CN119666684A - 一种羊舍环境检测系统及方法 - Google Patents

Abstract

本申请提供了一种羊舍环境检测系统及方法，通过所有的光线强度确定羊舍中悬浮颗粒的分布区域；由悬浮颗粒的分布区域和所有检测区域的分布特征对羊舍中悬浮颗粒的浓度进行梯度分析，得到各个检测区域中悬浮颗粒的区域浓度，根据所有的区域浓度确定羊舍中悬浮颗粒的浓度波动特征；通过风速传感器采集羊舍中的流动风速，根据流动风速和所有光线强度确定羊舍中悬浮颗粒的浓度校正系数；通过浓度波动特征和浓度校正系数确定羊舍中悬浮颗粒的置信浓度。上述方案可实现对羊舍中悬浮颗粒的浓度进行梯度检测，降低羊舍中悬浮颗粒分布不均匀对检测悬浮颗粒的浓度时的影响，从而提高检测羊舍中悬浮颗粒的浓度的精确度。

Description

一种羊舍环境检测系统及方法

技术领域

本申请涉及智能环境检测技术领域，更具体地说，本申请涉及一种羊舍环境检测系统及方法。

背景技术

环境检测是指通过各种技术和手段，对自然环境或人造环境中的物理、化学和生物指标进行监测和分析，以评估环境质量、污染状况和潜在风险，环境检测广泛应用于生态保护、工业生产、城市管理、公共健康等领域。

羊舍环境检测指的是一系列技术和流程，用于监测和评估羊舍内的环境条件，以确保羊群的健康和福祉，在现有羊舍环境检测中，采集羊舍中悬浮颗粒的样本，并通过采集的样本对悬浮颗粒进行分析，进而得到羊舍中悬浮颗粒的浓度，但在实际情况下，羊舍中的悬浮颗粒并不是均匀分布的，例如，在羊群密集区、羊粪密集区等区域的悬浮颗粒的浓度较高，在通风口、出口等区域的悬浮颗粒的浓度较低，进而通过采集样本检测羊舍中悬浮颗粒的浓度与羊舍中的实际浓度存在偏差，因此，如何实现对羊舍中悬浮颗粒的浓度进行梯度检测，降低羊舍中悬浮颗粒分布不均匀对检测悬浮颗粒的浓度时的影响，从而提高检测羊舍中悬浮颗粒的浓度的精确度成为业界面临的问题。

发明内容

本申请提供一种羊舍环境检测系统及方法，可实现对羊舍中悬浮颗粒的浓度进行梯度检测，降低羊舍中悬浮颗粒分布不均匀对检测悬浮颗粒的浓度时的影响，从而提高检测羊舍中悬浮颗粒的浓度的精确度。

第一方面，本申请提供一种羊舍悬浮颗粒的浓度检测方法，包括如下步骤：

通过光强传感器采集各个检测区域中的光线强度；

通过所有的光线强度确定羊舍中悬浮颗粒的分布区域；

由所述悬浮颗粒的分布区域和所有检测区域的分布特征对羊舍中悬浮颗粒的浓度进行梯度分析，得到各个检测区域中悬浮颗粒的区域浓度，进而根据所有的区域浓度确定羊舍中悬浮颗粒的浓度波动特征；

