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CN111582219A - 一种智能化宠物管理系统 - Google Patents

一种智能化宠物管理系统 Download PDF

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CN111582219A CN202010419119.8A CN202010419119A CN111582219A CN 111582219 A CN111582219 A CN 111582219A CN 202010419119 A CN202010419119 A CN 202010419119A CN 111582219 A CN111582219 A CN 111582219A
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Abstract

本发明公开了一种智能化宠物管理系统，实现了宠物管理的网络化、智能化及系统化，提高了宠物管理的效率，减少了人力管理的成本。系统包括：数据采集平台、业务管理平台、大数据分析平台及虹膜识别平台；数据采集平台，用于采集宠物数据，将宠物数据发送至业务管理平台；业务管理平台，用于根据宠物数据进行业务处理，得到业务处理数据，将业务处理数据发送至大数据分析平台；大数据分析平台，用于对业务处理数据进行分析，得到分析结果，将分析结果发送至虹膜识别平台；虹膜识别平台，用于根据分析结果为用户提供智能化服务，并通过虹膜识别算法识别宠物。

Description

一种智能化宠物管理系统
技术领域
本发明涉及信息管理技术领域，特别是涉及一种智能化宠物管理系统。
背景技术
近年来，多种多样的宠物已初步进入人们的生活中，在给人们的生活带来了极大的乐趣，但与此同时，宠物也来带很多问题和困扰。以养犬为例，长期以来养犬问题按照政府部门归纳，其重点包括城市无证养犬、限制区内饲养大型犬、一户养多犬、遛犬不拴犬链或违规进入公共场所、犬破坏环境卫生、犬扰民、犬伤人以及流浪犬等。各城市实际管理状况和城市对养犬的管理标准的要求矛盾越来越突出，存在大量的管理问题亟待解决。随着移动互联网、物联网、大数据技术的发展，如何有效将互联网技术应用到养犬管理，提高养犬管理效率、降低养犬管理难度、控制养犬管理成本，就显得尤其重要。
现有的宠物管理方式一般是，宠物佩戴宠物身份牌，该宠物身份牌上携带有宠物名称、宠物主的姓名和地址等信息。管理部门通过宠物所佩戴的宠物身份牌，识别宠物以及其所归属的宠物主。
但是，现有的宠物管理方式对宠物的管理方式效率低下，成本较高，难以适应当前日益复杂的管理需求。
发明内容
本发明的目的是提供一种智能化宠物管理系统，实现了宠物管理的网络化、智能化及系统化，提高了宠物管理的效率，减少了人力管理的成本。
本发明第一方面提供一种智能化宠物管理系统，包括：
数据采集平台、业务管理平台、大数据分析平台及虹膜识别平台；
数据采集平台，用于采集宠物数据，将宠物数据发送至业务管理平台，
业务管理平台，用于根据宠物数据进行业务处理，得到业务处理数据，将业务处理数据发送至大数据分析平台；
大数据分析平台，用于对业务处理数据进行分析，得到分析结果，将分析结果发送至虹膜识别平台；
虹膜识别平台，用于根据分析结果为用户提供智能化服务，并通过虹膜识别算法识别宠物。
进一步的，数据采集平台包括：
数据采集微服务，用于基于物联网对智能GPS定位宠物牌、蓝牙宠物牌及RFID宠物牌的数据信息进行采集，得到宠物数据；
数据采集平台还包括：
数据同步微服务，用于接收数据采集微服务的宠物数据，实现数据采集功能与后台管理功能的分离，并完成数据同步；
数据接口，用于与第三方平台进行数据交互；
服务接口，用于与第三方平台进行服务交互。
进一步的，业务管理平台包括：
数据处理模块，用于根据宠物数据进行业务处理，得到业务处理数据；
平台接口，用于将业务处理数据发送至大数据分析平台；
业务管理平台还包括：基础信息管理模块；
基础信息管理模块，用于对单位组织、审核人员信息、宠物信息、宠物主人信息、宠物医院信息及系统参数进行录用、管理及维护。
进一步的，
数据处理模块，还用于获取执法终端上传的执法项目及宠物照片，执法终端具有拍照功能；
数据处理模块，还用于通过人工审核的执法情况对宠物照片进行筛选，存储形成图片库；
大数据分析平台包括：
图片评分模块，用于获取图片库，对图片库中的宠物照片进行智能自动识别，设置每一张宠物照片的图片权重评分值；
全自动执法审核模块，用于根据执法项目确定审批事项；
全自动执法审核模块，还用于判断图片库中是否有宠物照片的图片权重评分值满足审批事项的审批条件，若有，则将宠物照片发送至审批事项对应的审批部门；若没有，则提示补充宠物照片。
