一种农牧结合生态循环基地的优化规划方法和系统

1.本说明书涉及计算机领域，特别涉及一种农牧结合生态循环基地的优化规划方法、系统及存储介质。


背景技术：

2.传统农业种植、养殖往往面临环境污染的问题，如化肥使用、秸秆燃烧、水体富营养化等威胁着生态环境。目前解决这一问题的方案是将传统种植业与养殖业结合形成农业生态系统，将农业废弃物循环使用以实现“三废”零排放，但是在考虑环保问题的同时，也需要考虑农业生态系统的经济价值。
3.因此，需要一种合理规划农业废弃物处置的方法，以实现在保护环境的前提下，实现农业废弃物的最经济化处理。


技术实现要素：

4.本说明书的一个方面提供一种农牧结合生态循环基地的优化规划方法。所述方法包括：基于采集装置获取第一输入信息，基于第一预测模块预测废弃物产出信息；获取至少一组第一预设资源分配值，基于所述废弃物产出信息和所述至少一组第一预设资源分配值，通过所述第一预测模块，预测沼气产出信息、沼液产出信息至少一种，所述至少一组第一预设资源分配值包括所述废弃物产出中分配给所述沼气产出、所述沼液产出的百分比；获取至少一组第二预设资源分配值，基于所述废弃物产出信息、所述沼气产出信息、所述沼液产出信息和所述至少一组第二预设资源分配值，通过第二预测模块，预测收益，以确定资源规划方案，所述至少一组第二预设资源分配值包括自用百分比、出售百分比。
5.本说明书的另一个方面提供一种农牧结合生态循环基地的优化规划系统。所述系统包括：预测模块，用于基于采集装置获取第一输入信息，基于第一预测模块预测废弃物产出信息；获取至少一组第一预设资源分配值，基于所述废弃物产出信息和所述至少一组第一预设资源分配值，通过所述第一预测模块，预测沼气产出信息、沼液产出信息至少一种，所述至少一组第一预设资源分配值包括所述废弃物产出中分配给所述沼气产出、所述沼液产出的百分比；第二预测模块，用于获取至少一组第二预设资源分配值，基于所述废弃物产出信息、所述沼气产出信息、所述沼液产出信息和所述至少一组第二预设资源分配值，通过第二预测模块，预测收益，以确定资源规划方案，所述至少一组第二预设资源分配值包括自用百分比、出售百分比。
6.本说明书的另一个方面提供一种农牧结合生态循环基地的优化规划装置，包括处理器，所述处理器用于执行农牧结合生态循环基地的优化规划方法。
7.本说明书的另一个方面提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储计算机指令，当计算机读取存储介质中的计算机指令后，计算机执行所述农牧结合生态循环基地的优化规划方法。
附图说明
8.本说明书将以示例性实施例的方式进一步说明，这些示例性实施例将通过附图进行详细描述。这些实施例并非限制性的，在这些实施例中，相同的编号表示相同的结构，其中：
9.图1是根据本说明书一些实施例所示的农牧结合生态循环基地的优化规划的应用场景示意图；
10.图2是根据本说明书一些实施例所示的农牧结合生态循环基地的优化规划的功能模块框图；
11.图3是根据本说明书一些实施例所示的农牧结合生态循环基地的优化规划方法的示例性流程图；
12.图4是根据本说明书一些实施例所示的第一预测模块预测沼气产出信息、沼液产出信息的示例性流程图；
13.图5是根据本说明书一些实施例所示的资源规划方案生成的模型结构图。
具体实施方式
14.为了更清楚地说明本说明书实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书的一些示例或实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图将本说明书应用于其它类似情景。除非从语言环境中显而易见或另做说明，图中相同标号代表相同结构或操作。
15.应当理解，本文使用的“系统”、“装置”、“单元”和/或“模块”是用于区分不同级别的不同组件、元件、部件、部分或装配的一种方法。然而，如果其它词语可实现相同的目的，则可通过其它表达来替换所述词语。
16.如本说明书和权利要求书中所示，除非上下文明确提示例外情形，“一”、“一个”、“一种”和/或“该”等词并非特指单数，也可包括复数。一般说来，术语“包括”与“包含”仅提示包括已明确标识的步骤和元素，而这些步骤和元素不构成一个排它性的罗列，方法或者设备也可能包含其它的步骤或元素。
17.本说明书中使用了流程图用来说明根据本说明书的实施例的系统所执行的操作。应当理解的是，前面或后面操作不一定按照顺序来精确地执行。相反，可以按照倒序或同时处理各个步骤。同时，也可以将其它操作添加到这些过程中，或从这些过程移除某一步或数步操作。
