本發(fā)明涉及農(nóng)業(yè)信息化，尤其涉及一種基于圖像識別的蠶體健康監(jiān)測方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、蠶桑產(chǎn)業(yè)作為我國傳統(tǒng)的特色產(chǎn)業(yè)，在國民經(jīng)濟發(fā)展中占有重要地位。蠶體健康監(jiān)測在蠶桑業(yè)中占據(jù)著至關(guān)重要的地位。蠶是絲綢生產(chǎn)的基礎(chǔ)，其健康狀況直接影響到繭絲的質(zhì)量和產(chǎn)量，進而影響整個產(chǎn)業(yè)鏈的經(jīng)濟效益。蠶體健康監(jiān)測的關(guān)鍵在于識別蠶體的異常變化，包括但不限于蠶體顏色、形狀、大小、活動頻率等方面的改變。例如，健康的蠶體通常呈白色或淡黃色，體型飽滿，活動頻繁；而生病或受感染的蠶體則出現(xiàn)顏色變深、體型消瘦、活動減少等癥狀。傳統(tǒng)的蠶體健康監(jiān)測主要依賴于人工觀察，包括對蠶的生長發(fā)育、疾病狀況、行為習(xí)性等方面的判斷，這種方法不僅耗時耗力，且受主觀因素影響較大，特別是在大規(guī)模養(yǎng)蠶場中，監(jiān)測結(jié)果的準確性和及時性難以保證。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、基于此，本發(fā)明提供一種基于圖像識別的蠶體健康監(jiān)測方法及系統(tǒng)，以解決至少一個上述技術(shù)問題。

2、為實現(xiàn)上述目的，一種基于圖像識別的蠶體健康監(jiān)測方法，包括以下步驟：

3、步驟s1：獲取蠶體活動范圍數(shù)據(jù)；根據(jù)蠶體活動范圍數(shù)據(jù)進行智能蠶體圖像拍攝，生成原始蠶體運動圖像數(shù)據(jù)；根據(jù)原始蠶體運動圖像數(shù)據(jù)進行蠶體精細分割處理，得到單蠶體活動圖像序列數(shù)據(jù)；

4、步驟s2：對單蠶體活動圖像序列數(shù)據(jù)進行多視角空間幾何拼接處理，生成時空蠶體行為圖像序列數(shù)據(jù)；根據(jù)時空蠶體行為圖像序列數(shù)據(jù)進行蠶體狀態(tài)關(guān)鍵幀篩選，得到蠶體關(guān)鍵幀圖像數(shù)據(jù)；根據(jù)時空蠶體行為圖像序列數(shù)據(jù)進行蠶體行為變化趨勢分析，生成關(guān)鍵蠶體行為模式數(shù)據(jù)；

5、步驟s3：根據(jù)蠶體關(guān)鍵幀圖像數(shù)據(jù)進行體表紋理提取，生成蠶體體表紋理數(shù)據(jù)；基于蠶體體表紋理數(shù)據(jù)以及關(guān)鍵蠶體行為模式數(shù)據(jù)進行細粒度健康狀態(tài)評估，生成蠶體健康狀態(tài)評估數(shù)據(jù)；

6、步驟s4：根據(jù)蠶體健康狀態(tài)評估數(shù)據(jù)進行蠶群狀態(tài)趨勢預(yù)測，生成蠶群預(yù)測狀態(tài)時序數(shù)據(jù)；對蠶群預(yù)測狀態(tài)時序數(shù)據(jù)進行蠶群異常變化預(yù)警指標處理，生成蠶群異常預(yù)警指標數(shù)據(jù)；

7、步驟s5：根據(jù)蠶群異常預(yù)警指標數(shù)據(jù)進行智能蠶體健康干預(yù)處理，得到智能蠶體健康監(jiān)測方案數(shù)據(jù)。