进一步的，
全自动执法审核模块，还用于确定图片库中宠物照片的图片来源地；
全自动执法审核模块，还用于根据图片来源地确定地区或城市；
全自动执法审核模块，还用于获取地区或城市的审批事项的执法标准，根据执法标准调整审批事项对应的审批条件，得到审批调整条件。
进一步的，业务管理平台还包括：
离线计算微服务，用于对宠物数据进行清洗，得到宠物定位数据；
离线计算微服务，还用于根据宠物定位数据，计算得到平均邻区数量的平均值，得到宠物日常活动区域；
离线计算微服务，还用于将宠物日常活动区域及宠物定位数据发送至大数据分析平台；
大数据分析平台包括：
宠物行为预测模块，用于通过Logit模型或随机森林模型，对宠物定位数据进行异常挖掘，得到经纬度点；
宠物行为预测模块，还用于通过超远邻区法和多点碰撞法对经纬度点进行交叉校验，确定宠物行为是否异常，得到宠物行为预测结果。
进一步的，
离线计算微服务，还用于实时的获取宠物基础数据，宠物基础数据包括宠物类型、宠物年龄及宠物健康度三个中的至少一个；
离线计算微服务，还用于结合宠物基础数据对宠物日常活动区域进行调整。
进一步的，
大数据分析平台，还用于根据宠物数据确定宠物类型及宠物所处监管区域，监管区域的管制等级包括至少两种；
大数据分析平台，还用于根据监管区域的管制等级设置区域权重评分值，根据区域权重评分值及宠物类型，评定监管区域的风险等级。
进一步的，
大数据分析平台，还用于获取用户应用软件或宠物医院的宠物问诊数据，宠物问诊数据包括文本数据或图片数据；
大数据分析平台，还用于通过智能分词和语义分析技术对文本数据进行处理，通过图片特征提取技术对图片数据进行处理，得到宠物疾病数据；
大数据分析平台，还用于通过聚类分析方法处理宠物疾病数据，得到每个城市或每个宠物医院的宠物疾病特征及分布情况。
进一步的，虹膜识别平台包括：
虹膜定位模型模块，用于获取宠物眼睛训练图片集；
虹膜定位模型模块，还用于设计网络层全部采用卷积操作及定位损失函数，形成虹膜定位神经网络，定位损失函数包括分类部分和位置部分，位置部分的权重通过训练得到；
虹膜定位模型模块，还用于通过宠物眼睛训练图片集及虹膜定位神经网络，训练得到虹膜定位模型。
进一步的，虹膜识别平台还包括：
虹膜特征提取模型模块，用于获取宠物虹膜训练图片集；
虹膜特征提取模型模块，还用于通过训练设计预置层数的卷积层深度神经网络及特征提取损失函数，形成虹膜特征提取神经网络，特征提取损失函数为改进型损失函数；
虹膜特征提取模型模块，还用于通过宠物虹膜训练图片集及虹膜特征提取神经网络，训练得到虹膜特征提取模型。
进一步的，虹膜识别平台还包括：
虹膜特征搜索模块，用于获取当前宠物的虹膜特征向量及已注册的虹膜特征库，虹膜特征库中包括至少一个特征向量；
虹膜特征搜索模块，还用于通过二叉树遍历法，对虹膜特征库进行搜索；
虹膜特征比对模块，用于采用余弦距离算法计算虹膜特征库中的特征向量与虹膜特征向量的相似度。
由上可见，本发明中数据采集平台采集宠物数据，将宠物数据发送至业务管理平台，业务管理平台根据宠物数据进行业务处理，得到业务处理数据，将业务处理数据发送至大数据分析平台，大数据分析平台对业务处理数据进行分析，得到分析结果，将分析结果发送至虹膜识别平台，虹膜识别平台根据分析结果为用户提供智能化服务，并通过虹膜识别算法识别宠物。使得宠物的管理实现了网络化、智能化及系统化，提高了宠物管理的效率，减少了人力管理的成本。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对现有技术和实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明提供的智能化宠物管理系统的一个实施例的结构示意图；
图2为本发明提供的智能化宠物管理系统的另一个实施例的结构示意图；
图3为本发明提供的智能化宠物管理系统的再一个实施例的结构示意图；
图4为本发明提供的智能化宠物管理系统的又一个实施例的结构示意图；
图5为本发明提供的智能化宠物管理系统的另一个实施例的结构示意图；
图6为本发明提供的智能化宠物管理系统的再一个实施例的结构示意图。
具体实施方式
本发明的核心是提供一种智能化宠物管理系统，实现了宠物管理的网络化、智能化及系统化，提高了宠物管理的效率，减少了人力管理的成本。
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，本发明实施例提供一种智能化宠物管理系统，包括：
数据采集平台101、业务管理平台102、大数据分析平台103及虹膜识别平台104；
数据采集平台101，用于采集宠物数据，将宠物数据发送至业务管理平台；
业务管理平台102，用于根据宠物数据进行业务处理，得到业务处理数据，将业务处理数据发送至大数据分析平台；