18.本说明书实施例涉及一种农牧结合生态循环基地的优化规划方法、系统及存储介质。该农牧结合生态循环基地的优化规划方法、系统及存储介质可以应用于农业生产、农业研究、生态治理、环境保护等领域。在一些实施例中，该农牧结合生态循环基地的优化规划方法、系统及存储介质可以应用于农牧结合生态循环基地管理端，例如，农业研究室、资源规划部门等。在一些实施例中，该农牧结合生态循环基地的优化规划方法、系统及存储介质可以应用于农业生产端，例如，预测终端、发酵室终端等。在一些实施例中，该农牧结合生态循环基地的优化规划方法、系统及存储介质可以应用于其它领域，例如，数据分析、机器学习等领域。
19.图1是根据本说明书一些实施例所示的农牧结合生态循环基地的优化规划的系统的应用场景示意图。
20.农牧结合生态循环基地的优化规划系统100可以基于采集装置获取某一生态循环基地的养殖信息和种植信息，基于以上信息预测生态循环基地的废弃物产出信息；基于废弃物产出信息和第一预设资源分配值预测生态循环基地的沼气产出信息和沼液产出信息；基于废弃物产出信息、沼气产出信息、沼液产出信息和第二预设资源分配值，预测收益并确定资源规划方案。
21.如图1所示，农牧结合生态循环基地的优化规划系统100可以包括服务器110、处理设备120、存储设备130、第一用户终端140、网络150、第二用户终端160。
22.在一些实施例中，服务器110可以用于处理与农牧结合生态循环基地的优化规划系统100相关的信息和/或数据，例如，可以用于预测废弃物产出信息、预测沼气产出信息和沼液产出信息、预测收益并确定资源规划方案。在一些实施例中，服务器110可以是单个服务器，也可以是服务器组。服务器组可以是集中式的或分布式的，例如，服务器110可以是分布式系统。在一些实施例中，服务器110可以是本地的，也可以是远程的。例如，服务器110可以经由网络150访问存储在存储设备130、第一用户终端140、第二用户终端160中的信息和/或数据。又例如，服务器110可以直接连接到存储设备130、第一用户终端140和/或第二用户终端160以访问存储信息和/或数据。
23.在一些实施例中，服务器110可以包括处理设备120。处理设备120可以处理与农牧结合生态循环基地的优化规划系统100有关的信息和/或数据，以执行本说明书中描述的一个或以上功能。例如，处理设备120可以用于预测废弃物产出信息、预测沼气产出信息和沼液产出信息、预测收益并确定资源规划方案。在一些实施例中，处理设备120可以包括一个或以上处理引擎(例如，单芯片处理引擎或多芯片处理引擎)。
24.存储设备130可以用于存储与农牧结合生态循环基地的优化规划相关的数据和/或指令。在一些实施例中，存储设备130可以存储从第一用户终端140和/或第二用户终端160中获得/获取的数据。在一些实施例中，存储设备130可以储存服务器110用来执行或使用以完成本说明书中描述的示例性方法的数据和/或指令。
25.在一些实施例中，存储设备130可在云平台上实现。仅作为示例，该云平台可以包括私有云、公共云、混合云、社区云、分布云、内部云、多层云等或其任意组合。在一些实施例中，存储设备130可以连接到网络150以与农牧结合生态循环基地的优化规划系统100的一个或以上组件(例如，服务器110、第一用户终端140、第二用户终端160)通信。农牧结合生态循环基地的优化规划系统100的一个或以上组件可以经由网络150访问存储在存储设备130中的数据或指令。在一些实施例中，存储设备130可以直接连接到农牧结合生态循环基地的优化规划系统100的一个或以上组件(例如，服务器110、第一用户终端140、第二用户终端160)或与之通信。在一些实施例中，存储设备130可以是服务器110的一部分。在一些实施例中，存储设备130可以是单独的存储器。
26.第一用户终端140可以是获取第一输入信息的请求者。在一些实施例中，第一用户终端140可以是与获取第一输入信息直接相关的个人、工具或其它实体。在本说明书中，“用户”、“用户终端”可以互换使用。在本发明的实施例中，第一用户终端140可以是用于获取第一输入信息的采集装置。在一些实施例中，第一用户终端140可以包括移动设备140-1、平板
电脑140-2、膝上电脑140-3、笔记本电脑140-4、以及摄像头140-5等或其任意组合。在一些实施例中，摄像头140-5可以包括2d摄像头、3d摄像头、红外摄像头等一种或多种的组合。摄像头140-5可以用于采集与养殖相关的第一图像、与种植相关的第二图像。在一些实施例中，摄像头140-5可以是独立摄像头，也可以是其它设备的一部分，例如，手机摄像头、电脑摄像头、车载摄像头、无人机摄像头等。在一些实施例中，摄像头140-5可以是固定的，也可以是可移动的。在一些实施例中，第一用户终端140可以包括各种传感器，例如，温度传感器、湿度传感器、气体检测传感器、图像传感器等，以用于获取第一输入信息。
