摘要
本申请涉及人工智能技术领域,涉及一种基于视觉监控的养殖状态监控方法及系统。本发明利用养殖状态异常诊断网络自动提取养殖区域视觉数据的特征矢量,并与养殖状态专家检测内容进行对比,有效融合了人工智能与人类专家的智慧。通过引入诊断界限偏移强化量,强化了不同异常诊断标签之间的界限,使得网络在训练过程中能够更精确地识别养殖状态的细微变化,从而生成更为精确的网络训练误差。基于网络训练误差,对养殖状态异常诊断网络进行参数更新,不断优化网络的分类能力。最终,利用更新后的网络对目标养殖区域进行实时异常诊断,能够迅速地生成异常诊断标签诊断结果,为养殖场的管理决策提供了数据支持,提高了养殖场的自动化管理水平。