通过风速传感器采集羊舍中的流动风速，根据所述流动风速和所有光线强度确定羊舍中悬浮颗粒的浓度校正系数；

通过所述浓度波动特征和所述浓度校正系数确定羊舍中悬浮颗粒的置信浓度。

在一些实施例中，通过所有的光线强度确定羊舍中悬浮颗粒的分布区域具体包括：

将羊舍划分为多个区域；

根据所有的光线强度确定各个区域中悬浮颗粒的散射区域；

通过所有的散射区域确定羊舍中悬浮颗粒的分布区域。

在一些实施例中，由所述悬浮颗粒的分布区域和所有检测区域的分布特征对羊舍中悬浮颗粒的浓度进行梯度分析，得到各个检测区域中悬浮颗粒的区域浓度具体包括：

获取所有检测区域的分布特征；

将羊舍从下往上划分为多个逐层区域；

根据所述悬浮颗粒的分布区域确定羊舍中悬浮颗粒从下往上的多个分布差异梯度；

根据所有的分布差异梯度、所有的逐层区域和所述分布特征确定各个检测区域中悬浮颗粒的区域浓度。

在一些实施例中，根据所有的区域浓度确定羊舍中悬浮颗粒的浓度波动特征具体包括：

根据所有的区域浓度从羊舍的所有检测区域中提取出多个可调检测区域；

通过所有的可调检测区域调整羊舍中检测区域的布局；

通过光强传感器重新采集调整之后的各个检测区域接收的光线强度，得到多个调整光线强度；

根据所有的调整光线强度确定多个突变光线强度；

依据所有的突变光线强度确定羊舍中悬浮颗粒的浓度波动特征。

在一些实施例中，根据所有的区域浓度从羊舍的所有检测区域中提取出多个可调检测区域具体包括：

确定羊舍中悬浮颗粒的穿透阈值；

选取一个区域浓度作为选定区域浓度，将选定区域浓度与所述穿透阈值进行比较；

若选定区域浓度小于所述穿透阈值，则将选定区域浓度对应检测区域作为羊舍中的可调检测区域；

若选定区域浓度大于等于所述穿透阈值，则不做处理；

继续对剩余区域浓度进行判断，进而得到羊舍中的多个可调检测区域。

在一些实施例中，根据所述流动风速和所有光线强度确定羊舍中悬浮颗粒的浓度校正系数具体包括：

根据所述流动风速确定羊舍中悬浮颗粒的颗粒流动系数；

根据所有的光线强度确定羊舍中悬浮颗粒的多个波动浓度；

通过所有的波动浓度和所述颗粒流动系数确定羊舍中悬浮颗粒的浓度校正系数。

在一些实施例中，通过所述浓度波动特征和所述浓度校正系数确定羊舍中悬浮颗粒的置信浓度具体包括：

根据所述浓度波动特征确定羊舍中悬浮颗粒的波动浓度；

根据所述浓度校正系数和所述波动浓度确定羊舍中悬浮颗粒的置信浓度。

第二方面，本申请提供一种羊舍环境检测系统，该羊舍环境检测系统包括有浓度检测单元，所述浓度检测单元包括：

采集模块，用于指示光强传感器采集各个检测区域中的光线强度；

处理模块，用于通过所有的光线强度确定羊舍中悬浮颗粒的分布区域；

所述处理模块，还用于由所述悬浮颗粒的分布区域和所有检测区域的分布特征对羊舍中悬浮颗粒的浓度进行梯度分析，得到各个检测区域中悬浮颗粒的区域浓度，进而根据所有的区域浓度确定羊舍中悬浮颗粒的浓度波动特征；

所述处理模块，还用于指示风速传感器采集羊舍中的流动风速，根据所述流动风速和所有光线强度确定羊舍中悬浮颗粒的浓度校正系数；

执行模块，用于通过所述浓度波动特征和所述浓度校正系数确定羊舍中悬浮颗粒的置信浓度。

第三方面，本申请提供一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有代码，所述处理器被配置为获取所述代码，并执行上述的羊舍悬浮颗粒的浓度检测方法。

第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的羊舍悬浮颗粒的浓度检测方法。

本申请公开的实施例提供的技术方案具有以下有益效果：

本申请提供的羊舍环境检测系统及方法中，首先通过光强传感器采集各个检测区域中的光线强度；通过所有的光线强度确定羊舍中悬浮颗粒的分布区域；由所述悬浮颗粒的分布区域和所有检测区域的分布特征对羊舍中悬浮颗粒的浓度进行梯度分析，得到各个检测区域中悬浮颗粒的区域浓度，进而根据所有的区域浓度确定羊舍中悬浮颗粒的浓度波动特征；通过风速传感器采集羊舍中的流动风速，根据所述流动风速和所有光线强度确定羊舍中悬浮颗粒的浓度校正系数；通过所述浓度波动特征和所述浓度校正系数确定羊舍中悬浮颗粒的置信浓度。

由此可见，本申请在羊舍环境检测过程中，首先，通过对羊舍中的光线强度进行分析，确定羊舍中悬浮颗粒分布情况的区域，进而得到分布区域，根据所述分布区域结合所有检测区域的分布特征对羊舍中悬浮颗粒的浓度进行梯度分析，确定各个检测区域中悬浮颗粒浓度的参数值，进而得到各个检测区域的区域浓度，所述区域浓度可降低羊舍中悬浮颗粒分布不均匀对检测悬浮颗粒的浓度时的影响；其次，通过所有的区域浓度分析羊舍中悬浮颗粒的浓度波动程度的特征，确定羊舍中悬浮颗粒的浓度波动特征，所述浓度波动特征便于快速定位羊舍中悬浮颗粒的区域；进而，通过对羊舍中的流动风速和所有的光线强度进行分析，确定羊舍中悬浮颗粒在通风状态下浓度的校正程度，进而得到浓度校正系数，所述浓度校正系数用于对羊舍中悬浮颗粒的浓度进行修正，通过所述浓度波动特征和所述浓度校正系数确定羊舍中悬浮颗粒的置信浓度，所示置信浓度解决了羊舍中悬浮颗粒分布不均匀对浓度的影响。上述方案可实现对羊舍中悬浮颗粒的浓度进行梯度检测，降低羊舍中悬浮颗粒分布不均匀对检测悬浮颗粒的浓度时的影响，从而提高检测羊舍中悬浮颗粒的浓度的精确度。

