
1、本发明的目的是提供一种防止草原过度放牧的智能畜牧方法及系统，能够实现防止草原过度放牧以及无人放牧。
2、为达到上述目的，本发明采用的技术方案如下：
3、一种防止草原过度放牧的智能畜牧方法，包括以下步骤：
4、获取草原上的牧草信息，所述牧草信息包括牧草类型、每种牧草的面积、分布方位以及生长状态；
5、根据草原上的牧草信息将草原划分为若干片区并且对每个片区配置片区信息，所述片区信息包括片区的编号、面积、方位及其当前所对应的牧草量；
6、获取预设时间内的环境参数，将所述牧草信息和所述环境参数输入至预先构建的牧草长势预测模型中以获得每个所述片区对应的牧草长势预测结果，所述牧草长势预测结果包括牧草增量；
7、获取待放牧的动物信息，所述动物信息包括动物的数量，将所述动物信息、所述片区信息以及每个所述片区对应的牧草长势预测结果输入至预先构建的智能牧畜模型，得到畜牧规划结果，所述畜牧规划结果包括每个片区对应的畜牧数量以及牧草减量，每个片区对应的牧草减量均小于其对应的所述牧草量与所述牧草增量之和。
8、进一步地，承前所述的任一技术方案或多个技术方案的组合，根据预设周期内的目标畜牧次数将预设周期划分为多个连续的时间段，每个所述时间段与预设周期内的畜牧次数具有对应关系，所述对应关系为：第 n次畜牧对应于第 n个所述时间段，第 n个所述时间段从第 n-1次畜牧开始时间至第 n次畜牧开始时间；
9、利用所述牧草长势预测模型获取每个所述时间段内的各个所述片区对应的牧草长势预测结果；
10、基于所述动物信息、所述片区信息以及每个所述时间段内的各个所述片区对应的牧草长势预测结果，利用所述智能牧畜模型对预设周期内的每次畜牧均进行预测规划并得到每次畜牧对应的畜牧规划结果。
11、进一步地，承前所述的任一技术方案或多个技术方案的组合，利用所述智能牧畜模型对预设周期内的每次畜牧均进行预测规划并得到每次畜牧对应的畜牧规划结果，包括获取每次畜牧前各个所述片区对应的牧草量，根据所述牧草量确定各个片区对应的畜牧规划结果，所述畜牧规划结果包括每个片区对应的畜牧数量，其中：
12、首次畜牧前各个所述片区对应的牧草量为各个片区对应的初始牧草量与首次畜牧前时间段内的牧草增量；
13、非首次畜牧的第 n次畜牧前各个所述片区对应的牧草量通过以下公式计算：
14、
15、其中， n≥2，为第 n次畜牧前第 i个所述片区对应的牧草量，为第 n次畜牧之前的时间段第 i个所述片区对应的所述牧草增量，为第 n-1次畜牧第 i个所述片区的对应的所述牧草减量，所述牧草减量与所述畜牧数量具有对应关系。
16、进一步地，承前所述的任一技术方案或多个技术方案的组合，所述动物信息还包括动物的种类和牧草消耗单位量，所述牧草消耗单位量为一只动物在一次畜牧过程中需要消耗的牧草量，所述牧草消耗单位量与所述动物的种类具有对应关系；
17、一个所述片区对应的所述牧草减量为该片区对应的多种动物的牧草消耗量之和，一种动物的牧草消耗量为其所包含的各个动物对应的牧草消耗单位量的总和。
18、进一步地，承前所述的任一技术方案或多个技术方案的组合，所述动物信息还包括动物的重量和牧草消耗单位量，所述牧草消耗单位量为一只动物在一次畜牧过程中需要消耗的牧草量，所述牧草消耗单位量与所述动物的重量具有对应关系；
19、一个所述片区对应的所述牧草减量为该片区对应的各个动物的牧草消耗单位量的总和。
20、进一步地，承前所述的任一技术方案或多个技术方案的组合，所述动物信息还包括动物的种类、重量和牧草消耗单位量，所述牧草消耗单位量为一只动物在一次畜牧过程中需要消耗的牧草量，所述牧草消耗单位量与所述动物的种类和重量具有对应关系；
21、一个所述片区对应的所述牧草减量为该片区对应的多种动物的牧草消耗量总和，一种动物的牧草消耗量为其所包含的各个动物对应的牧草消耗单位量的总和。
22、进一步地，承前所述的任一技术方案或多个技术方案的组合，所述畜牧规划结果还包括每次畜牧对应的畜牧时长。
23、进一步地，承前所述的任一技术方案或多个技术方案的组合，还包括对所述牧草的生长状态进行评价，所述牧草的生长状态越优，其评价值越高；
24、基于所述畜牧规划结果对按照该畜牧规划结果畜牧后的所述牧草的生长状态的评价值进行预测，并且预测得到的所述评价值不低于第一阈值。