8、本發(fā)明獲取蠶體活動范圍數(shù)據(jù)能夠精確定位蠶的活動區(qū)域，提高后續(xù)拍攝的針對性。智能蠶體圖像拍攝可以自動捕捉蠶的運動狀態(tài)，減少人工干預(yù)。蠶體精細分割處理能夠從復(fù)雜背景中準確提取單個蠶體，有助于單獨分析每一只蠶的動態(tài)，提高了監(jiān)測的精確度和針對性。整合不同視角下的蠶體行為圖像，不僅增強了圖像信息的完整性和連續(xù)性，還為理解蠶的行為模式提供了三維空間和時間維度上的全面視角。通過篩選蠶體狀態(tài)關(guān)鍵幀和分析行為變化趨勢，不僅有效減少了數(shù)據(jù)處理量，還精準捕捉到了影響蠶體健康的最關(guān)鍵時刻和行為模式。從蠶體關(guān)鍵幀圖像中提取體表紋理數(shù)據(jù)，結(jié)合行為模式數(shù)據(jù)進行細粒度健康狀態(tài)評估，能夠從多個維度綜合判斷蠶的健康狀況，提高評估的準確性和可靠性。蠶群狀態(tài)趨勢預(yù)測可以前瞻性地判斷蠶群的整體健康走向，為及時干預(yù)提供時間窗口。蠶群異常變化預(yù)警指標處理能夠及時發(fā)現(xiàn)潛在的健康問題，提高預(yù)警的靈敏度。根據(jù)預(yù)警指標自動生成針對性的干預(yù)方案，提高應(yīng)對健康問題的效率和精準度，可以做到精準施策，針對性解決蠶群健康問題，優(yōu)化養(yǎng)殖管理，提高蠶絲產(chǎn)量和質(zhì)量。因此，本發(fā)明的一種基于圖像識別的蠶體健康監(jiān)測方法利用高速攝像機陣列和智能圖像拍攝技術(shù)，捕捉蠶體的詳細圖像和行為數(shù)據(jù)；對蠶體精細分割和多視角空間幾何拼接，深入理解蠶體的行為模式；結(jié)合形態(tài)識別數(shù)據(jù)和行為模式數(shù)據(jù)，實現(xiàn)了對蠶體健康狀態(tài)的全面評估。通過分析蠶群交互網(wǎng)絡(luò)和健康狀態(tài)演化趨勢，實現(xiàn)了從個體到群體、從觀察到預(yù)測的全面監(jiān)測，不僅能夠及時發(fā)現(xiàn)和應(yīng)對健康問題，還能提供長期的養(yǎng)殖優(yōu)化建議，大大提高了蠶絲生產(chǎn)的效率和質(zhì)量。

9、優(yōu)選地，步驟s1包括以下步驟：

10、步驟s11：獲取蠶體活動范圍數(shù)據(jù)；

11、步驟s12：基于預(yù)設(shè)的蠶群監(jiān)測周期通過蠶體活動范圍數(shù)據(jù)利用圖像傳感器進行覆蓋性圖像采集，生成周期蠶體監(jiān)測圖像數(shù)據(jù)；

12、步驟s13：基于周期蠶體監(jiān)測圖像數(shù)據(jù)利用高速攝像機陣列進行智能蠶體圖像拍攝，生成原始蠶體運動圖像數(shù)據(jù)；

13、步驟s14：對原始蠶體運動圖像數(shù)據(jù)進行圖像去噪處理，并進行背景動態(tài)分離處理，生成蠶體運動前景圖像序列數(shù)據(jù)；

14、步驟s15：根據(jù)蠶體運動前景圖像序列數(shù)據(jù)進行蠶體精細分割處理，得到單蠶體活動圖像序列數(shù)據(jù)。

15、本發(fā)明通過明確蠶體活動范圍，可以避免不必要的數(shù)據(jù)采集，提高監(jiān)測效率，同時確保不遺漏任何潛在的問題區(qū)域，這種精準定位還能夠減少對非目標區(qū)域的干擾。定期的覆蓋性采集能夠全面捕捉蠶群的整體狀況，有助于發(fā)現(xiàn)長期趨勢和周期性變化。這種方法不僅能夠及時發(fā)現(xiàn)突發(fā)問題，還能夠追蹤蠶群健康狀況的漸進變化。利用高速攝像機陣列進行智能蠶體圖像拍攝，能夠捕捉蠶體的瞬時動作，記錄細微的行為變化。對原始蠶體運動圖像數(shù)據(jù)進行圖像去噪和背景動態(tài)分離處理，能夠消除環(huán)境因素帶來的干擾，提高圖像的清晰度，背景動態(tài)分離則能夠突出蠶體的運動軌跡。從群體到個體的監(jiān)測轉(zhuǎn)換。精細分割能夠準確識別和追蹤單個蠶體，使得監(jiān)測系統(tǒng)能夠捕捉到個體層面的健康狀況變化。