附图说明

图1是根据本申请一些实施例所示的羊舍悬浮颗粒的浓度检测方法的示例性流程图；

图2是根据本申请一些实施例所示的布置检测区域的截面示意图；

图3是根据本申请一些实施例所示的确定区域浓度的示例性流程图；

图4是根据本申请一些实施例所示的浓度检测单元的结构示意图；

图5是根据本申请一些实施例所示的实现羊舍悬浮颗粒的浓度检测方法的计算机设备的结构示意图。

具体实施方式

为了更好的理解本申请的技术方案，下面将结合说明书附图以及具体的实施方式对本申请的技术方案进行详细的说明。

参考图1，该图是根据本申请一些实施例所示的羊舍悬浮颗粒的浓度检测方法的示例性流程图，该羊舍悬浮颗粒的浓度检测方法100主要包括如下步骤：

在步骤101中，通过光强传感器采集各个检测区域中的光线强度。

具体实现时，通过现有技术中的物联网技术结合羊舍的空间、通风、历史悬浮颗粒浓度数据等对羊舍中从上往下逐层布置多个检测区域，如图2所述，该图是根据本申请一些实施例所示的布置检测区域的截面示意图，该图中包括检测单元和羊舍内部截面，由于在羊舍中悬浮颗粒越往下浓度越高，因此，在布置检测区域时，越往下布置越密集；在对羊舍进行检测时，将光源从上往下对羊舍进行照射，并由光强传感器采集各个检测区域接收到的光线强度，需要说明的是，在羊舍的顶部布置LED灯，当对羊舍进行悬浮颗粒的浓度检测时，打开LED灯，并通过光强传感器采集布置在羊舍中各个检测区域接收到LED灯发出光线的光线强度；在本实施例中羊舍属于封闭式羊舍；在其他实施例中还可以采用其他方式采集，这里不做限定。

在步骤102中，通过所有的光线强度确定羊舍中悬浮颗粒的分布区域。

在一些实施例中，通过所有的光线强度确定羊舍中悬浮颗粒的分布区域可采用下述步骤实现：

将羊舍划分为多个区域；

根据所有的光线强度确定各个区域中悬浮颗粒的散射区域；

通过所有的散射区域确定羊舍中悬浮颗粒的分布区域。

具体实现时，将羊舍划分为多个区域可采用下述方式实现，即：从羊舍的图纸设计中获取羊舍的建筑结构，通过现有技术中的空间模型划分方法（如几何分割、有限元划分）结合该个建筑结构将羊舍划分为多个区域，其中，划分为多个区域便于对羊舍中的悬浮颗粒进行详细的分析，提高检测悬浮颗粒时的准确度；根据所有的光线强度确定各个区域中悬浮颗粒的散射区域可采用下述方式实现，即：选取一个区域作为选定区域，通过光强传感器采集羊舍中的初始光线强度，其中，所述初始光线强度表示羊舍中LED灯发出的光线强度，将初始光线强度减去选定区域中的各个光线强度，得到各个光线强度的强度差异值，其中，所述强度差异值表示检测区域接收到光线强度与初始光线强度之间的差异程度的参数值，从羊舍的数据库中获取羊舍中的散射强度阈值，其中，所述散射强度阈值表示羊舍中对散射光线强度的判断值，从所有强度差异值中提取出大于散射强度阈值的所有强度差异值，将提取出的各个强度差异值对应检测区域进行相互连接，将连接得到的区域作为选定区域中悬浮颗粒的散射区域，继续确定剩余各个区域中悬浮颗粒的散射区域，其中，所述散射区域表示区域中悬浮颗粒对光线存在散射的区域；通过所有的散射区域确定羊舍中悬浮颗粒对照射光线的分布区域可采用下述方式实现，即：将所有散射区域的集合作为羊舍中悬浮颗粒对照射光线的分布区域，在其他实施例中还可以采用其它方式确定，这里不做限定。

需要说明的是，本申请中的分布区域是反映羊舍中悬浮颗粒分布情况的区域，用于对羊舍中的悬浮颗粒浓度进行分析，便于羊舍及时做出应对悬浮颗粒的策略。

在步骤103中，由所述悬浮颗粒的分布区域和所有检测区域的分布特征对羊舍中悬浮颗粒的浓度进行梯度分析，得到各个检测区域中悬浮颗粒的区域浓度，进而根据所有的区域浓度确定羊舍中悬浮颗粒的浓度波动特征。