大数据分析平台103，用于对业务处理数据进行分析，得到分析结果，将分析结果发送至虹膜识别平台；
虹膜识别平台104，用于根据分析结果为用户提供智能化服务，并通过虹膜识别算法识别宠物。
本发明实施例中，数据采集平台101可以通过智能全球定位系统(GlobalPositioning System，GPS)宠物牌、蓝牙(WIFI)宠物牌及射频识别(Radio FrequencyIdentification，RFID)宠物牌等手段采集到宠物数据，将宠物数据发送至业务管理平台102，业务管理平台102根据宠物数据进行业务处理，业务处理可以包括对宠物的执法等，在得到业务处理数据之后，将业务处理数据发送至大数据分析平台103，大数据分析平台103基于大数据智能化处理对业务处理数据进行分析，得到分析结果，将分析结果发送至虹膜识别平台104，虹膜识别平台104根据分析结果通过APP等方式为用户提供AI智能服务，并且还能够通过虹膜识别算法识别宠物，与现有的宠物管理方式相比，本发明实现了宠物管理的网络化、智能化及系统化，提高了宠物管理的效率，减少了人力管理的成本。
结合图1所示的实施例，如图2所示，可选的，本发明的一些实施例中，数据采集平台101包括：
数据采集微服务201，用于基于物联网对智能GPS定位宠物牌、蓝牙宠物牌及RFID宠物牌的数据信息进行采集，得到宠物数据；
数据采集平台101还包括：
数据同步微服务202，用于接收数据采集微服务的宠物数据，实现数据采集功能与后台管理功能的分离，并完成数据同步；
数据接口203，用于与第三方平台进行数据交互；
服务接口204，用于与第三方平台进行服务交互。
本发明实施例中，数据采集微服务1011基于物联网对智能GPS定位宠物牌、蓝牙宠物牌及RFID宠物牌的数据信息进行采集，得到宠物数据，数据采集微服务201安装在应用容器引擎(Docker)上，数据同步微服务202接收数据采集微服务1011采集的宠物数据，实现数据采集功能与后台管理功能的分离，并完成数据同步，数据接口203和服务接口204分别用于与第三方平台进行数据交互和服务交互，第三方平台具体可以是业务管理平台102。
结合图1所示的实施例，如图3所示，可选的，本发明的一些实施例中，业务管理平台102包括：
数据处理模块301，用于根据宠物数据进行业务处理，得到业务处理数据；
平台接口302，用于将业务处理数据发送至大数据分析平台103；
业务管理平台102还包括：基础信息管理模块303；
基础信息管理模块303，用于对单位组织、审核人员信息、宠物信息、宠物主人信息、宠物医院信息及系统参数进行录用、管理及维护。
本发明实施例中，数据处理模块301根据宠物数据进行业务处理，得到业务处理数据，平台接口302与大数据分析平台103连接，将业务处理数据发送至大数据分析平台103，基础信息管理模块303对单位组织、审核人员信息、宠物信息、宠物主人信息、宠物医院信息及系统参数进行录用、管理及维护。
需要说明的是，业务管理平台102还可以包括数据大屏、APP和微信公众号等，数据大屏用于对宠物执法进行实时监控作业、远程调度指挥、快速决策支持和实时信息服务，APP安装在终端设备，具有数据采集、数据上传、接收任何和任务情况反馈功能，微信公众号能够用于展示养犬执法成果、宣传、收集意见以及反馈处理结果。
结合图3所示的实施例，如图4所示，可选的，本发明的一些实施例中，
数据处理模块301，还用于获取执法终端上传的执法项目及宠物照片，执法终端具有拍照功能；
数据处理模块301，还用于通过人工审核的执法情况对宠物照片进行筛选，存储形成图片库；
大数据分析平台103包括：
图片评分模块401，用于获取图片库，对图片库中的宠物照片进行智能自动识别，设置每一张宠物照片的图片权重评分值；
全自动执法审核模块402，用于根据执法项目确定审批事项；
全自动执法审核模块402，还用于判断图片库中是否有宠物照片的图片权重评分值满足审批事项的审批条件，若有，则将宠物照片发送至审批事项对应的审批部门；若没有，则提示补充宠物照片。
本发明实施例中，在进行执法时，通过执法终端现场拍照功能，上传执法时的执法项目及宠物照片到数据处理模块301，数据处理模块301通过人工审核的执法情况对宠物照片进行筛选，将对于执法审核无效的照片进行删除，存储形成图片库，图片评分模块401获取图片库，对图片库中的宠物照片进行智能自动识别，设置每一张宠物照片的图片权重评分值，对于图片的权重评分值设置，是按照预设的评分规则得到的；
全自动执法审核模块402根据执法项目确定审批事项，假设执法项目为宠物犬不栓绳，那么确定的审批事项就有是否为大型犬，如果图片评分模块401对宠物图片按照智能自动识别出是中型犬，而权重评分设置是“大型犬权重评分值为3，中型犬权重评分值是2，小型犬权重评分值是1”，那么图片权重评分值是“2”，而执法项目中，审批事项规定中型宠物犬不栓绳是违规的，那么就满足了审批条件，直接将发送至审批事项对应的审批部门；