16、優(yōu)選地，步驟s13包括以下步驟：

17、步驟s131：對周期蠶體監(jiān)測圖像數(shù)據(jù)進行蠶體目標識別，并進行圖像蠶體定位處理，生成蠶體識別方位數(shù)據(jù)；

18、步驟s132：基于蠶體識別方位數(shù)據(jù)通過預(yù)設(shè)的蠶體形態(tài)識別規(guī)則進行初步蠶體形態(tài)匹配，生成初步蠶體形態(tài)數(shù)據(jù)；

19、步驟s133：根據(jù)初步蠶體形態(tài)數(shù)據(jù)進行時間敏感性分析，得到拍攝優(yōu)先級調(diào)整因子；根據(jù)拍攝優(yōu)先級調(diào)整因子進行蠶體拍攝任務(wù)優(yōu)先級排序，生成優(yōu)先級拍攝任務(wù)隊列數(shù)據(jù)；

20、步驟s134：根據(jù)蠶體識別方位數(shù)據(jù)進行密度聚類分析，生成蠶體監(jiān)測群落分布數(shù)據(jù)；

21、步驟s135：基于蠶體監(jiān)測群落分布數(shù)據(jù)進行群落目標類型判斷，將單個蠶體監(jiān)測點標記為單個蠶體目標數(shù)據(jù)；將多個蠶體監(jiān)測點標記為群落蠶體目標數(shù)據(jù)；

22、步驟s136：對單個蠶體目標數(shù)據(jù)進行擇近攝像機分配，并進行單機跟蹤拍攝，得到單個蠶體拍攝策略；

23、步驟s137：通過優(yōu)先級拍攝任務(wù)隊列數(shù)據(jù)對群落蠶體目標數(shù)據(jù)進行拍攝目標動態(tài)規(guī)劃，并同步啟動多機協(xié)同立體拍攝，得到多個蠶體拍攝策略；

24、步驟s138：基于優(yōu)先級拍攝任務(wù)隊列數(shù)據(jù)通過高速攝像機陣列對多個蠶體拍攝策略以及單個蠶體拍攝策略進行可用攝像機資源分配，得到智能攝像機調(diào)度方案數(shù)據(jù)；

25、步驟s139：根據(jù)智能攝像機調(diào)度方案數(shù)據(jù)進行拍攝控制指令編碼處理，并調(diào)動高速攝像機陣列進行多角度蠶體高速拍攝，生成原始蠶體運動圖像數(shù)據(jù)。

26、本發(fā)明對周期蠶體監(jiān)測圖像數(shù)據(jù)進行蠶體目標識別和定位處理，準確的蠶體識別和定位能夠排除背景干擾?；谛Q體識別方位數(shù)據(jù)進行初步蠶體形態(tài)匹配，能夠快速篩選出潛在的異常個體。通過預(yù)設(shè)的形態(tài)識別規(guī)則，可以初步判斷蠶體是否存在明顯的健康問題，如體型異常或姿態(tài)不正常等。通過分析蠶體形態(tài)的時間敏感性，能夠優(yōu)先關(guān)注那些快速惡化的情況，如即將蛻皮或出現(xiàn)疾病癥狀的蠶體。這種動態(tài)優(yōu)先級調(diào)整確保了最緊急的健康問題能夠得到及時的關(guān)注和處理，提高了整個監(jiān)測系統(tǒng)的反應(yīng)速度和有效性。針對不同情況采取最適合的監(jiān)測策略。對單個蠶體的精確監(jiān)測可以捕捉個體異常，如異常行為或生長遲緩；而對群落的整體監(jiān)測則有助于發(fā)現(xiàn)群體性問題，如疾病傳播或環(huán)境應(yīng)激反應(yīng)。對單個蠶體目標進行擇近攝像機分配和單機跟蹤拍攝，能夠?qū)崿F(xiàn)對個體蠶體的持續(xù)、高質(zhì)量監(jiān)測，捕捉到單個蠶體的細微行為變化，如進食頻率、運動模式等。通過多機協(xié)同立體拍攝，不僅拓寬了拍攝視野，還增加了圖像的立體感和深度信息。綜合考慮了單個和群落蠶體的拍攝需求，優(yōu)化了高速攝像機陣列的資源利用，確保了在有限資源下最大化的監(jiān)測效能。根據(jù)智能調(diào)度方案精確控制攝像設(shè)備，生成的原始蠶體運動圖像數(shù)據(jù)具備高清晰度、多角度和高速度的特點。