在一些实施例中，参考图3所示，该图是本申请一些实施例中确定区域浓度的流程示意图，本实施例中由所述悬浮颗粒的分布区域和所有检测区域的分布特征对羊舍中悬浮颗粒的浓度进行梯度分析，得到各个检测区域中悬浮颗粒的区域浓度可采用下述步骤实现：

首先，在步骤1031中，获取所有检测区域的分布特征；

其次，在步骤1032中，将羊舍从下往上划分为多个逐层区域；

进而，在步骤1033中，根据所述悬浮颗粒的分布区域确定羊舍中悬浮颗粒从下往上的多个分布差异梯度；

最后，在步骤1034中，根据所有的分布差异梯度、所有的逐层区域和所述分布特征确定各个检测区域中悬浮颗粒的区域浓度。

具体实现时，获取所有检测区域的分布特征可采用下述方式实现，即：从羊舍的数据库中获取各个检测区域在羊舍中的位置，将所有检测区域对应位置的集合作为所有检测区域的分布特征，其中，所述分布特征表示羊舍中检测区域的分布情况；将羊舍从下往上划分为多个逐层区域可采用下述方式实现，即：通过现有技术中的机器学习方法结合羊舍的历史悬浮颗粒数据预设羊舍中的区域划分阈值，其中，所述区域划分阈值表示对羊舍从下往上进行划分的阈值，通过区域划分阈值将羊舍从下往上进行叠加划分，即，首先，从羊舍最下边往上以区域划分阈值为大小进行划分，得到第1个逐层区域，从第1个逐层区域最上边往上以两倍区域划分阈值为大小进行划分，得到第2个逐层区域，依次类推，直至羊舍从下往上划分完，得到多个逐层区域，其中，所述逐层区域表示对羊舍中悬浮颗粒穿透程度的区域，用于对羊舍中的悬浮颗粒进行穿透分析，即：分析悬浮颗粒的浓度，；在其它实施例中还可以采用其它方式确定，这里不做限定。

具体实现时，根据所述悬浮颗粒的分布区域确定羊舍中悬浮颗粒从下往上的多个分布差异梯度可采用下述方式实现，即：将悬浮颗粒的分布区域中的所有散射区域按照羊舍中对应位置从下往上的顺序进行排列，将排列得到的序列作为散射区域序列，选取散射区域序列中一组相邻散射区域作为选定相邻散射区域，将选定相邻散射区域的第1个散射区域的面积减去第2个散射区域的面积，将相减得的值作为羊舍中悬浮颗粒从下往上选定相邻散射区域的分布差异梯度，继续确定羊舍中悬浮颗粒从下往上剩余各组相邻散射区域的分布差异梯度，其中，所述分布差异梯度表示羊舍中悬浮颗粒对应相邻区域之间的差异程度的梯度值，用于对羊舍中的悬浮颗粒浓度进行分析；在其他实施例中还可以采用其他方式确定，这里不做限定。

具体实现时，根据所有的分布差异梯度、所有的逐层区域和所述分布特征确定各个检测区域中悬浮颗粒的区域浓度可采用下述方式实现，即：初始化一个区域浓度模型，将所有的分布差异梯度、所有的逐层区域和所述分布特征作为该个区域浓度模型的约束参数，将所有检测区域的光线强度作为该个区域浓度模型的初始化参数，通过该个区域浓度模型输出各个检测区域中悬浮颗粒的区域浓度，所述区域浓度模型是使用机器学习算法（如回归算法、神经网络等）建立区域浓度的区域浓度模型，所述区域浓度模型例如：多个区域浓度=所有的分布差异梯度*A+所有的逐层区域*B+所述分布特征*C+所有检测区域的光线强度*D，其中，所述A，B，C，D是权重系数，A，B，C，D可根据大量区域浓度进行确定，在其它实施例中还可以采用其它方式确定，这里不做限定。