25、进一步地，承前所述的任一技术方案或多个技术方案的组合，还包括基于所述畜牧规划结果对按照该畜牧规划结果畜牧后的所述牧草的生长状态的评价值进行预测，并且预测得到的所述评价值不高于第二阈值，所述第二阈值大于所述第一阈值。
26、进一步地，承前所述的任一技术方案或多个技术方案的组合，通过以下方式构建所述牧草长势预测模型，包括：
27、基于人工神经网络预先建立一基础预测模型；
28、获取牧草长势数据的学习样本集，所述学习样本集包括多个时间点对应的所述牧草信息和环境参数，同一时间点对应的所述牧草信息与所述环境参数配置有相匹配的第一标签；
29、利用牧草长势数据的学习样本集以及预设的第一损失函数对所述基础预测模型进行多轮训练，得到优化后的牧草长势预测模型，基于优化后的牧草长势预测模型，以预设时间内的环境参数和初始时刻的所述牧草信息为输入，能够得到预设时间结束后的所述牧草信息。
30、进一步地，承前所述的任一技术方案或多个技术方案的组合，所述牧草长势预测模型还包括牧草量计算模块，所述牧草量计算模块被配置为根据所述牧草信息计算牧草量，所述牧草量为单位面积的牧草量与牧草面积的乘积。
31、进一步地，承前所述的任一技术方案或多个技术方案的组合，通过以下方式构建所述智能牧畜模型，包括：
32、基于人工神经网络预先建立一基础智能畜牧模型；
33、获取畜牧数据的学习样本集，所述学习样本集包括每次畜牧对应的所述动物信息、所述片区信息和所述牧草信息，一次畜牧对应的所述动物信息、所述片区信息和所述牧草信息配置有相匹配的第二标签；
34、利用畜牧数据的学习样本集以及预设的第二损失函数对所述基础智能畜牧模型进行多轮训练，得到优化后的智能牧畜模型。
35、进一步地，承前所述的任一技术方案或多个技术方案的组合，通过以下方式获取草原上的牧草信息，包括：通过载有图像采集装置的无人机采集草原图像，利用图像处理技术对所述草原图像进行处理获得所述牧草信息。
36、进一步地，承前所述的任一技术方案或多个技术方案的组合，还包括利用智能畜牧驱动装置执行所述畜牧规划结果；
37、所述智能畜牧驱动装置包括一个或多个供待放牧的动物佩戴的电子项圈，根据所述畜牧规划结果向每个电子项圈发送放牧指令，所述放牧指令包括目标片区信息，所述电子项圈响应于接收到所述放牧指令则驱动佩戴其的动物至目标片区。
38、根据本发明的另一方面，本发明提供了一种防止草原过度放牧的智能畜牧系统，包括图像采集装置、处理器和智能畜牧驱动装置，其中，
39、所述图像采集装置被配置为采集草原图像并传输至所述处理器；
40、所述处理器被配置为根据所述草原图像获取草原上的牧草信息，所述牧草信息包括牧草类型、每种牧草的面积、分布方位以及生长状态；以及根据草原上的牧草信息将草原划分为若干片区并且对每个片区配置片区信息，所述片区信息包括片区的编号、面积、方位及其当前所对应的牧草量；
41、所述处理器还包括牧草长势预测模块和智能牧畜模块，其中：
42、所述牧草长势预测模块中预存有训练好的牧草长势预测模型，将所述牧草信息和预先获取环境参数输入至所述牧草长势预测模型中以获得每个所述片区对应的牧草长势预测结果；
43、所述智能牧畜模块中预存有训练好的智能牧畜模型，将待放牧的动物信息、所述片区信息以及每个所述片区对应的牧草长势预测结果输入至所述智能牧畜模型，得到畜牧规划结果，所述畜牧规划结果包括每个片区对应的畜牧数量；
44、智能畜牧驱动装置被配置为接收并执行所述畜牧规划结果。
45、进一步地，承前所述的任一技术方案或多个技术方案的组合，防止草原过度放牧的智能畜牧系统，所述智能畜牧驱动装置包括一个或多个供待放牧的动物佩戴的电子项圈，根据所述畜牧规划结果向每个电子项圈发送放牧指令，所述放牧指令包括目标片区信息，所述电子项圈响应于接收到所述放牧指令则驱动佩戴其的动物至目标片区，并在每次畜牧结束后驱动佩戴其的动物返回。
46、本发明提供的技术方案带来的有益效果如下：
47、a. 本发明通过草原上的牧草信息确定各个片区的牧草量，并基于牧草信息和环境信息得到包括牧草增量的牧草生长预测结果，基于各片区放牧对应的牧草减量小于牧草量和牧草增量之和智能的提前规划出各片区的畜牧规格结果，能够高效智能地实现无人畜牧化管理，极大地节约了畜牧人力成本，并且能够使草原上每个片区的牧草均不因放度放牧而被动物过度啃食，能够有效地防止草原过度放牧的情况发生；