而如果宠物照片中，宠物犬是栓绳的，或者没有拍到宠物犬，那么宠物照片的图片权重评分值肯定就不满足审批事项的审批条件，提示补充宠物照片，从而让执法人员进行补拍，或者，纠正审核错误。
在以上图4所示的实施例中，介绍了宠物的执法审核的全自动化，但是，如果执法审核是大范围甚至全国范围的，那么每个地区/每个城市都有自己的宠物管理条件，那么同一个审批事项对应的审批条件可能就不同了，因此，还需要根据地域调整审批条件，使得全自动执法审核的范围更广。
结合图4所示的实施例，可选的，本发明的一些实施例中，，
全自动执法审核模块402，还用于确定图片库中宠物照片的图片来源地；
全自动执法审核模块402，还用于根据图片来源地确定地区或城市；
全自动执法审核模块402，还用于获取地区或城市的审批事项的执法标准，根据执法标准调整审批事项对应的审批条件，得到审批调整条件。
本发明实施例中，假设湖南长沙市对于审批事项“宠物犬不栓绳”的审批条件是小型犬不受理，中型犬和大型犬需要处罚；而湖南怀化市的对于审批事项“宠物犬不栓绳”的审批条件是小型犬和中型犬都不受理，只有大型犬需要处罚，那么不同的地区或城市的审批条件就是不同的，那么全自动执法审核模块402需要确定图片库中宠物照片的图片来源地，根据图片来源地确定地区或城市，获取地区或城市的审批事项的执法标准，根据执法标准调整审批事项对应的审批条件，得到审批调整条件。在多个地区和城市时，能够按照每个地区和城市的执法标准，灵活的调整审批条件，从而使得全自动执法审核功能能够适用更广的地区和城市范围。
在以上的实施例中，只描述了智能化宠物管理系统的全自动执法审核功能，在实际应用中，考虑到宠物的主人对于宠物的关注和关心，还增加了宠物行为预测，从而判断宠物是否有异常行为，具体如下：
结合图3所示的实施例，如图5所示，可选的，本发明的一些实施例中，业务管理平台102还包括：
离线计算微服务501，用于对宠物数据进行清洗，得到宠物定位数据；
离线计算微服务501，还用于根据宠物定位数据，计算得到平均邻区数量的平均值，得到宠物日常活动区域；
离线计算微服务501，还用于将宠物日常活动区域及宠物定位数据发送至大数据分析平台103；
大数据分析平台103包括：
宠物行为预测模块502，用于通过Logit模型或随机森林模型，对宠物定位数据进行异常挖掘，得到经纬度点；
宠物行为预测模块502，还用于通过超远邻区法和多点碰撞法对经纬度点进行交叉校验，确定宠物行为是否异常，得到宠物行为预测结果。
本发明实施例中，离线计算微服务501对宠物数据进行清洗，通过定性分析法去挖掘经纬度点，其中定性分析法挖掘包括基本规则法和多点碰撞法，得到宠物定位数据，根据宠物定位数据，计算得到平均邻区数量的平均值，得到宠物日常活动区域，将宠物日常活动区域及宠物定位数据发送至大数据分析平台103，宠物行为预测模块502通过Logit模型或随机森林模型，对宠物定位数据进行异常挖掘，得到经纬度点，通过超远邻区法和多点碰撞法对经纬度点进行交叉校验，确定宠物行为是否异常，得到宠物行为预测结果，行为预测的数学模型公式如下：
P(Y＝1│X＝x)＝exp(x'β)/(1+exp(x'β))
其中参数β为常用极大似然估计。
结合图5所示的实施例，可选的，本发明的一些实施例中，，
离线计算微服务501，还用于实时的获取宠物基础数据，宠物基础数据包括宠物类型、宠物年龄及宠物健康度三个中的至少一个；
离线计算微服务501，还用于结合宠物基础数据对宠物日常活动区域进行调整。
本发明实施例中，宠物日常活动区域还需要根据宠物类型、宠物年龄及宠物健康度三个中一个或多个来调整，宠物类型具体可以是宠物的体型大小，通常来说，体型越大的，日常活动区域越大；或者，可以是宠物年龄，幼年的宠物日常活动区域最小，中年的宠物日常活动区域最大，老年的宠物日常活动区域适中；或者，可以是宠物健康度，健康的宠物日常活动区域最大，轻症的宠物日常活动区域适中，重症的宠物日常活动区域最小。因此，需要结合宠物基础数据对宠物日常活动区域进行调整。
以上实施例中，描述了智能化宠物管理系统的全自动执法审核功能，以及宠物行为的异常判断功能，在实际应用中，考虑到不同的地区或者城市对于宠物的管制力度是不同的，那么还需要为宠物的主人提供监管区域风险的提示。
具体如下：
结合图1所示的实施例，可选的，本发明一些实施例中，
大数据分析平台103，还用于根据宠物数据确定宠物类型及宠物所处监管区域，监管区域的管制等级包括至少两种；
大数据分析平台103，还用于根据监管区域的管制等级设置区域权重评分值，根据区域权重评分值及宠物类型，评定监管区域的风险等级。