需要说明的是，本申请中的区域浓度表示羊舍检测区域中悬浮颗粒浓度的参数值，用于对羊舍检测区域中悬浮颗粒的浓度进行预测，便于得到羊舍中悬浮颗粒的浓度。

在一些实施例中，根据所有的区域浓度确定羊舍中悬浮颗粒的浓度波动特征可采用下述步骤实现：

根据所有的区域浓度从羊舍的所有检测区域中提取出多个可调检测区域；

通过所有的可调检测区域调整羊舍中检测区域的布局；

通过光强传感器重新采集调整之后的各个检测区域接收的光线强度，得到多个调整光线强度；

根据所有的调整光线强度确定多个突变光线强度；

依据所有的突变光线强度确定羊舍中悬浮颗粒的浓度波动特征。

其中，在一些实施例中，根据所有的区域浓度从羊舍的所有检测区域中提取出多个可调检测区域可采用下述步骤实现：

确定羊舍中悬浮颗粒的穿透阈值；

选取一个区域浓度作为选定区域浓度，将选定区域浓度与所述穿透阈值进行比较；

若选定区域浓度小于所述穿透阈值，则将选定区域浓度对应检测区域作为羊舍中的可调检测区域；

若选定区域浓度大于等于所述穿透阈值，则不做处理；

继续对剩余区域浓度进行判断，进而得到羊舍中的多个可调检测区域。

具体实现时，确定羊舍中悬浮颗粒的穿透阈值可采用下述方式实现，即：从羊舍的数据库中获取羊舍中悬浮颗粒对羊群不存在影响时的历史区域浓度数据，通过现有技术中的统计分析（如均值与标准差法、中位数与四分位距法）结合历史区域浓度数据计算羊舍中悬浮颗粒的穿透阈值，其中，所述穿透阈值表示羊舍中悬浮颗粒对羊群不存在影响时的穿透程度的阈值，用于对羊舍中的悬浮颗粒进行判断；在其他实施例中还可以采用其它方式确定，这里不做限定。

需要说明的是，本申请中当区域浓度小于穿透阈值时，该个区域浓度对应检测区域到光源区间内的悬浮颗粒对羊群存在影响，当区域浓度大于等于穿透阈值时，该个区域浓度对应检测区域到光源区间内的悬浮颗粒对羊群不存在影响，因此，将不存在影响区域内的检测区域作为可变动的检测区域，可安排在其它检测的区域内，便于更加准确的得到羊舍中悬浮颗粒的分布情况。

具体实现时，通过所有的可调检测区域调整羊舍中检测区域的布局可采用下述方式实现，即：将羊舍中检测区域除去可调检测区域之后的所有检测区域对应的区域浓度进行降序排列，得到区域浓度序列，提取出穿透序列中的第1个区域浓度，将一个可调检测区域放入第1个区域浓度对应的检测点到LED等的中间点位置，提取出穿透序列中的第2个区域浓度，将一个可调检测区域放入第2个区域浓度对应的检测点到LED等的中间点位置，依次类推，直至将所有可调检测点全部放入，在其它实施例中还可以采用其它方式进行调整，这里不做限定。

需要说明的是，本申请中若按照上述方案放完后还存在可调检测区域，则将剩余的所有可调检测区域重复上述放入过程，直至所有可调检测区域完全放入。

具体实现时，将光强传感器重新采集调整之后的各个检测区域接收的光线强度均作为调整光线强度，其中，所述调整光线强度表示羊舍中检测区域进行调整之后采集到的光线强度，用于对羊舍中悬浮颗粒的浓度进行分析；根据所有的调整光线强度确定多个突变光线强度可采用下述方式实现，即：选取羊舍中纵向的相邻检测区域作为选定相邻检测区域，将选定相邻检测区域中第1个检测区域对应调整光线强度减去第2个检测区域对应调整光线强度，得到选定相邻检测区域的强度差异值，其中，所述强度差异值表示相邻检测区域采集到的光线强度之间的差异程度的参数值，通过距离传感器采集选定相邻检测区域之间的距离，根据现有技术总的光线强度衰减公式（如反平方定律、比尔-朗伯定律）等结合该公式确定选定相邻检测区域的强度衰减值，所述强度衰减值表示相邻检测区域之间光线强度正常衰减程度的参数值，将该个强度差异值的绝对值与该个强度衰减值进行比较，若该个强度差异值的绝对值大于该个强度衰减值，并当该个强度差异值为正数时，则将选定相邻检测区域中第2个检测区域对应调整光线强度作为选定相邻检测区域的突变光线强度，若该个强度差异值的绝对值大于该个强度衰减值，并当该个强度差异值为负数时，则将选定相邻检测区域中第1个检测区域对应调整光线强度作为选定相邻检测区域的突变光线强度，继续确定多个突变光线强度，在其它实施例中还可以采用其它方式确定，这里不做限定。

需要说明的是，本申请中所述突变光线强度表示相邻检测区域之间光线强度的突变程度的参数值，用于对相邻检测区域之间悬浮颗粒的存在情况进行分析，当相邻检测区域中第1个检测区域对应光线强度是突变光线强度时，表示第1个检测区域到LED灯之间存在大量悬浮颗粒，若当相邻检测区域中第2个检测区域对应光线强度是突变光线强度时，表示相邻检测区域之间存在大量悬浮颗粒。