27.网络150可以促进信息和/或数据的交换。在一些实施例中，农牧结合生态循环基地的优化规划系统100的一个或以上组件，例如，服务器110、第一用户终端140、第二用户终端160，可以经由网络150将信息和/或数据发送至农牧结合生态循环基地的优化规划系统100的其它组件。例如，服务器110可以经由网络150从第一用户终端140获取第一输入信息。在一些实施例中，网络150可以是有线网络或无线网络等或其任意组合。在一些实施例中，农牧结合生态循环基地的优化规划系统100可以包括一个或以上网络接入点。例如，基站和/或无线接入点150-1、150-2、
…
，农牧结合生态循环基地的优化规划系统100的一个或以上组件可以连接到网络150以交换数据和/或信息。
28.第二用户终端160可以用于输出和/或展示与资源规划方案相关的信息，例如，某一规划方案对应的资源分配方案、某一规划方案对应的成本与收入等。在一些实施例中，第二用户终端160可以输出服务器110生成的资源规划方案，或者直接展示资源规划方案。在一些实施例中，第二用户终端160可以从存储设备130获取需要输出或展示的信息。在一些实施例中，第二用户终端160可以是与第一用户终端140类似或相同的设备。在一些实施例中，第一用户终端140可以与第二用户终端160是同一设备。在一些实施例中，第二用户终端160可以包括移动设备160-1、平板电脑160-2、膝上电脑160-3、笔记本电脑160-4等或其任意组合。
29.应当注意农牧结合生态循环基地的优化规划系统100仅仅是为了说明的目的而提供的，并不意图限制本技术的范围。对于本领域的普通技术人员来说，可以根据本说明书的描述，做出多种修改或变化。例如，农牧结合生态循环基地的优化规划系统100还可以包括信息源。又例如，农牧结合生态循环基地的优化规划系统100可以在其它设备上实现类似或不同的功能。然而，这些变化和修改不会背离本技术的范围。
30.图2是根据本说明书一些实施例所示的农牧结合生态循环基地的优化规划的系统的功能模块框图。系统200可以由处理设备120执行。
31.如图2所示，处理设备120可以包括第一预测模块210、第二预测模块220。
32.在一些实施例中，第一预测模块210可以基于采集装置获取第一输入信息，基于第一预测模块预测废弃物产出信息。
33.在一些实施例中，第一预测模块210可以获取至少一组第一预设资源分配值，基于废弃物产出信息和至少一组第一预设资源分配值，基于第一预测模块预测沼气产出信息、沼液产出信息至少一种。在一些实施例中，第一预测模块210可以包括废弃物预测单元211、沼气沼液预测单元212。关于第一预测模块的具体描述，参见图3及其相关描述，此处不再赘述。
34.在一些实施例中，废弃物预测单元211可以用于预测废弃物产出信息。在一些实施
例中，废弃物预测单元211可以预测废弃物的其他信息，如废弃物的成分信息等。
35.在一些实施例中，沼气沼液预测单元212可以用于预测沼气产出信息、沼液产出信息至少一种。在一些实施例中，沼气沼液预测单元212可以预测沼气沼液的其他信息，如沼气沼液的成分信息等。
36.在一些实施例中，第一预测模块210可以基于养殖信息、种植信息的至少一种，通过第一预测模块中的第一预测模型预测废弃物产出信息。在一些实施例中，所述养殖信息包括与养殖相关的第一图像，所述种植信息包括与种植相关的第二图像，所述第一预测模型包括用于图像识别的子模型。
37.在一些实施例中，第一预测模块210可以基于废弃物产出信息和至少一组第一预设资源分配值，确定发酵用的废弃物的量。关于第一预设资源分配值的具体描述，参见图3及其相关描述，此处不再赘述。
38.在一些实施例中，第一预测模块210可以基于所述发酵用的废弃物的量，通过所述第一预测模块中的发酵预测模型预测所述沼气产出信息、所述沼液产出信息至少一种。关于第一预测模块的具体描述，参见图3及其相关描述，此处不再赘述。
39.在一些实施例中，第二预测模块220可以获取至少一组第二预设资源分配值，基于废弃物产出信息、沼气产出信息、沼液产出信息和至少一组第二预设资源分配值，通过第二预测模块，预测收益，以确定资源规划方案。关于第二预测模块以及第二预设资源分配值的具体描述，参见图3及其相关描述，此处不再赘述。
40.图3是根据本说明书一些实施例所示的农牧结合生态循环基地的优化规划方法的示例性流程图。流程300可以由农牧结合生态循环基地的优化规划系统100执行。例如，流程300可以由图1所述的处理设备120执行。
41.步骤s302，基于采集装置获取第一输入信息，基于第一预测模块预测废弃物产出信息。在一些实施例中，该步骤s302可以由第一预测模块210执行。
42.采集装置可以是农牧结合生态循环基地内用于采集基地相关信息的装置。在一些实施例中，采集装置可以是摄像头、录音设备、网络信息获取终端等一种或组合，也可以是用户终端如智能手机、平板电脑、大型计算机等一种或其组合。
43.第一输入信息可以是能够反映农牧结合生态循环基地运营情况的信息。在一些实施例中，第一输入信息可以是养殖信息、种植信息。在一些实施例中，第一输入信息可以为声音、图像、文字等形式的信息。