本发明实施例中，根据宠物数据确定宠物类型，例如，小型犬、中型犬或大型犬，及宠物所处监管区域，监管区域的管制等级包括至少两种，根据监管区域的管制等级设置区域权重评分值，根据区域权重评分值及宠物类型，评定监管区域的风险等级，假设风险等级分为A、B、C三级，A级为低风险监管对象，标记为“绿牌”；B级为中风险监管对象，标记为“黄牌”；C级为高风险监管对象，则标记为“红牌”。确定风险等级后在微信公众号或者PC端平台显示，用于明确监管责任。大数据分析平台根据动态模型和指标参数来分级评分，动态模型建模采用Logit回归模型，建立好基础模型后随机森林算法得出预测值，然后用指标参数作为特征参数输入，最终预测出风险评估分数值。
结合图1所示的实施例，可选的，本发明一些实施例中，
大数据分析平台103，还用于获取用户应用软件或宠物医院的宠物问诊数据，宠物问诊数据包括文本数据或图片数据；
大数据分析平台103，还用于通过智能分词和语义分析技术对文本数据进行处理，通过图片特征提取技术对图片数据进行处理，得到宠物疾病数据；
大数据分析平台103，还用于通过聚类分析方法处理宠物疾病数据，得到每个城市或每个宠物医院的宠物疾病特征及分布情况。
本发明实施例中，用户应用软件具有宠物在线问诊功能，大数据分析平台103可以通过用户应用软件或者宠物医院获取宠物问诊数据，宠物问诊数据具体有：线下检查、化验、治疗、疾病类型等。大数据分析平台103存储以自然语言描述的文本，如症状描述，宠物主人的陈诉等，将数据用智能分词和语义分析技术进行处理。图片数据如：影像数据进行图片特征提取。最后使用聚类分析，这样可以便捷的提取每个城市宠物医院宠物疾病特征及分布情况。宠物医生通过APP调取各宠物医院疾病特征库来辅助疾病诊疗。通过犬牌定位数据，后期在动态数据大屏上可以展示各城市各区域的宠物疾病分布状况及犬主住址情况。
结合图1所示的实施例，如图6所示，可选的，本发明一些实施例中，虹膜识别平台104包括：
虹膜定位模型模块601，用于获取宠物眼睛训练图片集；
虹膜定位模型模块601，还用于设计网络层全部采用卷积操作及定位损失函数，形成虹膜定位神经网络，定位损失函数包括分类部分和位置部分，位置部分的权重通过训练得到；
虹膜定位模型模块601，还用于通过宠物眼睛训练图片集及虹膜定位神经网络，训练得到虹膜定位模型；
虹膜识别平台104还包括：
虹膜特征提取模型模块602，用于获取宠物虹膜训练图片集；
虹膜特征提取模型模块602，还用于通过训练设计预置层数的卷积层深度神经网络及特征提取损失函数，形成虹膜特征提取神经网络，特征提取损失函数为改进型损失函数；
虹膜特征提取模型模块602，还用于通过宠物虹膜训练图片集及虹膜特征提取神经网络，训练得到虹膜特征提取模型。
虹膜识别平台104还包括：
虹膜特征搜索模块603，用于获取当前宠物的虹膜特征向量及已注册的虹膜特征库，虹膜特征库中包括至少一个特征向量；
虹膜特征搜索模块603，还用于通过二叉树遍历法，对虹膜特征库进行搜索；
虹膜特征比对模块604，用于采用余弦距离算法计算虹膜特征库中的特征向量与虹膜特征向量的相似度。
本发明实施例中，虹膜定位模型的构建具体如下：
虹膜定位模型模块601获取宠物眼睛训练图片集，设计网络层全部采用卷积操作及定位损失函数，网络层全部采用卷积操作，不使用池化层和全连接层，通过1x1的卷积进行降维，好处是神经网络节点更少，速度更快。形成虹膜定位神经网络，定位损失函数L(x,c,l,g)表达式如下：
Figure BDA0002496260310000131
包括分类部分(conf)和位置部分(loc)，位置部分的权重
Figure BDA0002496260310000132
通过训练得到，其中N是作为前景box的数量，
Figure BDA0002496260310000133
是调整分类部分和位置部分之间的比例，为了让位置loss权重增加，使得框的位置更准确，通过反复训练确定
Figure BDA0002496260310000134
时，定位最准确。
定位虹膜算法实施时过程具体如下：
输入图片；经过卷积神经网络提取特征生成特征图(feature map)，然后在最后一层的特征图(feature map)上每个点生成box，最后所有的box通过非极大值抑制(Non-Maximum Suppression，NMS)筛选出结果并输出。
针对本发明的应用场景，只有一个类别即分类目标类别和背景，那么分类部分(conf)设计成二分类，减少训练难度。分类部分(conf)采用逻辑回归损失函数如下转换成交叉熵公式如下：
Lconf(x,c)＝-c×log×(h(x))-(1-y)×log(1-h(x))
其中h是sigmod函数，x是输入，y是标签(0或1)。
虹膜特征提取模型的构建具体如下：
虹膜特征提取模型模块获取宠物虹膜训练图片集；
