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申请/专利权人：江西蜂富家科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于机器学习的数字AI蜂业管理系统及方法，旨在通过智能化手段提升养蜂业的精细化管理水平与生产效率，系统包含，从硬件安装配置到数据分析与决策支持，形成闭环管理流程，进行初始设置，部署集成重量传感器、防盗报警、远红外光电传感器及气象监测设备的智能蜂箱，并确保数据与云端无缝对接。系统实施全天候数据采集，涵盖蜂箱重量变动、蜜蜂出入动态、以及气象参数，基于收集的海量数据，运用机器学习算法深入分析，评估环境因素对蜂蜜产量的具体影响。通过构建预测模型，系统能准确预估蜂蜜产量，依据模型指导蜂箱环境智能调节，保持蜂群最佳状态。系统能及时发出健康管理预警，辅助养蜂人提前采取干预措施。
主权项：1.一种基于机器学习的数字AI蜂业管理方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.初始设置与配置：安装智能蜂箱，在每个蜂箱中安装重量传感器、防盗报警装置、远红外光电传感器以及气象监测设备，确保所有传感器与中央处理单元和云端平台相连，完成系统配置与校准；S2.实时数据采集：蜂箱重量监测，不间断地收集蜂箱重量数据，记录蜜脾增重情况，蜜蜂出入数量统计：通过光电传感器实时统计蜜蜂出入频次，分析蜂群活动规律，蜂箱气象五参数监测：持续监测并记录温度、湿度、气压、风向和风速，安全监控：监测蜂箱是否被非法移动、开启，确保蜂箱安全；S3.智能分析调控：智能调控蜂箱环境，保持蜂群最佳状态；S4.健康管理与预警：根据数据分析结果，发出健康预警，提示养蜂人采取预防措施，针对疾病的治疗和调整饲养策略，再根据蜜蜂出入数据，评估蜂群健康状况和活跃度；S5.远程监控与控制：通过移动应用和网页平台，养蜂者可以远程查看蜂箱状态，控制蜂箱内部环境；S6.绩效评估与反馈生产绩效分析：定期生成报告，评估蜂蜜产量、蜂群健康状况及管理效率，持续优化，根据绩效评估结果，不断调整管理策略，优化系统设置，以实现更高效的蜂业管理。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江西蜂富家科技有限公司 一种基于机器学习的数字AI蜂业管理系统及方法
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