44.养殖信息可以是与农牧结合生态循环基地内动物饲育相关的信息，如动物品种、动物数量、动物生长情况、动物健康情况等信息。在一些实施例中，养殖信息还包括养殖过程产生的废弃物情况，如废弃物成分、废弃物数量等。例如，在“猪-沼-菜”的农牧结合生态循环基地中，养殖信息可以是养猪品种、养猪数量、养猪时长等信息。
45.在一些实施例中，养殖信息包括养殖相关的第一图像。第一图像可以是用于反映农牧结合生态循环基地内养殖信息的图像。例如，第一图像可以是反映动物生长情况的图片。还例如，第一图像可以是反映养殖场占地大小、养殖规模的图片。
46.种植信息可以是与农牧结合生态循环基地内植物种植相关的信息。例如，植物品种、植物数量、植物生长情况、植物健康情况等信息。在一些实施例中，种植信息还包括种植过程产生的废弃物情况，如废弃物成分、废弃物数量等。例如，在“猪-沼-菜”的农牧结合生
态循环基地中，种植信息可以是玉米品种、玉米产量、玉米种植时间、玉米健康状况、秸秆产量等信息。
47.在一些实施例中，种植信息包括种植相关的第二图像。第二图像可以是用于反映农牧结合生态循环基地内种植信息的图像。例如，第二图像可以是反映植物生长情况、植物健康情况的图片。还例如，第二图像可以是反映农田占地大小、种植规模、农田品质的图片。
48.在一些实施例中，采集装置可以在采集过程中周期性地获取农牧结合生态循环基地内的养殖信息、种植信息。例如，每隔一段时间(如1天、7天、1个月等)，安装在饲料投喂机器的摄像头拍摄得到动物的养殖信息，或通过无人机拍摄农田以得到植物的种植信息。
49.在一些实施例中，采集装置基于用户(如农民、基地经营者、研究员等)输入声音、文字、图像等，得到农牧结合生态循环基地内的养殖信息、种植信息。在一些实施例中，采集装置可以基于互联网，得到农牧结合生态循环基地内的养殖信息、种植信息。
50.第一预测模块可以是一种用于预测废弃物产出信息的处理模块。在一些实施例中，第一预测模块可以由机器学习模型实现，例如，第一预测模块可以包括用于确定废弃物产出信息的模型(简称“废弃物产出模型”)。废弃物产出模型可以基于输入的第一输入信息，输出废弃物产出信息。
51.在一些实施例中，废弃物产出模型包括图像识别子模型和预测子模型。在一些实施例中，图像识别子模型可以为cnn模型，预测子模型可以为dnn模型。在一些实施例中，第一输入信息可以为图像，例如，第一图像和第二图像。图像识别子模型的输入为第一输入信息，输出为图像特征。例如，图像特征可以包括养殖信息、种植信息等。预测子模型的输入为图像识别子模型输出的图像特征，输出为预测的废弃物产出信息。预测子模型的输入还包括第一输入信息中除图像以外的其他信息，例如用户输入的文字信息。
52.在一些实施例中，废弃物产出模型可以通过多个带有标签的第一训练样本训练得到。例如，可以将多个带有标签的第一训练样本输入废弃物产出模型，通过标签和初始第一预测模块的结果构建损失函数，基于损失函数迭代更新废弃物产出模型的参数。当初始废弃物产出模型的损失函数满足预设条件时模型训练完成，得到训练好的废弃物产出模型。其中，预设条件可以是损失函数收敛、迭代的次数达到阈值等。
53.在一些实施例中，第一训练样本可以包括多个图片，所述图片至少包括农牧结合生态循环基地的养殖信息和种植信息。标签可以是对应废弃物产出信息。标签可以基于历史废弃物产出信息获取。关于模型训练的具体描述，参见图5及其相关描述，此处不再赘述。
54.废弃物产出信息可以是各种废弃物的产量等信息。在一些实施例中，废弃物产出信息可以包括养殖废弃物产出信息和种植废弃物产出信息。例如，废弃物产出信息可以包括养殖废弃物的产量和种植废弃物的产量等。
55.在一些实施例中，第一预测模块还可以通过其他方式确定废弃的产出信息。例如，第一预测模块可以基于历史养殖信息和历史种植信息，还有与以上信息对应的历史废弃物的产量，得到养殖信息、种植信息与废弃物的产量对应关系，相应的，基于第一输入信息和该对应关系，可以预测废弃物的产量。又例如，废弃物产出信息还可以通过用户直接输入获取。
56.通过上述步骤，基于图像和其他输入信息预测废弃物产量，一方面将图像作为新的信息来源，使得养殖、种植产生的废弃物通过训练好的预测模型就可以得到，另一方面，
图像等输入信息可以通过系统定期自动获取，提高系统自动化程度，减少人力成本。
57.步骤s304，获取至少一组第一预设资源分配值，基于所述废弃物产出信息和所述至少一组第一预设资源分配值，通过所述第一预测模块，预测沼气产出信息、沼液产出信息至少一种，所述至少一组第一预设资源分配值包括所述废弃物产出中分配给所述沼气产出、所述沼液产出的百分比。在一些实施例中，该步骤s304可以由第一预测模块210执行。
58.第一预设资源分配值可以是根据不同使用方式对废弃物产出进行分配得到的分配值，其可以用的百分比的形式体现。在一些实施例中，第一预设资源分配值包括废弃物产出中分配给沼气产出、沼液产出的百分比。