通过训练设计预置层数的卷积层深度神经网络及特征提取损失函数，形成虹膜特征提取神经网络，具体的，为了更好的表征虹膜(纹理)特征，该算法设计了resnet 152层深度神经网络，并且对renset网络中的block模块进行了改进，针对本发明应用场景，能更好的提取虹膜的纹理特征；输入112×112大小的图像经过150层卷积层输出7×7大小的特征图，再经过一层全连接层输出1×512维，这个512维特征向量将作为虹膜的特征，最后再经过一层全连接层输出1×C大小的维度，其中c是训练数据的类别数，该算法结果保存的是倒数第二层的512维特征向量。算法本质是多分类算法，所以损失函数在softmax loss的基础上进行改进，特征提取损失函数如下：
Figure BDA0002496260310000141
通过宠物眼睛训练图片集及虹膜定位神经网络，训练得到虹膜定位模型。
虹膜的定位和特征提取在以上已经进行介绍，下面介绍特征搜索和特征比对：
虹膜特征搜索模块603获取当前宠物的虹膜特征向量及已注册的虹膜特征库，虹膜特征库中包括至少一个特征向量，通过二叉树遍历法，对虹膜特征库进行搜索，具体为：对于虹膜特征库，首先选择两个点，然后根据两个点的连线确定一个垂直等分的超平面，然后在超平面分割后的子空间内按照同样的方法继续分割，通过这样的方法把子空间的从属关系用二叉树来表示。搜索过程就是不断的看特征向量属于超平面的哪边，进行二叉树遍历；
虹膜特征比对模块604采用余弦距离算法计算虹膜特征库中的特征向量与虹膜特征向量的相似度，结果(0到1)越大，说明越相似。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其他实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (12)

1.一种智能化宠物管理系统，其特征在于，包括：
数据采集平台、业务管理平台、大数据分析平台及虹膜识别平台；
所述数据采集平台，用于采集宠物数据，将所述宠物数据发送至所述业务管理平台；
所述业务管理平台，用于根据所述宠物数据进行业务处理，得到业务处理数据，将所述业务处理数据发送至所述大数据分析平台；
所述大数据分析平台，用于对所述业务处理数据进行分析，得到分析结果，将所述分析结果发送至所述虹膜识别平台；
所述虹膜识别平台，用于根据所述分析结果为用户提供智能化服务，并通过虹膜识别算法识别宠物。
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述数据采集平台包括：
数据采集微服务，用于基于物联网对智能GPS定位宠物牌、蓝牙宠物牌及RFID宠物牌的数据信息进行采集，得到宠物数据；
所述数据采集平台还包括：
数据同步微服务，用于接收所述数据采集微服务的宠物数据，实现数据采集功能与后台管理功能的分离，并完成数据同步；
数据接口，用于与第三方平台进行数据交互；
服务接口，用于与所述第三方平台进行服务交互。
3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述业务管理平台包括：
数据处理模块，用于根据所述宠物数据进行业务处理，得到业务处理数据；
平台接口，用于将所述业务处理数据发送至所述大数据分析平台；
所述业务管理平台还包括：基础信息管理模块；
所述基础信息管理模块，用于对单位组织、审核人员信息、宠物信息、宠物主人信息、宠物医院信息及系统参数进行录用、管理及维护。
4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，
所述数据处理模块，还用于获取执法终端上传的执法项目及宠物照片，所述执法终端具有拍照功能；
所述数据处理模块，还用于通过人工审核的执法情况对所述宠物照片进行筛选，存储形成图片库；
所述大数据分析平台包括：
图片评分模块，用于获取所述图片库，对所述图片库中的宠物照片进行智能自动识别，设置每一张宠物照片的图片权重评分值；
全自动执法审核模块，用于根据所述执法项目确定审批事项；
所述全自动执法审核模块，还用于判断所述图片库中是否有宠物照片的图片权重评分值满足所述审批事项的审批条件，若有，则将所述宠物照片发送至所述审批事项对应的审批部门；若没有，则提示补充宠物照片。
5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，
所述全自动执法审核模块，还用于确定所述图片库中宠物照片的图片来源地；
所述全自动执法审核模块，还用于根据所述图片来源地确定地区或城市；
所述全自动执法审核模块，还用于获取所述地区或城市的所述审批事项的执法标准，根据所述执法标准调整所述审批事项对应的审批条件，得到审批调整条件。
6.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，所述业务管理平台还包括：