27、優(yōu)選地，步驟s2包括以下步驟：

28、步驟s21：對單蠶體活動圖像序列數(shù)據(jù)進行時間同步校準處理，并進行多視角空間幾何拼接處理，生成時空蠶體行為圖像序列數(shù)據(jù)；

29、步驟s22：對時空蠶體行為圖像序列數(shù)據(jù)進行動態(tài)輪廓軌跡追蹤，生成蠶體運動軌跡數(shù)據(jù)；

30、步驟s23：根據(jù)蠶體運動軌跡數(shù)據(jù)進行多尺度運動語義分析，生成蠶體時序行為模式標簽數(shù)據(jù)；

31、步驟s24：利用蠶體時序行為模式標簽數(shù)據(jù)對時空蠶體行為圖像序列數(shù)據(jù)進行蠶體狀態(tài)關(guān)鍵幀篩選，得到蠶體關(guān)鍵幀圖像數(shù)據(jù)；

32、步驟s25：基于蠶體時序行為模式標簽數(shù)據(jù)進行行為變化趨勢分析，并進行主成分分析，生成關(guān)鍵蠶體行為模式數(shù)據(jù)。

33、本發(fā)明對單蠶體活動圖像序列數(shù)據(jù)進行時間同步校準和多視角空間幾何拼接處理，極大地提高了蠶體行為分析的精確度和全面性。時間同步校準確保了來自不同攝像機的圖像在時間上精確對應(yīng)，避免了因時間差異導(dǎo)致的行為誤判；多視角空間幾何拼接則提供了蠶體行為的立體全貌，使得監(jiān)測系統(tǒng)能夠捕捉到從各個角度觀察到的蠶體行為細節(jié)。對時空蠶體行為圖像序列數(shù)據(jù)進行動態(tài)輪廓軌跡追蹤，實現(xiàn)了對蠶體運動的精確量化。通過追蹤蠶體的動態(tài)輪廓，系統(tǒng)能夠準確記錄蠶體在空間中的移動路徑、速度變化和姿態(tài)轉(zhuǎn)換。將原始的運動數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為具有生物學(xué)意義的行為模式。多尺度分析能夠捕捉從微小動作到大尺度活動的各種行為特征，如進食、休息、蛻皮前的準備動作等。用蠶體時序行為模式標簽數(shù)據(jù)篩選出蠶體狀態(tài)的關(guān)鍵幀，這些關(guān)鍵幀通常對應(yīng)著蠶體行為模式轉(zhuǎn)變的瞬間或特定重要狀態(tài)，如疾病初期的異常行為等。從大量行為模式數(shù)據(jù)中提煉出最能代表蠶體行為變化的主要特征，不僅減少了數(shù)據(jù)維度，提高了分析效率，還突顯了那些對蠶體健康狀態(tài)變化最具影響力的行為模式。

34、優(yōu)選地，步驟s23包括以下步驟：

35、步驟s231：通過預(yù)設(shè)的多尺度滑動窗口對蠶體運動軌跡數(shù)據(jù)進行時空運動軌跡切割，生成蠶體時空運動片段數(shù)據(jù)；

36、步驟s232：根據(jù)蠶體時空運動片段數(shù)據(jù)進行相鄰時間點運動程度統(tǒng)計，生成蠶體瞬時運動特征數(shù)據(jù)；

37、步驟s233：獲取蠶體行為研究文獻數(shù)據(jù)；基于蠶體行為研究文獻數(shù)據(jù)進行蠶體行為特征挖掘，并進行蠶體行為模式定義，生成蠶體行為模式數(shù)據(jù)；

38、步驟s234：對蠶體行為模式數(shù)據(jù)進行特征識別閾值設(shè)定，得到行為模式特征識別閾值；通過行為模式特征識別閾值以及蠶體行為模式數(shù)據(jù)構(gòu)建蠶體行為模式庫數(shù)據(jù)；

39、步驟s235：利用蠶體行為模式庫數(shù)據(jù)對蠶體瞬時運動特征數(shù)據(jù)進行片段行為語義標簽分配，得到初步運動行為語義標簽數(shù)據(jù)；

40、步驟s236：對初步運動行為語義標簽數(shù)據(jù)進行標簽過濾處理，生成精細化行為模態(tài)標簽數(shù)據(jù)；

41、步驟s237：基于蠶體時空運動片段數(shù)據(jù)對精細化行為模態(tài)標簽數(shù)據(jù)進行時序片段整合，得到蠶體時序行為模式標簽數(shù)據(jù)。