59.沼气产出百分比以及沼液产出百分比可以对应是废弃物产出中分别用于生产沼气的量以及用于生产沼液的量占总废弃物产出的百分比。例如，沼气产出百分比可以是30％、沼液产出百分比可以是70％。在一些实施例中，废弃物产出中除了用于沼气产出和沼液产出，还可以用于饲料产出等其他功能。例如，沼气产出百分比可以是10％、沼液产出百分比可以是40％、饲料产出百分比可以是50％。关于第一预设资源分配值的具体描述，参见图4及其相关描述，此处不再赘述。
60.沼气产出信息可以是沼气的产量等信息。在一些实施例中，沼气的产量与废弃物的沼气产出百分比呈正相关关系。
61.沼液产出信息可以是沼液的产量等信息。在一些实施例中，沼液的产量与废弃物的沼液产出百分比呈正相关关系。
62.在一些实施例中，基于废弃物产出中分配给沼气产出、所述沼液产出的百分比，通过第一预测模块的沼气沼液预测单元，可以预测沼气和沼液的产量。关于该预测步骤的具体描述，参见图4及其相关描述，此处不再赘述。
63.在一些实施例中，沼气产出信息、沼液产出信息可以基于其他方式获取。如通过用户直接输入获取等。
64.步骤s306，获取至少一组第二预设资源分配值，基于所述废弃物产出信息、所述沼气产出信息、所述沼液产出信息和所述至少一组第二预设资源分配值，通过第二预测模块，预测收益，以确定资源规划方案，所述至少一组第二预设资源分配值包括自用百分比、出售百分比。在一些实施例中，该步骤s306可以由第二预测模块220执行。
65.第二预设资源分配值可以是根据废弃物、沼液、沼气不同用途进行产出分配的分配值，其可以用百分比的形式体现。在一些实施例中，第二预设资源分配值可以包括自用百分比和出售百分比。
66.自用百分比可以是废弃物、沼液、沼气产出中用于维持基地运转所需的资源占比。出售百分比可以是废弃物、沼液、沼气产出中用于出售的资源占比。在一些实施例中，废弃物、沼液、沼气的自用百分比可以分别是80％、60％、60％。废弃物、沼液、沼气的出售百分比可以是20％、40％、40％。在一些实施例中，自用百分比、出售百分比可以根据资源市场价格、自用需求确定。例如，当燃料、饲料、肥料等资源市场价格高时，种植农作物、养殖牲畜的成本增加，此时自用百分比可以适当减少，即减小养殖、种植规模，同时出售百分比适当增加，即废弃物、沼液、沼气转化为燃料、饲料、肥料的比例增加，以换取更多的经济收益。
67.在一些实施例中，第二预设资源分配值可以基于用户输入、或通过互联网获取。在一些实施例中，第二预设资源分配值可以基于历史第二预设资源分配值确定。
68.第二预测模块可以是一种用于预测资源规划方案的处理模块。在一些实施例中，第二预测模块可以由机器学习模型实现，例如，第二预测模块可以包括用于确定资源规划方案的模型(简称“资源规划方案模型”)。资源规划方案模型可以基于输入废弃物产出信息、沼气产出信息、沼液产出信息和至少一组第二预设资源分配值，输出收益。进一步，第二预测模块可以基于收益确定资源规划方案。
69.资源规划方案模型每次输入的可以是一组第二预设资源分配值，相应的，输出的就是该组第二预设资源分配值对应的输入。可以理解的，资源规划方案模型每次输入的可以是多组第二预设资源分配值。输出收益也是多个，且与多组第二预设资源分配值对应。
70.资源规划方案模型输入的沼气产出信息、沼液产出信息与第一预设资源分配值对应。具体参见图4及其相关描述。通过资源规划方案模型可以得到多个收益，该多个收益与至少一组第一预设资源分配值和至少一组第二预设资源分配值构成的组合对应。例如，至少一组第一预设资源分配值包括a、b和c，至少一组第二预设资源分配值包括a、b和c，共可以构成9个组合。相应的，模型基于这些组合可以得到与之对应的9个收益。在一些实施例中，资源规划方案模型可以为dnn模型。在一些实施例中，资源规划方案模型的输入为废弃物产出信息、沼气产出信息、沼液产出信息和至少一组第二预设资源分配值，输出为对应的收益。资源规划方案模型的输入还包括当前资源市场价格、用户需求等其他信息。在一些实施例中，当前资源市场价格包括沼气燃料价格、肥料价格、饲料价格、农作物价格、牲畜价格等。在一些实施例中，用户需求可以包括取暖燃料消耗、养殖饲料消耗、种植肥料消耗等。
71.在一些实施例中，资源规划方案模型可以通过多个带有标签的第二训练样本训练得到。关于模型训练的具体描述，参见图5及其相关描述，此处不再赘述。
72.资源规划方案可以是用于废弃物、沼气、沼液自用和出售以及其对应经济收益的综合方案。在一些实施例中，资源规划方案包括第一预设资源分配值与第二预设资源分配值以及对应的经济收益。在一些实施例中，不同第一预设资源分配值与第二预设资源分配值对应不同的经济收益，可以在不同的经济收益中选取最大值，并将以上信息作为最终资源规划方案。在一些实施例中，最终资源规划方案可以是所有资源规划方案中收益最大的方案。例如，通过确定废弃物的分配情况，废弃物、沼气、沼液等资源的自用、出售情况，农作物、牲畜的出售情况，以及出售产生的最大收益，整合得到资源规划方案。
