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龙图腾网获悉四川省畜牧科学研究院申请的专利基于机器学习的畜禽健康实时监测方法、装置、存储介质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：CN120544914B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202511046561.X，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权基于机器学习的畜禽健康实时监测方法、装置、存储介质及系统是由汤文杰;李书伟;黄崇波;任文凯;印遇龙;贺平丽;张董燕;彭险峰;刘世杰;蒋显仁设计研发完成，并于2025-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的畜禽健康实时监测方法、装置、存储介质及系统在说明书摘要公布了：本公开涉及一种基于机器学习的畜禽健康实时监测方法、装置、存储介质及系统，属于机器学习技术领域，包括：通过传感器系统，实时采集图像数据，声学数据，环境数据和生理代谢数据，并共同构成多模态数据；对多模态数据进行预处理与特征提取以生成多组异构特征，并通过多模态数据融合网络将多组异构特征融合成表征畜禽生理及行为状态的融合特征向量；将融合特征向量输入至自适应集成学习模型，由自适应集成学习模型对融合特征向量进行计算，以输出表征畜禽的健康状态的评估结果；在评估结果满足预设的风险条件时，生成并执行智能干预指令，智能干预指令用于控制畜禽养殖场内的环境控制设备和或饲喂设备。

本发明授权基于机器学习的畜禽健康实时监测方法、装置、存储介质及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的畜禽健康实时监测方法，其特征在于，包括： 通过传感器系统，实时采集用以表征畜禽外观、姿态与行为的图像数据，用以表征畜禽发声与呼吸状态的声学数据，用以表征畜禽生存环境胁迫水平的环境数据，和用以表征畜禽代谢水平的生理代谢数据，并共同构成多模态数据； 对所述多模态数据进行预处理与特征提取以生成多组异构特征，并通过多模态数据融合网络将所述多组异构特征融合成表征畜禽生理及行为状态的融合特征向量； 将所述融合特征向量输入至自适应集成学习模型，由所述自适应集成学习模型对所述融合特征向量进行计算，以输出表征所述畜禽的健康状态的评估结果，其中，所述自适应集成学习模型的训练与更新步骤包括：通过对抗性训练步骤生成增强数据，形成最终训练数据集，通过所述最终训练数据集训练得到所述自适应集成学习模型，并通过在线更新步骤优化所述自适应集成学习模型； 在所述评估结果满足预设的风险条件时，生成并执行智能干预指令，包括：获取所述健康状态的评估结果和环境数据，并将二者组合为当前状态向量，并利用状态-动作价值函数，针对所述当前状态向量，在预设的、包含用于控制环境控制设备或饲喂设备的可执行指令的动作空间中，选择并输出具有最大预期价值的可执行指令作为所述智能干预指令，所述智能干预指令用于控制畜禽养殖场内的环境控制设备和或饲喂设备。

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