42、本發(fā)明將連續(xù)的運動軌跡分解成多個可分析的片段，有助于捕捉不同時間尺度上的蠶體行為特征。多尺度分析可以同時關(guān)注短期微小動作和長期活動模式，提高了行為分析的全面性和精確度。根據(jù)蠶體時空運動片段數(shù)據(jù)進行相鄰時間點運動程度統(tǒng)計，量化了蠶體在短時間內(nèi)的活動強度和頻率，能夠精確反映蠶體的即時狀態(tài)。瞬時運動特征數(shù)據(jù)可以用于識別異常行為，如突然的劇烈運動或異常的靜止狀態(tài)。通過系統(tǒng)化的文獻研究，可以建立全面的蠶體行為模式庫，包括正常行為和各種異常行為。將定性的行為描述轉(zhuǎn)化為可量化的識別標準，提高了行為識別的客觀性和一致性。通過設(shè)定科學(xué)的識別閾值，系統(tǒng)能夠自動、準確地區(qū)分不同類型的蠶體行為，減少了人為判斷的主觀性和誤差。將原始的運動數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為具有生物學(xué)意義的行為描述，大大提高了數(shù)據(jù)的可解釋性。通過將具體的運動特征與預(yù)定義的行為模式匹配，系統(tǒng)能夠自動識別和標記蠶體的各種行為，如進食、休息、蛻皮等。通過標簽過濾處理，剔除了誤標和冗余標簽，得到的精細化行為模態(tài)標簽數(shù)據(jù)，提高了標簽的準確性和精煉度?；跁r空運動片段數(shù)據(jù)對精細化行為模態(tài)標簽數(shù)據(jù)進行時序整合，呈現(xiàn)了蠶體行為隨時間的變化序列，還建立了行為模式之間的時序關(guān)系。

43、優(yōu)選地，步驟s3包括以下步驟：

44、步驟s31：對蠶體關(guān)鍵幀圖像數(shù)據(jù)進行蠶體姿態(tài)識別，生成蠶體姿態(tài)識別數(shù)據(jù)；

45、步驟s32：根據(jù)蠶體姿態(tài)識別數(shù)據(jù)進行關(guān)鍵部位點標定，得到蠶體關(guān)鍵部位標定點數(shù)據(jù)；

46、步驟s33：基于蠶體關(guān)鍵部位標定點數(shù)據(jù)對蠶體關(guān)鍵幀圖像數(shù)據(jù)進行體表紋理提取，生成蠶體體表紋理數(shù)據(jù)；

47、步驟s34：獲取蠶體體表紋理樣本數(shù)據(jù)；通過預(yù)設(shè)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對蠶體體表紋理樣本數(shù)據(jù)進行遷移學(xué)習(xí)，得到蠶體體表紋理識別模型；

48、步驟s35：通過蠶體體表紋理識別模型對蠶體體表紋理數(shù)據(jù)進行體表紋理識別，生成蠶體形態(tài)識別數(shù)據(jù)；

49、步驟s36：根據(jù)蠶體形態(tài)識別數(shù)據(jù)以及關(guān)鍵蠶體行為模式數(shù)據(jù)進行多指標特征融合處理，得到蠶體表征狀態(tài)融合數(shù)據(jù)；

50、步驟s37：通過預(yù)設(shè)的蠶體健康隸屬規(guī)則對蠶體表征狀態(tài)融合數(shù)據(jù)進行模糊健康狀態(tài)推理處理，得到蠶體狀態(tài)模糊隸屬度數(shù)據(jù)；

51、步驟s38：根據(jù)蠶體狀態(tài)模糊隸屬度數(shù)據(jù)進行健康狀態(tài)評估，并進行細粒度分類，生成蠶體健康狀態(tài)評估數(shù)據(jù)。

52、本發(fā)明通過分析關(guān)鍵幀圖像數(shù)據(jù)，識別出蠶體的不同姿態(tài)，有助于理解蠶體的即時行為狀態(tài)和生理活動。通過標定頭部、體節(jié)等關(guān)鍵部位，系統(tǒng)可以更準確地評估蠶體的生長狀況、體型變化和畸形。捕捉蠶體表面的細微特征，這些特征往往與蠶的健康狀況密切相關(guān)。體表紋理可以反映蠶的營養(yǎng)狀況、水分含量、蛻皮階段等重要信息。利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)提高了體表紋理識別的準確性和效率。遷移學(xué)習(xí)允許系統(tǒng)利用已有的圖像識別知識，快速適應(yīng)蠶體特定的紋理特征，大大減少了訓(xùn)練時間和所需的樣本量。將原始的紋理信息轉(zhuǎn)化為可解釋的形態(tài)特征，如體色、光澤、紋理均勻度等。這些形態(tài)特征是評估蠶體健康狀況的重要指標，能夠反映蠶的生理狀態(tài)、營養(yǎng)水平和疾病癥狀。將蠶體形態(tài)識別數(shù)據(jù)與行為模式數(shù)據(jù)結(jié)合，生成的蠶體表征狀態(tài)融合數(shù)據(jù)，通過綜合不同維度的信息，提高了健康評估的全面性和綜合性。依據(jù)預(yù)設(shè)的健康隸屬規(guī)則，將融合數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為蠶體狀態(tài)模糊隸屬度數(shù)據(jù)，能夠處理監(jiān)測結(jié)果中的不確定性，使健康狀態(tài)評估更加貼近實際，避免了絕對分類帶來的誤差。

