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龙图腾网获悉榆林市畜牧兽医服务中心;陕西微牧云信息科技有限公司申请的专利基于养殖环境检测数据的常见动物疾病预警方法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：CN120853889B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202510977260.2，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权基于养殖环境检测数据的常见动物疾病预警方法及系统是由白崇生;贾奋光;郭文庆;刘万华;李林;郝玉青;王子蕴;曹拆设计研发完成，并于2025-07-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于养殖环境检测数据的常见动物疾病预警方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于养殖环境检测数据的常见动物疾病预警方法及系统，涉及动物疾病预警技术领域，该方法包括：交互目标养殖环境，获取养殖环境检测数据和邻域环境数据；确定目标养殖环境的养殖对象信息，调用预构建的疾病分类器进行定性分类分析，输出结果为潜在疾病集；根据历史疾病数据，确定养殖环境检测数据中M个环境指标面向潜在疾病集的风险累积率集；根据邻域环境数据与养殖环境检测数据，生成目标养殖环境的预测环境序列数据，对潜在疾病集进行风险累积计算，获取每一潜在疾病的累积疾病风险；基于多个累积疾病风险生成动物疾病预警报告，并执行预警响应。本发明解决了现有技术中存在的动物疾病预警不准确的技术问题。

本发明授权基于养殖环境检测数据的常见动物疾病预警方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于养殖环境检测数据的常见动物疾病预警方法，其特征在于，包括： 交互目标养殖环境，获取养殖环境检测数据和邻域环境数据； 确定目标养殖环境的养殖对象信息，并结合所述养殖对象信息与所述养殖环境检测数据，调用预构建的疾病分类器进行定性分类分析，输出定性分类分析结果为潜在疾病集，包括： 交互获取目标养殖环境的养殖对象信息； 基于所述养殖对象信息进行特征提取，获取类别特征、品种特征与阶段特征，输出为养殖对象特征； 基于所述养殖对象特征于预构建的所述疾病分类器中激活对应的定性分类通道，并输入所述养殖对象信息与所述养殖环境检测数据进行定性分类分析，获取定性分类分析结果； 其中，确定目标养殖环境的养殖对象信息，并结合所述养殖对象信息与所述养殖环境检测数据，调用预构建的疾病分类器进行定性分类分析，之前，包括： 基于历史疾病数据，训练对应多类养殖对象的多个定性分类分支，其中，所述定性分类分支下包括多个所述定性分类分支通道，每一所述定性分类分支通道对应所述定性分类分支对应的养殖对象的一段养殖期； 通过养殖对象分类层，集成多个所述定性分类分支，输出为所述疾病分类器； 获取所述定性分类分析结果中每一潜在疾病对应的类别概率，输出为类别概率集； 基于预设的显著性约束，遍历所述类别概率集进行显著性初筛； 根据显著性初筛结果对所述定性分类分析结果进行数据清洗，并输出数据清洗后的所述定性分类分析结果为所述潜在疾病集，其中，所述潜在疾病集包括N个潜在疾病，N大于等于1； 根据历史疾病数据，确定所述养殖环境检测数据中M个环境指标面向所述潜在疾病集的风险累积率集，其中，M大于等于2，包括： 根据所述养殖对象特征，收集目标养殖环境的本源历史疾病数据与同源历史疾病数据，输出为所述历史疾病数据； 以所述潜在疾病集为索引，遍历所述历史疾病数据进行分类筛选，获取潜在疾病历史数据，其中，所述潜在疾病历史数据包括对应N个潜在疾病的N个历史数据簇； 提取所述养殖环境检测数据中的M个环境指标作为分析对象集，并遍历N个所述历史数据簇分别进行风险累积建模，获取M个所述环境指标的风险累积率模型，输出为所述风险累积率集； 根据所述邻域环境数据与所述养殖环境检测数据，生成目标养殖环境的预测环境序列数据，并根据所述养殖环境检测数据与所述风险累积率集对所述潜在疾病集进行风险累积计算，获取每一潜在疾病的累积疾病风险，包括： 以所述养殖环境检测数据为起始状态，基于滑动窗口法，根据所述邻域环境数据进行步进环境预测，获取所述预测环境序列数据，其中，所述预测环境序列数据包括M个预测环境指标序列； 在所述预测环境序列数据中随机提取第一预测环境指标序列，并基于所述风险累积率集，将第一预测环境指标序列映射为N个潜在疾病-预测风险累积率序列并对应拟合，生成N个潜在疾病-预测风险累积率曲线； 遍历所述预测环境序列数据，获取M个所述预测环境指标序列对应的M组累积率曲线组； 基于N个潜在疾病对M组所述累积率曲线组进行分组积分，并分组加和分组积分结果，获取N个潜在疾病的所述累积疾病风险； 基于多个累积疾病风险生成动物疾病预警报告，并执行预警响应。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人榆林市畜牧兽医服务中心;陕西微牧云信息科技有限公司，其通讯地址为：719000 陕西省榆林市上郡北路324号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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