具体实现时，依据所有的突变光线强度确定羊舍中悬浮颗粒的浓度波动特征可采用下述方式实现，即：选定一个突变光线强度作为选定突变光线强度，若选定突变光线强度对应检测区域属于相邻检测区域中的第1个检测区域，则通过距离传感器采集第1个检测区域到LED灯之间的角度，若若选定突变光线强度对应检测区域属于相邻检测区域中的第2个检测区域，则通过距离传感器采集相邻检测区域之间的角度，进而得到选定突变光线强度对应的角度，继续确定剩余各个突变光线强度对应的角度，将羊舍按照所有突变光线强度集中的区域划分为多个突变区域，通过现有技术中的悬浮颗粒浓度公式（如迷失散射理论、比尔-朗伯定律）结合所有突变光线强度和各个突变光线强度对应角度确定羊舍的各个突变区域中悬浮颗粒的浓度，将各个突变区域中悬浮颗粒的浓度的集合作为羊舍中悬浮颗粒的浓度波动特征；在一些实施例中还可以采用其它方式确定，这里不做限定。

需要说明的是，本申请中的浓度波动特征是反映羊舍中悬浮颗粒的浓度波动程度的特征，用于对羊舍中的悬浮颗粒的浓度进行分析，便于快速定位羊舍中悬浮颗粒的区域，进而制定去除悬浮颗粒的应对策略。

在步骤104中，通过风速传感器采集羊舍中的流动风速，根据所述流动风速和所有光线强度确定羊舍中悬浮颗粒的浓度校正系数。

具体实现时，通过风速传感器采集羊舍中的流动风速可采用下述方式实现，即：通过风速传感器采集羊舍在通风状态下的流动风速和风向，需要说明的是，本申请中的所述流动风速表示对羊舍进行通风后的流动风速，用于对羊舍中的悬浮颗粒状况进行分析；其中，所使用的风速传感器集成了风向传感器；在其它实施例中还可以采用其它方式确定，这里不做限定。

在一些实施例中，根据所述流动风速和所有光线强度确定羊舍中悬浮颗粒的浓度校正系数可采用下述步骤实现：

根据所述流动风速确定羊舍中悬浮颗粒的颗粒流动系数；

根据所有的光线强度确定羊舍中悬浮颗粒的多个波动浓度；

通过所有的波动浓度和所述颗粒流动系数确定羊舍中悬浮颗粒的浓度校正系数。

具体实现时，根据所述流动风速确定羊舍中悬浮颗粒的颗粒流动系数可采用下述方式实现，即：将流动风速中的风速作自然指数运算，将自然指数运算得到的值的倒数作为羊舍中悬浮颗粒的颗粒流动系数，其中，所述颗粒流动系数表示羊舍中悬浮颗粒在通风时的流动程度的参数；根据所有的光线强度确定羊舍中悬浮颗粒的多个波动浓度可采用下述方式实现，即：通过距离传感器采集颗粒浓度图中各个突变区域的中心点到通风口位置的距离，将所有的光线强度按照对应检测区域相对于风向从前往后的顺序进行排列，将排列得到的序列作为光线强度序列，选取光线强度序列中的一个光线强度作为选定光线强度，将选定光线强度在光线强度序列中对应位置除以选定光线强度对应突变区域的中心点到通风口位置的距离，将相除得到的值与选定光线强度进行相乘，将悬浮颗粒浓度公式（如迷失散射理论、比尔-朗伯定律）结合相乘得到的值计算出的值作为羊舍中选定光线强度对应的波动浓度，继续确定浓度序列中剩余各个光线强度对应的波动浓度，其中，所述波动浓度表示羊舍中悬浮颗粒在通风时浓度的波动程度的参数值，用于对羊舍中悬浮颗粒的变动情况进行分析；在其它实施例中还可以采用其它方式进行确定，这里不做限定。

具体实现时，通过所有的波动浓度和所述颗粒流动系数确定羊舍中悬浮颗粒的浓度校正系数可采用下述方式实现，即：将颗粒浓度图中的各个浓度均减去对应波动浓度，将所有相减得到的各个浓度均作为通风浓度，其中，所述通风浓度表示羊舍在通风状态下悬浮颗粒的浓度，从羊舍的悬浮颗粒数据库中获取悬浮颗粒的摩尔质量，将最大通风浓度与颗粒流动系数进行相乘，将相乘得到的值作为上限值，将最小通风浓度与颗粒流动系数进行相乘，将相乘得到的值作为下限值，将上限值与下限值的差值作为羊舍中悬浮颗粒的浓度校正系数；在其它实施例中还可以采用其它方式确定，这里不做限定。

需要说明的是，本申请中的浓度校正系数表示羊舍中悬浮颗粒在通风状态下浓度的校正程度的参数值，用于对羊舍中悬浮颗粒的浓度进行修正，便于对羊舍中的悬浮颗粒做出相应的调整策略。