73.图4是根据本说明书一些实施例所示的第一预测模块预测沼气产出信息、沼液产出信息的示例性流程图。流程400可以由农牧结合生态循环基地的优化规划系统100执行。例如，流程400可以由图1所述的处理设备120执行。
74.步骤s402，基于所述废弃物产出信息和至少一组第一预设资源分配值，确定发酵用的废弃物的量。在一些实施例中，该步骤s402可以由废弃物预测单元211执行。
75.在一些实施例中，通过发酵部分废弃物，得到沼气和沼液。发酵用的废弃物的量可以通过废弃物产出信息和至少一组第一预设资源分配值计算得到。例如，发酵用的废弃物的量可以满足如下计算关系：y＝废弃物产量
×
(沼气产出百分比+沼液产出百分比)
76.其中，y为发酵用的废弃物的量。在一些实施例中，发酵用的废弃物的量与废弃物产量存在非线性关系。例如，发酵室的温度会影响发酵过程的进行，产出的部分沼气会返回燃烧以用于发酵室的保暖；沼液中的菌群会促进发酵的进行，产出的部分沼液会返回发酵
室以促进发酵进行。
77.在一些实施例中，发酵用的废弃物的量可以通过诸如历史发酵用的废弃物的量、发酵室空间大小等其它因素确定。
78.步骤s404，基于所述发酵用的废弃物的量，通过所述第一预测模块中的发酵预测模型预测所述沼气产出信息、所述沼液产出信息至少一种。在一些实施例中，该步骤s404可以由沼气沼液预测单元212执行。
79.发酵预测模型可以是第一预测模块中用于预测沼气产出信息、沼液产出信息的模型。发酵预测模型的输入可以包括发酵用的废弃物的量，输出可以包括沼气产出信息、沼液产出信息至少一种。
80.发酵预测模型可以是dnn模型。在一些实施例中，发酵预测模型的输入还可以包括发酵室温度等信息，所述发酵室温度与取暖沼气分配量相关。例如，为了使发酵室保持在合理的温度条件下(即中温发酵条件下)，将生成的部分沼气作为燃料，供发酵室取暖，所述取暖沼气分配量可以根据沼气热值、发酵室当前温度、热量利用效率确定。
81.每次发酵预测模型输入的可以是基于一组第一预设分配值确定的发酵用的废物的量，相应的，输出的沼气产出信息和沼液产出信息与该组第一预设分配值对应。
82.在一些实施例中，可以直接将废弃物产出信息和至少一组第一预设分配值输入发酵预测模型，获取沼气产出信息和沼液产出信息。每次输入可以是至少一组第一预设分配值中的一组，相应的，输出的沼气产出信息和沼液产出信息与该组第一预设分配值对应。
83.可以理解的，发酵预测模型输入的可以是多组第一预设分配值或多组第一预设分配值分别确定的发酵用的废弃物的量，输出也是多组沼气产出信息和沼液产出信息，该多组输出与多组第一预设分配值对应。
84.在一些实施例中，沼气产出信息、沼液产出信息可以基于其他方式获取。如通过用户直接输入获取等方式。
85.图5是根据本说明书一些实施例所示的资源规划方案生成的模型结构图。流程500可以由农牧结合生态循环基地的优化规划系统100执行。例如，流程500可以由图1所述的处理设备120执行。
86.在一些实施例中，第一预测模块可以包括废弃物产出模型510和发酵预测模型520。废弃物产出模型510的输入包括：养殖信息511、种植信息512或包含养殖信息511、种植信息512至少一种的图像等，输出包括废弃物产出信息513。发酵预测模型520的输入包括第一预设资源分配值521、废弃物产出信息513等，输出包括沼气产出信息522、沼液产出信息523。在一些实施例中，第一预设资源分配值521可以包括沼气产出百分比和沼液产出百分比。
87.在一些实施例中，第二预测模块可以包括资源规划方案模型530。资源规划方案模型530输入包括废弃物产出信息513、沼气产出信息522、沼液产出信息523和至少一组第二预设资源分配值531等，输出包括收益532。至少一组第二预设资源分配值531及其对应的收益可以用于确定资源规划方案533，即，资源规划方案中包括收益最大的第二预设资源分配值。
88.在一些实施例中，废弃物产出模型、发酵预测模型、规划方案模型可以通过单独训练得到。
89.例如，向废弃物产出模型输入养殖信息、种植信息或包含养殖信息和种植信息的多个图片作为训练样本数据，得到废弃物产出模型输出的废弃物产出信息，使用对应的废弃物产出信息作为标签，训练得到训练好的废弃物产出模型。在一些实施例中，废弃物产出模型的训练输入样本数据和标签样本数据可以基于历史废弃物产出信息获取。
90.例如，向发酵预测模型输入第一预设资源分配值、废弃物产出信息作为训练样本数据，得到发酵预测模型输出的沼气产出信息、沼液产出信息，使用对应的沼气产出信息、沼液产出信息作为标签，训练得到训练好的发酵预测模型。在一些实施例中，发酵预测模型的训练输入样本数据和标签样本数据可以基于历史沼气产出信息、历史沼液产出信息获取。