离线计算微服务，用于对所述宠物数据进行清洗，得到宠物定位数据；
所述离线计算微服务，还用于根据所述宠物定位数据，计算得到平均邻区数量的平均值，得到宠物日常活动区域；
所述离线计算微服务，还用于将所述宠物日常活动区域及所述宠物定位数据发送至所述大数据分析平台；
所述大数据分析平台包括：
宠物行为预测模块，用于通过Logit模型或随机森林模型，对所述宠物定位数据进行异常挖掘，得到经纬度点；
所述宠物行为预测模块，还用于通过超远邻区法和多点碰撞法对所述经纬度点进行交叉校验，确定宠物行为是否异常，得到宠物行为预测结果。
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，
所述离线计算微服务，还用于实时的获取宠物基础数据，所述宠物基础数据包括宠物类型、宠物年龄及宠物健康度三个中的至少一个；
所述离线计算微服务，还用于结合所述宠物基础数据对所述宠物日常活动区域进行调整。
8.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，
所述大数据分析平台，还用于根据所述宠物数据确定宠物类型及宠物所处监管区域，所述监管区域的管制等级包括至少两种；
所述大数据分析平台，还用于根据所述监管区域的管制等级设置区域权重评分值，根据所述区域权重评分值及所述宠物类型，评定所述监管区域的风险等级。
9.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，
所述大数据分析平台，还用于获取用户应用软件或宠物医院的宠物问诊数据，所述宠物问诊数据包括文本数据或图片数据；
所述大数据分析平台，还用于通过智能分词和语义分析技术对所述文本数据进行处理，通过图片特征提取技术对所述图片数据进行处理，得到宠物疾病数据；
所述大数据分析平台，还用于通过聚类分析方法处理所述宠物疾病数据，得到每个城市或每个宠物医院的宠物疾病特征及分布情况。
10.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述虹膜识别平台包括：
虹膜定位模型模块，用于获取宠物眼睛训练图片集；
所述虹膜定位模型模块，还用于设计网络层全部采用卷积操作及定位损失函数，形成虹膜定位神经网络，所述定位损失函数包括分类部分和位置部分，所述位置部分的权重通过训练得到；
所述虹膜定位模型模块，还用于通过所述宠物眼睛训练图片集及所述虹膜定位神经网络，训练得到虹膜定位模型。
11.根据权利要求10所述的系统，其特征在于，所述虹膜识别平台还包括：
虹膜特征提取模型模块，用于获取宠物虹膜训练图片集；
所述虹膜特征提取模型模块，还用于通过训练设计预置层数的卷积层深度神经网络及特征提取损失函数，形成虹膜特征提取神经网络，所述特征提取损失函数为改进型损失函数；
所述虹膜特征提取模型模块，还用于通过所述宠物虹膜训练图片集及所述虹膜特征提取神经网络，训练得到虹膜特征提取模型。
12.根据权利要求11所述的系统，其特征在于，所述虹膜识别平台还包括：
虹膜特征搜索模块，用于获取当前宠物的虹膜特征向量及已注册的虹膜特征库，所述虹膜特征库中包括至少一个特征向量；
所述虹膜特征搜索模块，还用于通过二叉树遍历法，对所述虹膜特征库进行搜索；
虹膜特征比对模块，用于采用余弦距离算法计算所述虹膜特征库中的特征向量与所述虹膜特征向量的相似度。
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112786188A (zh) * 2021-02-05 2021-05-11 北京致医健康信息技术有限公司 辅助诊断系统的离线工作方法、装置、终端设备及介质
CN112860925A (zh) * 2021-01-26 2021-05-28 广东奥蓝科技发展有限公司 一种基于大数据的智慧城市执法方法
CN113313170A (zh) * 2021-05-28 2021-08-27 中国人民解放军战略支援部队航天工程大学 基于人工智能的全时全域训练大数据平台

Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002132918A (ja) * 2000-10-26 2002-05-10 Matsushita Electric Ind Co Ltd ペット情報管理システム
CN103279778A (zh) * 2013-05-12 2013-09-04 安徽工程大学 城市宠物智能管理系统
US8548828B1 (en) * 2012-05-09 2013-10-01 DermTap Method, process and system for disease management using machine learning process and electronic media
