畜牧业是农业生产的重要组成部分，其中生猪养殖在保障肉类供应和推动农业经济中占据核心地位。
然而，传统养殖模式依赖人工经验管理，存在环境调控粗放、疫病预警滞后、异常行为识别不足问题，导致生产效率低下且风险较高，随着智慧农业的发展，畜牧养殖的智能化转型成为必然趋势。
通过引入多传感器数据融合技术，实现对养殖环境、猪只行为及健康状态的实时监测与异常检测，能够显著提升养殖效率、降低疫病传播风险，并推动畜牧业向精细化、科学化方向发展，传统养殖监测多依赖单一传感器，其数据维度有限，难以全面反映复杂养殖场景且单一传感器系统响应延迟，且在复杂环境下误报率较高。
因此，厦门农芯数字科技有限公司申请并获得了一项名为“多传感器数据融合的猪场异常检测系统”的专利，针对现有技术中存在的技术问题，提供解决方案。
摘要显示，本发明涉及多传感器融合的异常检测技术领域，具体涉及多传感器数据融合的猪场异常检测系统，包括：通过传感器持续采集数据，通过为RFID标签绑定唯一时空锚点，利用粒子滤波算法预测猪只在不同传感器视野间的运动轨迹；在各节点根据自身数据进行本地模型训练，然后通过梯度聚合策略，将局部模型参数上传至中心节点进行融合，生成全局异常检测模型；在猪舍内划分动态感知网络，通过计算网格单元的熵值，评估数据的混乱程度和异常可能性；为每头猪只建立行为指纹库，实时监测猪只行为数据，与行为指纹匹配度进行匹配度计算。
广泛部署多种类型传感器，能够全面采集猪只的多维度信息，确保对猪场状况的全方位感知。