91.例如，向资源规划方案模型输入废弃物产出信息、沼气产出信息、沼液产出信息和至少一组第二预设资源分配值，作为训练样本数据，得到资源规划方案模型输出的资源规划方案，使用对应的资源规划方案作为标签，训练得到训练好的资源规划方案模型。在一些实施例中，资源规划方案模型的训练输入样本数据和标签样本数据可以基于历史资源规划方案获取。
92.在一些实施例中，废弃物产出模型的输出可以为资源规划方案模型的输入，废弃物产出模型、发酵预测模型和资源规划方案模型可以联合训练得到。例如，联合训练的样本包括养殖信息、种植信息或包含养殖信息和种植信息的多个图片、第一预设资源分配值、第二预测资源分配值，标签为每种第一预测资源分配值和每种第二预测资源分配值各个组合对应的收益。将养殖信息、种植信息或包含养殖信息和种植信息的多个图片输入废弃物产出模型，将第一预设资源分配值输入发酵预测模型，将第二预测分配值和废弃物产出信息输入资源规划方案模型，基于资源规划方案模型输出的预测值和标签构建损失函数，并基于损失函数同时更新废弃物产出模型、发酵预测模型和资源规划方案模型的参数，得到训练好的废弃物产出模型、发酵预测模型和资源规划方案模型。
93.本说明书一些实施例可以使用联合训练得到废弃物产出模型、发酵预测模型和资源规划方案模型。通过这种方式简化了模型的训练，节省了模型的训练时间，减轻了模型训练的工作量，减少了多个模型训练的总的步骤，使得模型的训练可以关注于最后的结果，即资源规划方案，而不需要关注单个模型输出的中间结果。
94.在本说明书的实施例中，基于机器学习模型预测各种废弃物产出，再根据可以各种废弃物产出确定资源规划方案，可以实现整个农牧结合生态循环基地的自动化废物循环利用，减少人力成本浪费，并减少人主观确定废物分配方案可能产生的不合理情况；另外，基于各种资源市场价格，在满足农牧结合生态循环基地自用需求的前提下，购入成本较低的资源，出售市场价格较高的资源，实现农牧结合生态循环基地经济化管理。
95.上文已对基本概念做了描述，显然，对于本领域技术人员来说，上述详细披露仅仅作为示例，而并不构成对本说明书的限定。虽然此处并没有明确说明，本领域技术人员可能会对本说明书进行各种修改、改进和修正。该类修改、改进和修正在本说明书中被建议，所以该类修改、改进、修正仍属于本说明书示范实施例的精神和范围。
96.同时，本说明书使用了特定词语来描述本说明书的实施例。如“一个实施例”、“一实施例”、和/或“一些实施例”意指与本说明书至少一个实施例相关的某一特征、结构或特点。因此，应强调并注意的是，本说明书中在不同位置两次或多次提及的“一实施例”或“一
个实施例”或“一个替代性实施例”并不一定是指同一实施例。此外，本说明书的一个或多个实施例中的某些特征、结构或特点可以进行适当的组合。
97.此外，除非权利要求中明确说明，本说明书所述处理元素和序列的顺序、数字字母的使用、或其它名称的使用，并非用于限定本说明书流程和方法的顺序。尽管上述披露中通过各种示例讨论了一些目前认为有用的发明实施例，但应当理解的是，该类细节仅起到说明的目的，附加的权利要求并不仅限于披露的实施例，相反，权利要求旨在覆盖所有符合本说明书实施例实质和范围的修正和等价组合。例如，虽然以上所描述的系统组件可以通过硬件设备实现，但是也可以只通过软件的解决方案得以实现，如在现有的服务器或移动设备上安装所描述的系统。
98.同理，应当注意的是，为了简化本说明书披露的表述，从而帮助对一个或多个发明实施例的理解，前文对本说明书实施例的描述中，有时会将多种特征归并至一个实施例、附图或对其的描述中。但是，这种披露方法并不意味着本说明书对象所需要的特征比权利要求中提及的特征多。实际上，实施例的特征要少于上述披露的单个实施例的全部特征。
99.一些实施例中使用了描述成分、属性数量的数字，应当理解的是，此类用于实施例描述的数字，在一些示例中使用了修饰词“大约”、“近似”或“大体上”来修饰。除非另外说明，“大约”、“近似”或“大体上”表明所述数字允许有
±
20％的变化。相应地，在一些实施例中，说明书和权利要求中使用的数值参数均为近似值，该近似值根据个别实施例所需特点可以发生改变。在一些实施例中，数值参数应考虑规定的有效数位并采用一般位数保留的方法。尽管本说明书一些实施例中用于确认其范围广度的数值域和参数为近似值，在具体实施例中，此类数值的设定在可行范围内尽可能精确。
100.针对本说明书引用的每个专利、专利申请、专利申请公开物和其它材料，如文章、书籍、说明书、出版物、文档等，特此将其全部内容并入本说明书作为参考。与本说明书内容不一致或产生冲突的申请历史文件除外，对本说明书权利要求最广范围有限制的文件(当前或之后附加于本说明书中的)也除外。需要说明的是，如果本说明书附属材料中的描述、定义、和/或术语的使用与本说明书所述内容有不一致或冲突的地方，以本说明书的描述、定义和/或术语的使用为准。
