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龙图腾网恭喜南京星罗智能科技有限公司;华裕农业科技有限公司申请的专利一种多模态生物计算驱动的家禽健康智能监测系统及方法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：CN118352076B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202410300411.6，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权一种多模态生物计算驱动的家禽健康智能监测系统及方法是由黄君贤;王连增;乔华欣;周守长;陈子欣;闫文亮;高健峰;薛晓阳;徐焕良;戴维;吴文彩;季呈明;朱留超;邓文聪设计研发完成，并于2024-03-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多模态生物计算驱动的家禽健康智能监测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多模态生物计算驱动的家禽健康智能监测系统，涉及家禽智慧养殖技术领域，包括硬件终端设备模块、数据处理模块和前端模块，硬件终端设备模块对家禽音频数据进行实时采集，并上传至数据处理模块；数据处理模块通过应用自主研发的音频人工智能识别算法对接收到的家禽音频数据进行健康识别和分类分析，以判断家禽是否患病以及患病的种类，并将识别结果实时反馈至所述前端模块。本系统通过集成前端、后端和硬件技术，实现了对家禽健康状况的全面监控；系统采用SE‑ResNet网络和持续学习技术，不断改进算法以提供更精确的健康监控。

本发明授权一种多模态生物计算驱动的家禽健康智能监测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种多模态生物计算驱动的家禽健康智能监测系统，其特征在于：包括，硬件终端设备模块，包括树莓派4b和小型麦克风，所述硬件终端设备模块对家禽音频数据进行实时采集，并将所述家禽音频数据上传至数据处理模块；数据处理模块，包括家禽智慧云端，用于接收并处理前端模块发送的家禽音频数据，所述家禽智慧云端通过应用自主研发的音频人工智能识别算法对接收到的家禽音频数据进行健康识别和分类分析，以判断家禽是否患病以及患病的种类，并将识别结果实时反馈至所述前端模块；前端模块，包括移动应用和Web页面，用于兽医远程监控鸡舍中鸡只的健康状况，所述前端模块对数据处理模块反馈的识别结果进行解析和整理，并通过页面或移动应用的界面向用户进行展示；所述数据处理模块的处理流程如下：在起始阶段，进行详尽的关键因素分析，以确定影响音频数据质量和目标检测效果的关键因素，以及影响家禽健康的环境和生理指标；开发目标检测算法模型，融合信号处理、模式识别、生物识别技术，对采集的多模态数据进行综合分析和目标检测；在算法模型训练过程中，模拟实际环境的随机变动和噪声条件，并引入真实场景数据作为训练素材；在网络模型中融入卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络，并结合注意力机制增强特征学习能力；使用交叉验证评估模型性能，并广泛测试不同的超参数设置以寻找到最优的网络配置；进行全面的模型验证和评估以确保性能满足预期，并将经过优化的模型部署到实际应用中；所述开发目标检测算法模型包括以下内容：借鉴生物系统信息处理机制，构建基于生物计算模型包括DNA计算、细胞计算、神经元计算的算法框架，并赋予模型具有自适应、自组织、自修复的生物学特性；将真实养殖室中录制的多源异构数据作为模型输入，并对原始多源异构数据进行标注、清洗和切片；设计基于DNA分子计算的特征提取引擎，利用DNA序列及其配对规则对输入数据执行并行滤波和映射操作，进行高效特征提取；将不同来源的特征进行融合以构建多模态特征表示，并将每个数据切片转换为三维张量batch,fea,feature_dim；选择基于DNA细胞神经元计算的模型架构包括分子卷积网络、树突脉冲网络；模拟生物抗原-抗体识别机制，将标注数据作为抗原模式，通过免疫计算进行模式匹配分类；采用交叉熵损失作为损失函数，计算预测标签与真实标签的差距；引入进化算法优化模型参数使模型具备进化适应能力，并在人工生命虚拟环境中训练模型生存和进化；将训练好的模型部署后，引入在线学习策略，持续从实际环境获取数据，动态更新模型参数；其中，其中batch表示批量大小，fea表示时间步长或频率步长，feature_dim表示特征维度；所述设计基于DNA分子计算的特征提取引擎包括以下步骤：获取标注、清洗和切片后的多源异构数据；构建模拟耳蜗结构的DNA分子滤波器，对音频信号进行并行频带滤波；设计DNA浓度编码机制，将各频带能量映射为DNA浓度，模拟人耳非线性感知；通过设计DNA酶切割模式，对DNA编码语音特征的压缩和去冗余；利用深度学习模型从视频数据中提取视觉特征包括家禽体态和嘴部运动，并将视觉特征与基于生物计算的语音特征融合，构建多模态特征表示；构建基于元宇宙的虚拟家禽养殖场景，收集多视角、多模态的大规模模拟数据；通过与现实数据和专家知识的对比，利用半监督或非监督学习自动标注模拟数据，并对标注好的模拟数据进行变换扩增；将不同家禽声纹特征作为抗原模式，通过免疫计算建模抗体库，用于声纹识别和健康状态分类；将模型置于元宇宙虚拟环境中生存进化，并引入进化算法优化模型架构和参数，以适应多变虚实环境；将训练好的模型部署到实际应用环境中，引入在线学习策略持续更新抗体库以适应新数据分布；所述构建模拟耳蜗结构的DNA分子滤波器包括以下步骤：基于人耳耳蜗频率范围和频带划分，设计一组DNA序列集合{S1,S2,...,Sn}，其中每个序列Si的长度Li和核苷酸序列，对应于第i个频带滤波器的中心频率fi和带宽Bi；采用DNA编码算法，将采样频率为fs的输入语音信号xt编码为长度L的DNA序列X；提取各Xi的浓度值Ci，构成滤波后的频带分量集{C1,C2,...,Cn}；对DNA序列X进行DNA分子计算X→{X1,X2,...,Xn}，其中表示DNA序列杂交操作；计算各Xi中A、T、C、G四种核苷酸的数量，分别记为Ai、Ti、Ci、Gi，则Xi的DNA浓度值Ci＝Ai+Ti+Ci+Gi；将浓度值{C1,C2,...,Cn}进行归一化，得到第i频带的相对能量Ei＝Ci∑Cji,j＝1,2,...,n；采用公式Fi＝aln1+bEi对Ei进行非线性映射，获得第i频带的非线性特征Fi，其中a、b为常数；将{F1,F2,...,Fn}重新编码为长度M的DNA序列Y；设计一组K种DNA酶E＝{E1,E2,...,EK}，按照编码规则对Y进行切割得到Yj，计算各Yj中Ai、Ti、Ci、Gi的数量作为压缩特征输出；若压缩特征不在预设阈值范围内，则返回重新涉及DNA序列集合{S1,S2,...,Sn}，否则压缩特征完成输出；所述模拟实际环境的随机变动和噪声条件包括以下步骤：使用3D建模软件创建逼真的家禽养殖场景以模拟鸡舍的结构和材质，并设定环境参数调节功能，反映现实养殖环境的动态变化；加入家禽3D模型，通过编程算法模拟家禽的运动和生理反应，并生成随机环境事件；使用实测噪声数据创建噪声模型，并根据养殖场的不同区域和条件，模拟噪声的空间分布和时间变化；设计噪声传播和衰减模型，考虑声音在不同材料和结构中的传播特性，以及空间几何对声场的影响；引入真实场景数据包括历史气象数据、养殖场环境监测记录和家禽行为日志；将模拟生成的数据与真实数据结合，通过数据扩增技术增加训练集的多样性和覆盖范围；所述判断家禽是否患病以及患病的种类包括以下步骤：获取家禽音频数据，以及DNA分子计算的特征提取引擎从家禽音频数据提取的关键声学特征；使用深度学习模型从视频中提取家禽行为特征包括如体态、步态、嘴部运动，作为辅助特征输入；利用半监督或非监督学习自动标注模拟数据，并对标注好的模拟数据进行变换扩增；基于生物免疫计算原理，将标注好的正常家禽声纹作为抗原模式，通过进化算法训练抗体库作为基线模型；将基线抗体库中的正常声纹模式与输入音频进行初步匹配，计算相似度得分；对于得分高于预设置信度阈值的音频，利用注意力机制从多模态特征中关注时空语境信息，结合先验知识包括家禽年龄和品种，精确判断是否为正常行为模式；对于可疑异常音频，利用生成对抗网络进行异常检测，从正常声纹分布中鉴别出偏离样本；针对检测到的异常音频，分别匹配预定义的疾病声纹库、环境噪音库和非鸡叫库，计算各自的相似度得分向量；将相似度得分向量输入一个注意力融合模块，并引入腹腔视频、环境感知信息，进行加权融合；输出加权融合后的综合得分向量至一分类决策模块，根据贝叶斯决策理论计算后验概率，作出最终的健康状态判断；针对判断为患病的音频，将其与疾病声纹库进行精细比对，识别出具体的疾病类型及其置信度；将决策结果包括健康、非鸡叫、患病及其种类和置信度分数，通过消息队列实时发送给前端模块。

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