在步骤105中，通过所述浓度波动特征和所述浓度校正系数确定羊舍中悬浮颗粒的置信浓度。

在一些实施例中，通过所述浓度波动特征和所述浓度校正系数确定羊舍中悬浮颗粒的置信浓度可采用下述步骤实现：

根据所述浓度波动特征确定羊舍中悬浮颗粒的波动浓度；

根据所述浓度校正系数和所述波动浓度确定羊舍中悬浮颗粒的置信浓度。

具体实现时，根据所述浓度波动特征确定羊舍中悬浮颗粒的波动浓度可采用下述方式实现，即：将浓度波动特征中的最大浓度除以最小浓度，将相除得到的值作底数为10的对数运算，将对数运算得到的值与浓度波动特征中的所有浓度的平均值进行相乘，将相乘得到的值作为羊舍中悬浮颗粒的波动浓度，其中，所述波动浓度表示羊舍中悬浮颗粒在波动情况下的浓度（如通风情况下的浓度），用于对羊舍中的浓度进行预测；根据所述浓度校正系数和所述波动浓度确定羊舍中悬浮颗粒的置信浓度可采用下述方式实现，即：将波动浓度与浓度校正系数进行相乘，将相乘得到的值作为羊舍中悬浮颗粒的置信浓度；在其他实施例中还可以采用其他方式确定，这里不做限定。

另外，本申请的另一方面，在一些实施例中，本申请提供一种羊舍环境检测系统，该羊舍环境检测系统包括有浓度检测单元，参考图4，该图是根据本申请一些实施例所示的浓度检测单元的结构示意图，该浓度检测单元400包括：采集模块401、处理模块402和执行模块403，分别说明如下：

采集模块401，本申请中采集模块401主要用于指示光强传感器采集各个检测区域中的光线强度；

处理模块402，本申请中处理模块402用于通过所有的光线强度确定羊舍中悬浮颗粒的分布区域；

需要说明的是，本申请中处理模块402还用于由所述悬浮颗粒的分布区域和所有检测区域的分布特征对羊舍中悬浮颗粒的浓度进行梯度分析，得到各个检测区域中悬浮颗粒的区域浓度，进而根据所有的区域浓度确定羊舍中悬浮颗粒的浓度波动特征；

另外，需要说明的是，本申请中处理模块402还用于指示风速传感器采集羊舍中的流动风速，根据所述流动风速和所有光线强度确定羊舍中悬浮颗粒的浓度校正系数；

执行模块403，本申请中执行模块403主要用于通过所述浓度波动特征和所述浓度校正系数确定羊舍中悬浮颗粒的置信浓度。

另外，本申请还提供一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有代码，所述处理器被配置为获取所述代码，并执行上述的羊舍悬浮颗粒的浓度检测方法。

在一些实施例中，参考图5，该图是根据本申请一些实施例所示的实现羊舍悬浮颗粒的浓度检测方法的计算机设备的结构示意图。上述实施例中的羊舍悬浮颗粒的浓度检测方法可以通过图5所示的计算机设备来实现，该计算机设备500包括至少一个处理器501、通信总线502、存储器503以及至少一个通信接口504。

处理器501可以是一个通用中央处理器(central processing unit，CPU)，也可以是特定应用集成电路(application specific integrated circuit，ASIC)。

通信总线502可用于在上述组件之间传送信息。

存储器503可以是只读存储器（read only memory，ROM）或可存储静态信息和指令的其它类型的静态存储设备、随机存取存储器（random access memory，RAM）或者可存储信息和指令的其它类型的动态存储设备，也可以是电可擦可编程只读存储器（electricallyerasable programmable read only memory，EEPROM）、只读光盘（compact disc readonly Memory，CD ROM）或其它光盘存储、光碟存储（包括压缩光碟、激光碟、光碟、数字通用光碟、蓝光光碟等）、磁盘或者其它磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其它介质，但不限于此。存储器503可以是独立存在，通过通信总线502与处理器501相连接。存储器503也可以和处理器501集成在一起。

其中，存储器503用于存储执行本申请方案的程序代码，并由处理器501来控制执行。处理器501用于执行存储器503中存储的程序代码。程序代码中可以包括一个或多个软件模块。上述实施例中使用的方法可以通过处理器501以及存储器503中的程序代码中的一个或多个软件模块实现。

通信接口504，使用任何收发器一类的装置，用于与其它设备或通信网络通信，如以太网、无线接入网（radio access network，RAN）、无线局域网（wireless local areanetworks，WLAN）等。

在具体实现中，作为一种实施例，计算机设备可以包括多个处理器，这些处理器中的每一个可以是一个单核（single CPU）处理器，也可以是一个多核（multi CPU）处理器。这里的处理器可以指一个或多个设备、电路、和/或用于处理数据（例如计算机程序指令）的处理核。

上述的计算机设备可以是一个通用计算机设备或者是一个专用计算机设备。在具体实现中，计算机设备可以是台式机、便携式电脑、网络服务器、掌上电脑（personaldigital assistant，PDA）、移动手机、平板电脑、无线终端设备、通信设备或者嵌入式设备。本申请实施例不限定计算机设备的类型。

