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龙图腾网获悉四川楠水农牧科技有限公司申请的专利基于云边端协同的动物疾病智能预警方法和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：CN121354933B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202511903510.4，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权基于云边端协同的动物疾病智能预警方法和系统是由孙国军;蔡育楠;邵景望;焦大为;杨琳娇;阎贞陶;张俤;叶丹;钟志强设计研发完成，并于2025-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于云边端协同的动物疾病智能预警方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于云边端协同的动物疾病智能预警方法和系统，是动物疾病预警技术领域，在动物养殖场景中通过云边端协同架构确定对应同一监测对象的同一时间周期的特征数据序列，根据目标环境参数在同一时间周期的特征数据序列中包含的所有数据之间的差异，结合预设的基线值以及动态更新的风险修正系数，确定环境风险指数，通过加权融合算法计算个体风险传播潜力值，通过云端层多源数据融合模型计算群体疫病扩散风险率，根据群体疫病扩散风险率动态生成风险修正系数并反馈至边缘层，通过应用层输出动物疾病智能预警结果，本发明通过边缘层实时感知、云端层全局优化和应用层精准干预的云边端协同架构，实现了“环境‑个体‑群体”三级风险预警。

本发明授权基于云边端协同的动物疾病智能预警方法和系统在权利要求书中公布了：1.基于云边端协同的动物疾病智能预警方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 在动物养殖场景中通过云边端协同架构采集多源数据，从边缘层设备获取环境参数序列、个体生理参数序列及病原载量数据，确定对应同一监测对象的同一时间周期的特征数据序列； 将环境参数序列记为目标环境参数，根据目标环境参数在同一时间周期的特征数据序列中包含的所有数据之间的差异，结合预设的基线值以及动态更新的风险修正系数，确定目标环境参数在同一时间周期的环境风险指数； 根据边缘层上传的个体生理参数序列，通过加权融合算法计算个体风险传播潜力值； 基于所述环境风险指数、所述个体风险传播潜力值及预设的群体日均接触频率，通过云端层多源数据融合模型计算群体疫病扩散风险率； 根据所述群体疫病扩散风险率动态生成风险修正系数并反馈至边缘层，通过应用层输出动物疾病智能预警结果； 所述特征数据序列的获取方法为： 将同一时间周期内边缘层设备采集的实时环境温度、实时环境湿度、个体体温、个体活动量、个体日均接触次数及病原载量数据，按照数据采集时刻的先后顺序进行排列，获取所述同一时间周期的特征数据序列； 其中，所述病原载量数据包括环境病原体载量； 所述病原载量数据通过聚合酶链式反应检测设备获取，所述个体生理参数通过红外体温传感器与加速度传感器采集； 所述环境风险指数的确定方法为： 将目标环境参数在目标时间周期的特征数据序列中包含的所有实时环境温度与预设的基适宜温度基线的差值，除以病原体活性临界高温与基适宜温度基线的差值，得到温度偏离度； 将实时环境湿度与预设的湿度阈值的比值作为湿度归一化系数，将环境病原体载量与预设的环境病原体载量基线的比值作为环境病原体载量归一化值； 将温度偏离度、湿度归一化系数及环境病原体载量归一化值的乘积，乘以风险修正系数，得到环境风险指数； 所述风险修正系数在初始阶段由云端层设定为1，且在动态更新阶段所述风险修正系数根据群体疫病扩散风险率进行计算确定； 所述个体风险传播潜力的计算方法为： 根据个体体温与预设的正常体温的偏差程度，确定个体体温偏离值，并将所述个体体温偏离值乘以第一权重系数，确定体温异常值； 根据个体活动量与预设的正常活动量的偏差程度，确定个体活动量下降率，并将所述个体活动量下降率乘以第二权重系数，确定活动量异常值； 将所述体温异常值和所述活动量异常值求和得到生理异常综合值； 将个体日均接触次数除以群体总存栏量，确定群体接触频率系数，并将群体接触频率系数与所述环境风险指数相乘，确定环境接触传播风险指数； 将所述生理异常综合值与所述环境接触传播风险指数相乘，得到所述个体风险传播潜力值； 其中，所述第一权重系数大于所述第二权重系数，且二者之和为1； 所述群体疫病扩散风险率的计算方法为： 将所有所述个体风险传播潜力值的均值与预设的群体日均接触频率的乘积，作为群体内传播风险值； 将所述环境病原体载量与预设的安全病原体载量阈值的差值除以安全病原体载量阈值，作为环境传播风险值； 将群体内传播风险值与环境传播风险值之和进行百分比计算处理后，确定所述群体疫病扩散风险率。

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