101.最后，应当理解的是，本说明书中所述实施例仅用以说明本说明书实施例的原则。其它的变形也可能属于本说明书的范围。因此，作为示例而非限制，本说明书实施例的替代配置可视为与本说明书的教导一致。相应地，本说明书的实施例不仅限于本说明书明确介绍和描述的实施例。

技术特征：
1.一种农牧结合生态循环基地的优化规划方法，其特征在于，所述方法包括：基于采集装置获取第一输入信息，基于第一预测模块预测废弃物产出信息；获取至少一组第一预设资源分配值，基于所述废弃物产出信息和所述至少一组第一预设资源分配值，通过所述第一预测模块，预测沼气产出信息、沼液产出信息至少一种，所述至少一组第一预设资源分配值包括所述废弃物产出中分配给所述沼气产出、所述沼液产出的百分比；获取至少一组第二预设资源分配值，基于所述废弃物产出信息、所述沼气产出信息、所述沼液产出信息和所述至少一组第二预设资源分配值，通过第二预测模块，预测收益，以确定资源规划方案，所述至少一组第二预设资源分配值包括自用百分比、出售百分比。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一输入信息包括养殖信息和种植信息至少一种，所述基于采集装置获取第一输入信息，基于第一预测模块预测废弃物产出信息包括：基于所述养殖信息、所述种植信息至少一种，通过所述第一预测模块预测所述废弃物产出信息。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述养殖信息包括养殖相关的第一图像，所述种植信息包括种植相关的第二图像，所述第一预测模块包括用于图像识别的子模型。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取至少一组第一预设资源分配值，基于所述废弃物产出信息和所述至少一组第一预设资源分配值，通过所述第一预测模块，预测沼气产出信息、沼液产出信息至少一种包括：基于所述废弃物产出信息和所述至少一组第一预设资源分配值，确定发酵用的废弃物的量；基于所述发酵用的废弃物的量，通过所述第一预测模块中的发酵预测模型预测所述沼气产出信息、所述沼液产出信息至少一种。5.一种农牧结合生态循环基地的优化规划系统，其特征在于，所述系统包括：第一预测模块，用于基于采集装置获取第一输入信息，基于第一预测模块预测废弃物产出信息；获取至少一组第一预设资源分配值，基于所述废弃物产出信息和所述至少一组第一预设资源分配值，通过所述第一预测模块，预测沼气产出信息、沼液产出信息至少一种，所述至少一组第一预设资源分配值包括所述废弃物产出中分配给所述沼气产出、所述沼液产出的百分比；第二预测模块，用于获取至少一组第二预设资源分配值，基于所述废弃物产出信息、所述沼气产出信息、所述沼液产出信息和所述至少一组第二预设资源分配值，通过第二预测模块，预测收益，以确定资源规划方案，所述至少一组第二预设资源分配值包括自用百分比、出售百分比。6.如权利要求5所述的系统，其特征在于，所述第一预测模块进一步用于：基于所述养殖信息、所述种植信息至少一种，通过所述第一预测模块中的所述第一预测模型预测所述废弃物产出信息。7.如权利要求6所述的系统，其特征在于，所述养殖信息包括养殖相关的第一图像，所述种植信息包括种植相关的第二图像，所述第一预测模型包括用于图像识别的子模型。
8.如权利要求5所述的系统，其特征在于，所述第一预测模块进一步用于：基于所述废弃物产出信息和所述至少一组第一预设资源分配值，确定发酵用的废弃物的量；基于所述发酵用的废弃物的量，通过所述第一预测模块中的发酵预测模型预测所述沼气产出信息、所述沼液产出信息至少一种。9.一种农牧结合生态循环基地的优化规划装置，包括处理器，所述处理器用于执行如权利要求1～4任一项所述的农牧结合生态循环基地的优化规划方法。10.一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储计算机指令，当计算机读取存储介质中的计算机指令后，计算机执行如权利要求1～4任一项所述的农牧结合生态循环基地的优化规划方法。

技术总结
本说明书实施例提供了一种农牧结合生态循环基地的优化规划方法、系统及存储介质，所述农牧结合生态循环基地的优化规划方法包括：基于采集装置获取第一输入信息，基于第一预测模块预测废弃物产出信息；获取至少一组第一预设资源分配值，基于废弃物产出信息和至少一组第一预设资源分配值，基于第一预测模块预测沼气产出信息、沼液产出信息至少一种；获取至少一组第二预设资源分配值，基于废弃物产出信息、沼气产出信息、沼液产出信息和至少一组第二预设资源分配值，通过第二预测模块，预测收益，以确定资源规划方案。以确定资源规划方案。以确定资源规划方案。


技术研发人员：李海燕
受保护的技术使用者：山东畜牧兽医职业学院
技术研发日：2021.12.03
技术公布日：2022/3/8