53、優(yōu)選地，步驟s4包括以下步驟：

54、步驟s41：通過蠶體活動范圍數(shù)據(jù)對單蠶體活動圖像序列數(shù)據(jù)進行質(zhì)心空間坐標偏移計算，并通過預(yù)設(shè)的蠶群監(jiān)測周期進行活動區(qū)域時間統(tǒng)計處理，生成時空蠶體活動區(qū)域數(shù)據(jù)；

55、步驟s42：根據(jù)時空蠶體活動區(qū)域數(shù)據(jù)進行蠶群訪問交互頻率處理，并進行區(qū)域網(wǎng)格化處理，得到蠶群交互網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)；

56、步驟s43：利用蠶體健康狀態(tài)評估數(shù)據(jù)對蠶群交互網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進行蠶群狀態(tài)趨勢預(yù)測，生成蠶群預(yù)測狀態(tài)時序數(shù)據(jù)；

57、步驟s44：根據(jù)蠶群預(yù)測狀態(tài)時序數(shù)據(jù)進行時序奇異譜分析，得到蠶群狀態(tài)主分量序列數(shù)據(jù)；

58、步驟s45：根據(jù)蠶群狀態(tài)主分量序列數(shù)據(jù)進行蠶群異常變化預(yù)警指標處理，生成蠶群異常預(yù)警指標數(shù)據(jù)。

59、本發(fā)明通過分析蠶體在空間和時間維度上的活動分布，可以揭示蠶群的整體行為特征，如活動熱點區(qū)域、晝夜活動規(guī)律等。這些信息對于評估養(yǎng)殖環(huán)境的適宜性、識別潛在的環(huán)境問題（如溫度不均勻或食物分布不當）至關(guān)重要。深入分析了蠶群內(nèi)部的社交行為和互動模式。通過構(gòu)建蠶群交互網(wǎng)絡(luò)，可以識別出群體中的異常個體或亞群，例如過度孤立或異?；钴S的蠶體，這可以是健康問題或疾病傳播的早期指標。將個體健康評估與群體行為分析相結(jié)合，實現(xiàn)了從微觀到宏觀的全面預(yù)測。通過預(yù)測蠶群未來的健康狀態(tài)趨勢，可以前瞻性地揭示蠶群整體的健康走向和群體性健康風險。通過時序奇異譜分析處理蠶群預(yù)測狀態(tài)時序數(shù)據(jù)，有效地從復(fù)雜的時間序列中提取了主導(dǎo)蠶群狀態(tài)變化的關(guān)鍵因素，聚焦于對蠶群健康狀態(tài)有重大影響的關(guān)鍵動態(tài)，提高了監(jiān)測的效率和準確性。將復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析結(jié)果轉(zhuǎn)化為實用的預(yù)警信息。通過設(shè)定科學(xué)的預(yù)警閾值，系統(tǒng)能夠及時發(fā)出健康風險警報，如潛在的疾病爆發(fā)、環(huán)境突變或營養(yǎng)問題。蠶群異常預(yù)警指標數(shù)據(jù)不僅包含了異常的程度和類型，還包括異常的空間分布和發(fā)展速度，為精準干預(yù)提供了全面的指導(dǎo)。

60、優(yōu)選地，步驟s43包括以下步驟：

61、步驟s431：根據(jù)蠶群交互網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進行網(wǎng)格蠶體數(shù)量香農(nóng)熵值計算，得到蠶體交互空間熵數(shù)據(jù)；

62、步驟s432：基于預(yù)設(shè)的蠶群監(jiān)測周期對蠶體健康狀態(tài)評估數(shù)據(jù)進行時間步長香農(nóng)熵值計算，得到蠶體狀態(tài)時間熵數(shù)據(jù)；