另外，本申请还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的羊舍悬浮颗粒的浓度检测方法。

尽管已描述了本申请的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本申请范围的所有变更和修改。

显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种羊舍悬浮颗粒的浓度检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

通过光强传感器采集各个检测区域中的光线强度；

通过所有的光线强度确定羊舍中悬浮颗粒的分布区域；

由所述悬浮颗粒的分布区域和所有检测区域的分布特征对羊舍中悬浮颗粒的浓度进行梯度分析，得到各个检测区域中悬浮颗粒的区域浓度，进而根据所有的区域浓度确定羊舍中悬浮颗粒的浓度波动特征；

通过风速传感器采集羊舍中的流动风速，根据所述流动风速和所有光线强度确定羊舍中悬浮颗粒的浓度校正系数；

通过所述浓度波动特征和所述浓度校正系数确定羊舍中悬浮颗粒的置信浓度。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，通过所有的光线强度确定羊舍中悬浮颗粒的分布区域具体包括：

将羊舍划分为多个区域；

根据所有的光线强度确定各个区域中悬浮颗粒的散射区域；

通过所有的散射区域确定羊舍中悬浮颗粒的分布区域。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，由所述悬浮颗粒的分布区域和所有检测区域的分布特征对羊舍中悬浮颗粒的浓度进行梯度分析，得到各个检测区域中悬浮颗粒的区域浓度具体包括：

获取所有检测区域的分布特征；

将羊舍从下往上划分为多个逐层区域；

根据所述悬浮颗粒的分布区域确定羊舍中悬浮颗粒从下往上的多个分布差异梯度；

根据所有的分布差异梯度、所有的逐层区域和所述分布特征确定各个检测区域中悬浮颗粒的区域浓度。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所有的区域浓度确定羊舍中悬浮颗粒的浓度波动特征具体包括：

根据所有的区域浓度从羊舍的所有检测区域中提取出多个可调检测区域；

通过所有的可调检测区域调整羊舍中检测区域的布局；

通过光强传感器重新采集调整之后的各个检测区域接收的光线强度，得到多个调整光线强度；

根据所有的调整光线强度确定多个突变光线强度；

依据所有的突变光线强度确定羊舍中悬浮颗粒的浓度波动特征。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所有的区域浓度从羊舍的所有检测区域中提取出多个可调检测区域具体包括：

确定羊舍中悬浮颗粒的穿透阈值；

选取一个区域浓度作为选定区域浓度，将选定区域浓度与所述穿透阈值进行比较；

若选定区域浓度小于所述穿透阈值，则将选定区域浓度对应检测区域作为羊舍中的可调检测区域；

若选定区域浓度大于等于所述穿透阈值，则不做处理；

继续对剩余区域浓度进行判断，进而得到羊舍中的多个可调检测区域。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述流动风速和所有光线强度确定羊舍中悬浮颗粒的浓度校正系数具体包括：

根据所述流动风速确定羊舍中悬浮颗粒的颗粒流动系数；

根据所有的光线强度确定羊舍中悬浮颗粒的多个波动浓度；

通过所有的波动浓度和所述颗粒流动系数确定羊舍中悬浮颗粒的浓度校正系数。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，通过所述浓度波动特征和所述浓度校正系数确定羊舍中悬浮颗粒的置信浓度具体包括：

根据所述浓度波动特征确定羊舍中悬浮颗粒的波动浓度；

根据所述浓度校正系数和所述波动浓度确定羊舍中悬浮颗粒的置信浓度。

8.一种羊舍环境检测系统，该羊舍环境检测系统包括浓度检测单元，其特征在于，所述浓度检测单元包括：

采集模块，用于指示光强传感器采集各个检测区域中的光线强度；

处理模块，用于通过所有的光线强度确定羊舍中悬浮颗粒的分布区域；

所述处理模块，还用于由所述悬浮颗粒的分布区域和所有检测区域的分布特征对羊舍中悬浮颗粒的浓度进行梯度分析，得到各个检测区域中悬浮颗粒的区域浓度，进而根据所有的区域浓度确定羊舍中悬浮颗粒的浓度波动特征；

所述处理模块，还用于指示风速传感器采集羊舍中的流动风速，根据所述流动风速和所有光线强度确定羊舍中悬浮颗粒的浓度校正系数；

执行模块，用于通过所述浓度波动特征和所述浓度校正系数确定羊舍中悬浮颗粒的置信浓度。

9.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有代码，所述处理器被配置为获取所述代码，并执行如权利要求1至7任一项所述的羊舍悬浮颗粒的浓度检测方法。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的羊舍悬浮颗粒的浓度检测方法。