CN105787203A (zh) * 2016-03-23 2016-07-20 浪潮通信信息系统有限公司 一种预测小区经纬度是否异常的方法
CN109002992A (zh) * 2018-07-23 2018-12-14 山东华网智能科技股份有限公司 宠物数据管理方法、装置及系统
CN109036542A (zh) * 2018-07-30 2018-12-18 合肥东恒锐电子科技有限公司 一种宠物精确识别高效管控持续跟踪方法及系统
CN109146750A (zh) * 2018-08-29 2019-01-04 新安洁环境卫生股份有限公司 一种智慧环卫系统
CN109147879A (zh) * 2018-07-02 2019-01-04 北京众信易保科技有限公司 基于医疗单据的可视化报表的方法和系统
CN109426708A (zh) * 2017-08-22 2019-03-05 上海荆虹电子科技有限公司 一种宠物管理系统及方法
CN110352866A (zh) * 2018-09-30 2019-10-22 北京四个爪爪科技有限公司 宠物行为管理系统

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002132918A (ja) * 2000-10-26 2002-05-10 Matsushita Electric Ind Co Ltd ペット情報管理システム
US8548828B1 (en) * 2012-05-09 2013-10-01 DermTap Method, process and system for disease management using machine learning process and electronic media
CN103279778A (zh) * 2013-05-12 2013-09-04 安徽工程大学 城市宠物智能管理系统
CN105787203A (zh) * 2016-03-23 2016-07-20 浪潮通信信息系统有限公司 一种预测小区经纬度是否异常的方法
CN109426708A (zh) * 2017-08-22 2019-03-05 上海荆虹电子科技有限公司 一种宠物管理系统及方法
CN109147879A (zh) * 2018-07-02 2019-01-04 北京众信易保科技有限公司 基于医疗单据的可视化报表的方法和系统
CN109002992A (zh) * 2018-07-23 2018-12-14 山东华网智能科技股份有限公司 宠物数据管理方法、装置及系统
CN109036542A (zh) * 2018-07-30 2018-12-18 合肥东恒锐电子科技有限公司 一种宠物精确识别高效管控持续跟踪方法及系统
CN109146750A (zh) * 2018-08-29 2019-01-04 新安洁环境卫生股份有限公司 一种智慧环卫系统
CN110352866A (zh) * 2018-09-30 2019-10-22 北京四个爪爪科技有限公司 宠物行为管理系统

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
SABYASACHI DASH, SUSHIL KUMAR SHAKYAWAR, MOHIT SHARMA & SANDEEP KAUSHIK: "Big data in healthcare: management, analysis and future prospects", JOURNAL OF BIG DATA *
陈南: "中国宠物信息化管理和宠物经济发展关系问题的探讨", no. 3, pages 164 *

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112860925A (zh) * 2021-01-26 2021-05-28 广东奥蓝科技发展有限公司 一种基于大数据的智慧城市执法方法
CN112786188A (zh) * 2021-02-05 2021-05-11 北京致医健康信息技术有限公司 辅助诊断系统的离线工作方法、装置、终端设备及介质
CN113313170A (zh) * 2021-05-28 2021-08-27 中国人民解放军战略支援部队航天工程大学 基于人工智能的全时全域训练大数据平台
CN113313170B (zh) * 2021-05-28 2024-02-27 中国人民解放军战略支援部队航天工程大学 基于人工智能的全时全域训练大数据平台

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