48、b. 本发明通过对所述牧草的生长状态进行评价，基于所述畜牧规划结果对按照该畜牧规划结果畜牧后的所述牧草的生长状态的评价值进行预测，并且预测得到的所述评价值不低于第一阈值，预测得到的所述评价值不高于第二阈值，所述第二阈值大于所述第一阈值，能够更加合理地规划放牧，使各个片区的牧草不至于因过度放牧被过渡啃食，也不至于因人为疏漏而错过放牧；
49、c. 本发明基于动物种类和体重确定各个动物的牧草消耗单位量，并结合数量能够得到精确的牧草减量，由此，可以为各片区更加合理、可靠的规划放牧结果。
1.一种防止草原过度放牧的智能畜牧方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的防止草原过度放牧的智能畜牧方法，其特征在于，根据预设周期内的目标畜牧次数将预设周期划分为多个连续的时间段，每个所述时间段与预设周期内的畜牧次数具有对应关系，所述对应关系为：第n次畜牧对应于第n个所述时间段，第n个所述时间段从第n-1次畜牧开始时间至第n次畜牧开始时间；
3.根据权利要求2所述的防止草原过度放牧的智能畜牧方法，其特征在于，利用所述智能牧畜模型对预设周期内的每次畜牧均进行预测规划并得到每次畜牧对应的畜牧规划结果，包括获取每次畜牧前各个所述片区对应的牧草量，根据所述牧草量确定各个片区对应的畜牧规划结果，所述畜牧规划结果包括每个片区对应的畜牧数量，其中：
4.根据权利要求3所述的防止草原过度放牧的智能畜牧方法，其特征在于，所述动物信息还包括动物的种类和牧草消耗单位量，所述牧草消耗单位量为一只动物在一次畜牧过程中需要消耗的牧草量，所述牧草消耗单位量与所述动物的种类具有对应关系；
5.根据权利要求3所述的防止草原过度放牧的智能畜牧方法，其特征在于，所述动物信息还包括动物的重量和牧草消耗单位量，所述牧草消耗单位量为一只动物在一次畜牧过程中需要消耗的牧草量，所述牧草消耗单位量与所述动物的重量具有对应关系；
6.根据权利要求3所述的防止草原过度放牧的智能畜牧方法，其特征在于，所述动物信息还包括动物的种类、重量和牧草消耗单位量，所述牧草消耗单位量为一只动物在一次畜牧过程中需要消耗的牧草量，所述牧草消耗单位量与所述动物的种类和重量具有对应关系；
7.根据权利要求1所述的防止草原过度放牧的智能畜牧方法，其特征在于，所述畜牧规划结果还包括每次畜牧对应的畜牧时长。
8.根据权利要求1或2所述的防止草原过度放牧的智能畜牧方法，其特征在于，还包括对所述牧草的生长状态进行评价，所述牧草的生长状态越优，其评价值越高；
9.根据权利要求8所述的防止草原过度放牧的智能畜牧方法，其特征在于，还包括基于所述畜牧规划结果对按照该畜牧规划结果畜牧后的所述牧草的生长状态的评价值进行预测，并且预测得到的所述评价值不高于第二阈值，所述第二阈值大于所述第一阈值。
10.根据权利要求1所述的防止草原过度放牧的智能畜牧方法，其特征在于，通过以下方式构建所述牧草长势预测模型，包括：
11.根据权利要求10所述的防止草原过度放牧的智能畜牧方法，其特征在于，所述牧草长势预测模型还包括牧草量计算模块，所述牧草量计算模块被配置为根据所述牧草信息计算牧草量，所述牧草量为单位面积的牧草量与牧草面积的乘积。
12.根据权利要求1所述的防止草原过度放牧的智能畜牧方法，其特征在于，通过以下方式构建所述智能牧畜模型，包括：
13.根据权利要求1所述的防止草原过度放牧的智能畜牧方法，其特征在于，通过以下方式获取草原上的牧草信息，包括：通过载有图像采集装置的无人机采集草原图像，利用图像处理技术对所述草原图像进行处理获得所述牧草信息。
14.根据权利要求1所述的防止草原过度放牧的智能畜牧方法，其特征在于，还包括利用智能畜牧驱动装置执行所述畜牧规划结果；
15.一种防止草原过度放牧的智能畜牧系统，其特征在于，包括图像采集装置、处理器和智能畜牧驱动装置，其中，
16.根据权利要求15所述的防止草原过度放牧的智能畜牧系统，其特征在于，所述智能畜牧驱动装置包括一个或多个供待放牧的动物佩戴的电子项圈，根据所述畜牧规划结果向每个电子项圈发送放牧指令，所述放牧指令包括目标片区信息，所述电子项圈响应于接收到所述放牧指令则驱动佩戴其的动物至目标片区，并在每次畜牧结束后驱动佩戴其的动物返回。
