[发明专利]基于人工智能及混合云推理的养殖舍BIM实时成像方法

权利要求书

1.一种基于人工智能及混合云推理的养殖舍BIM实时成像方法，其特征在于，该方法包括：

摄像头实时采集的养殖舍图像作为待分析数据，生成养殖舍污染源分割推理请求；将请求对应的养殖舍污染源语义分割神经网络推理任务按照神经网络层数拆分为多个子任务，每个子任务包括多个连续的神经网络层；根据混合云内的资源分配情况，将多个子任务分配至多个不同的混合云节点，混合云节点上子任务对应的神经网络层所需参数配置为区块数据，得到分布于不同混合云节点的多个区块；按照养殖舍污染源分割语义分割神经网络推理顺序，将多个区块连接得到区块链私链，区块链私链的链序与子任务执行顺序一致；执行神经网络混合云推理，输出养殖舍污染源分割图；

养殖舍温湿度检测模块、氨气浓度检测模块、二氧化碳浓度检测模块、光照检测模块、有害气体检测模块分别获取其对应的温度、湿度、氨气浓度、二氧化碳浓度、光照强度、有害气体信息，通过信息交换模块上传到养殖舍建筑信息模型，并判断养殖舍相应位置的对应指标是否达标；

将各个摄像头拍摄的养殖舍图像、网络输出的污染源分割图拼接，形成完整的养殖舍图像、污染源分割图，经透视变换处理后，投影到养殖舍建筑信息模型地面坐标系；

养殖舍建筑信息模型中添加养殖舍图像图层、污染源分割图图层，利用信息交互模块获取完整的养殖舍图像、污染源分割图，添加到对应图层，结合WebGIS技术，在Web页面上对养殖舍建筑信息模型进行可视化显示。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述养殖舍建筑信息模型是以养殖舍信息数据为基础，建立起三维养殖舍模型，并包含内部设施、传感器信息，可通过Revit软件进行养殖舍建筑信息模型建模与设计。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述养殖舍污染源分割神经网络包括：

污染源检测编码器，对养殖舍图像进行特征提取，输出养殖舍特征图；

污染源检测解码器，对养殖舍特征图进行上采样和特征提取，得到污染源分割概率图，经过后处理输出养殖舍污染源分割图，用于区分污染源与其他无关元素的语义。

4.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述执行神经网络混合云推理具体为：

对养殖舍图像，按照推理子任务的任务执行顺序，区块链私链中的混合云节点对其接收到的来自上一混合云节点的数据进行解密，执行相应的推理子任务；

区块链私链的混合云节点对其传输至下一混合云节点的数据进行加密并发送至下一区块节点。

5.如权利要求1或2或3所述的方法，其特征在于，该方法还包括：使用摄像头采集养殖舍图像，构建训练集，对训练集中的图像进行污染源标注，标注污水、畜禽粪便等污染源的像素值为1，其他非污染源像素值为0，利用训练集与标注训练养殖舍污染源语义分割神经网络，损失函数采用交叉熵。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，将各个摄像头拍摄的养殖舍图像、网络输出的污染源分割图拼接包括：

提取养殖舍内相邻位置摄像头拍摄的待拼接摄像头图像的特征点；

进行图像配准，采用一定的匹配策略，找出待拼接摄像头图像中的特征点在参考图像中对应的位置；

根据图像特征之间的对应关系，计算出数学模型中的各参数值，从而建立两幅图像的数学变换模型；

根据建立的数学转换模型，将待拼接摄像头图像、污染源分割图转换到参考图像的坐标系中，完成统一坐标变换；

将待拼接摄像头图像的重合区域进行融合得到拼接重构的平滑无缝的养殖舍图像，将待拼接污染源分割图的重合区域进行融合得到拼接重构的污染源分割图。

7.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述加密方法包括张量形状变换方法，具体为：针对每一个网络推理请求，生成张量形状变换参数表，并发送至区块链私链所在节点，区块链私链中所有节点按照该参数表设置待传输张量元数据中的张量尺寸，并按照该参数表解析其接收到的张量数据；张量形状变换参数表中存储每一区块输出张量的形状变换参数。