63、步驟s433：將蠶體交互空間熵數(shù)據(jù)以及蠶體狀態(tài)時間熵數(shù)據(jù)進行時空鄰接矩陣構(gòu)建，生成蠶體時空鄰接狀態(tài)矩陣數(shù)據(jù)；

64、步驟s434：通過預(yù)設(shè)的傳染病動力學(xué)模型對蠶體時空鄰接狀態(tài)矩陣數(shù)據(jù)進行蠶體異常狀態(tài)傳播模擬，并通過預(yù)設(shè)的蠶體健康狀態(tài)預(yù)測周期進行迭代計算，得到蠶體演化狀態(tài)概率數(shù)據(jù)；

65、步驟s435：利用蠶體演化狀態(tài)概率數(shù)據(jù)對蠶群交互網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進行演化狀態(tài)波動趨勢分析，并進行蠶群預(yù)測狀態(tài)時序統(tǒng)計，得到蠶群預(yù)測狀態(tài)時序數(shù)據(jù)。

66、本發(fā)明通過計算網(wǎng)格蠶體數(shù)量的香農(nóng)熵值來得到蠶體交互空間熵數(shù)據(jù)，量化了蠶體在空間分布上的多樣性與不確定性，有助于識別蠶群內(nèi)部的密集區(qū)域和稀疏區(qū)域，進一步揭示蠶體交互的活躍程度和空間結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性。基于蠶群監(jiān)測周期對蠶體健康狀態(tài)評估數(shù)據(jù)進行時間步長香農(nóng)熵值計算，反映了蠶體健康狀態(tài)隨時間變化的復(fù)雜性和不可預(yù)測性。將空間和時間維度的信息整合，創(chuàng)建了一個全面的蠶群健康狀態(tài)表征。時空鄰接狀態(tài)矩陣反映了蠶體健康狀態(tài)在空間和時間上的相互關(guān)聯(lián)性，有助于識別健康問題的傳播模式和潛在的影響因素。模擬了健康問題在蠶群中的潛在傳播過程。通過應(yīng)用傳染病動力學(xué)模型，系統(tǒng)可以預(yù)測異常狀態(tài)（如疾?。┰谌后w中的擴散速度和范圍。利用演化狀態(tài)概率數(shù)據(jù)對蠶群交互網(wǎng)絡(luò)進行的波動趨勢分析，不僅揭示了蠶群整體健康狀態(tài)隨時間的變化軌跡，還指出了健康狀態(tài)波動的關(guān)鍵節(jié)點，為制定及時有效的預(yù)防措施和管理決策提供了科學(xué)指導(dǎo)，有助于維護蠶群的長期健康和生產(chǎn)穩(wěn)定性。

67、優(yōu)選地，步驟s5包括以下步驟：

68、步驟s51：通過蠶群異常預(yù)警指標數(shù)據(jù)對蠶體活動范圍數(shù)據(jù)進行異常區(qū)域劃分，并進行區(qū)域預(yù)警風險等級評估，生成蠶群區(qū)域預(yù)警等級數(shù)據(jù)，其中，蠶群區(qū)域預(yù)警等級數(shù)據(jù)包括蠶群健康區(qū)域數(shù)據(jù)、輕度預(yù)警區(qū)域數(shù)據(jù)、中度預(yù)警區(qū)域數(shù)據(jù)以及重度預(yù)警區(qū)域數(shù)據(jù)；

69、步驟s52：對健康蠶群區(qū)域數(shù)據(jù)進行正常監(jiān)測策略處理，得到正常蠶群監(jiān)測策略；對輕度預(yù)警區(qū)域數(shù)據(jù)進行監(jiān)測周期縮短處理，得到高頻率蠶群監(jiān)測策略；

70、步驟s53：對重度預(yù)警區(qū)域數(shù)據(jù)進行實時報警處理，并根據(jù)蠶群異常預(yù)警指標數(shù)據(jù)進行緊急異常報告生成，得到蠶群緊急報告數(shù)據(jù)；

71、步驟s54：對中度預(yù)警區(qū)域數(shù)據(jù)進行蠶群實時追蹤監(jiān)測，并通過預(yù)設(shè)的歷史蠶病案例庫對蠶群異常預(yù)警指標數(shù)據(jù)進行歷史管理案例檢索，生成蠶體健康干預(yù)管理數(shù)據(jù)；

72、步驟s55：基于正常蠶群監(jiān)測策略、高頻率蠶群監(jiān)測策略、蠶群緊急報告數(shù)據(jù)以及蠶體健康干預(yù)管理數(shù)據(jù)進行智能蠶體健康監(jiān)測方案執(zhí)行，得到智能蠶體健康監(jiān)測方案數(shù)據(jù)。

73、本發(fā)明通過將整個養(yǎng)殖區(qū)域劃分為不同風險等級（健康、輕度、中度、重度預(yù)警），養(yǎng)殖者可以針對性地分配資源和采取措施。這種分級管理方法提高了監(jiān)測和干預(yù)的效率，避免了資源浪費，同時確保了高風險區(qū)域得到及時關(guān)注。對健康區(qū)域采用正常監(jiān)測策略，避免了過度干預(yù)，減少了不必要的成本和干擾。對輕度預(yù)警區(qū)域采用高頻率監(jiān)測策略，增加了對潛在問題的敏感性，有助于及早發(fā)現(xiàn)和處理輕微異常，防止問題升級。對最高風險區(qū)域?qū)嵤┳顕栏竦谋O(jiān)控。實時報警確保了養(yǎng)殖者能夠第一時間獲知嚴重問題，大大縮短了響應(yīng)時間。結(jié)合了實時監(jiān)測和歷史經(jīng)驗，為中度風險區(qū)域提供了全面的管理方案。實時追蹤監(jiān)測確保了對問題發(fā)展的持續(xù)關(guān)注，而歷史案例檢索則利用了過去的經(jīng)驗和知識。通過比對當前情況與歷史案例，系統(tǒng)可以提供更準確的診斷和更有效的干預(yù)建議。整合正常監(jiān)測策略、高頻監(jiān)測策略、緊急報告以及健康干預(yù)管理數(shù)據(jù)，這一綜合性的策略執(zhí)行不僅實現(xiàn)了監(jiān)測與管理的自動化和智能化，還確保了監(jiān)測體系的靈活性和適應(yīng)性，能夠根據(jù)實際情況動態(tài)調(diào)整策略，為蠶體健康維護提供了全面、高效的解決方案。

74、本發(fā)明還提供一種基于圖像識別的蠶體健康監(jiān)測系統(tǒng)，執(zhí)行如上所述的基于圖像識別的蠶體健康監(jiān)測方法，該基于圖像識別的蠶體健康監(jiān)測系統(tǒng)包括：

75、蠶體圖像采集模塊，用于獲取蠶體活動范圍數(shù)據(jù)；根據(jù)蠶體活動范圍數(shù)據(jù)進行智能蠶體圖像拍攝，生成原始蠶體運動圖像數(shù)據(jù)；根據(jù)原始蠶體運動圖像數(shù)據(jù)進行蠶體精細分割處理，得到單蠶體活動圖像序列數(shù)據(jù)；

76、蠶體行為分析模塊，用于對單蠶體活動圖像序列數(shù)據(jù)進行多視角空間幾何拼接處理，生成時空蠶體行為圖像序列數(shù)據(jù)；根據(jù)時空蠶體行為圖像序列數(shù)據(jù)進行蠶體狀態(tài)關(guān)鍵幀篩選，得到蠶體關(guān)鍵幀圖像數(shù)據(jù)；根據(jù)時空蠶體行為圖像序列數(shù)據(jù)進行蠶體行為變化趨勢分析，生成關(guān)鍵蠶體行為模式數(shù)據(jù)；

77、蠶體健康評估模塊，用于根據(jù)蠶體關(guān)鍵幀圖像數(shù)據(jù)進行體表紋理提取，生成蠶體體表紋理數(shù)據(jù)；基于蠶體體表紋理數(shù)據(jù)以及關(guān)鍵蠶體行為模式數(shù)據(jù)進行細粒度健康狀態(tài)評估，生成蠶體健康狀態(tài)評估數(shù)據(jù)；

78、蠶群異常預(yù)警模塊，用于根據(jù)蠶體健康狀態(tài)評估數(shù)據(jù)進行蠶群狀態(tài)趨勢預(yù)測，生成蠶群預(yù)測狀態(tài)時序數(shù)據(jù)；對蠶群預(yù)測狀態(tài)時序數(shù)據(jù)進行蠶群異常變化預(yù)警指標處理，生成蠶群異常預(yù)警指標數(shù)據(jù)；

79、智能干預(yù)決策模塊，用于根據(jù)蠶群異常預(yù)警指標數(shù)據(jù)進行智能蠶體健康干預(yù)處理，得到智能蠶體健康監(jiān)測方案數(shù)據(jù)。