基于数字孪生边缘计算平台的猪只健康管控方法及系统

技术领域

本申请涉及及畜牧信息化技术领域，尤其涉及一种基于数字孪生边缘计算平台的猪只健康管控方法及系统。

背景技术

随着畜牧生产行业的发展，智能化的牲畜管控方法是畜牧生产研究中的重要关注点。以猪只为例，及时掌控猪只的生理状态是猪只养殖行业生产环节中最重要的环节之一，科学地、及时的感知猪只的生理状态可为精准饲喂提供技术参考。猪只的体征数据可以有效的反映出猪只的生理状态，但是，现有技术中获取猪只的生理数据的方法通常比较滞后，饲喂人员很难及时获取到实时有效的猪只的生理数据，也无法掌握猪只整个生长过程中的体征数据，因此无法为精细化家畜生产提供技术保障。

数字孪生是一种集多物理、多尺度、多学科属性为一身，具有实时同步、忠实映射、高保真度特性的技术手段，能够实现物理世界与信息世界交互融合。其最初用于工业领域，近年来随着物联网的发展和数据处理能力的不断提升，数字孪生的应用延伸至生物医疗、农业、畜牧、渔业领域，并发挥了至关重要的作用。

发明内容

有鉴于此，本申请的目的在于提出一种基于数字孪生边缘计算平台的猪只健康管控方法及系统，以解决智能化管控猪只健康的问题。

基于上述目的，本申请提供了一种基于数字孪生边缘计算平台的猪只健康管控方法，其特征在于，应用于基于数字孪生边缘计算平台的猪只健康管控系统，所述系统包括：数据获取模块、孪生边缘计算平台模块以及决策模块；

所述方法包括：

所述数据获取模块获取目标猪只的实时体征数据，并将所述实时体征数据发送到所述孪生边缘计算平台模块；

所述孪生边缘计算平台模块根据所述目标猪只的实时体征数据以及预先存储的目标猪只的历史体征数据，构建并驱动猪只数字仿真孪生体进行实时模拟计算运行；

所述决策模块监控所述猪只数字仿真孪生体的运行情况，根据所述运行情况生成相应的决策方案。

可选的，所述数据获取模块连接有可移动热红外扫描器；所述实时体征数据包括：目标猪只的实时红外图像；

所述数据获取模块获取目标猪只的实时体征数据，包括：

所述可移动热红外扫描器响应于接收到启动指令，根据预设路线在猪舍内进行巡航，拍摄所述目标猪只的关键体位的实时红外图像，并将所述实时红外图像发送到所述数据获取模块；其中，所述实时红外图像表征所述目标猪只的关键体位的实时体温。

可选的，所述历史体征数据包括：所述目标猪只在预设时间区间的关键体位的历史红外图像；其中，所述历史红外图像表征所述目标猪只的关键体位的历史体温。

可选的，所述根据所述目标猪只的实时体征数据以及预先存储的目标猪只的历史体征数据，构建并驱动猪只数字仿真孪生体进行实时模拟计算运行，包括：

根据所述实时红外图像确定所述目标猪只的关键体位的实时体温数据；

根据所述历史红外图像确定所述目标猪只的关键体位的历史体温数据；

根据所述实时体温数据以及所述历史体温数据确定所述目标猪只的关键体位的温度变化曲线；

根据所述温度变化曲线构建猪只数字仿真孪生体，并驱动所述猪只数字仿真孪生体进行实时模拟计算运行。

可选的，所述根据所述实时红外图像确定所述目标猪只的关键体位的实时体温数据，包括：

确定所述实时红外图像中所述目标猪只的关键体位的轮廓定位点；

根据所述轮廓定位点对所述红外图像进行分割，去除所述红外图像中包括的图像噪声，得到目标红外图像；其中，所述目标红外图像仅包括所述目标猪只的关键体位；

根据所述目标红外图像确定所述目标猪只的关键体位的实时体温数据。

可选的，所述目标红外图像显示有所述目标猪只的关键体位对应的若干个成像子区域；

所述根据所述目标红外图像确定所述目标猪只的关键体位的实时体温数据，包括：

根据所述若干个成像子区域中每个成像子区域对应的像素亮度确定与其相应的成像子区域温度；

根据所述每个成像子区域相应的成像子区域温度确定所述目标猪只的关键体位的实时体温数据。

可选的，所述孪生边缘计算平台模块连接有三维显示设备；

所述方法还包括：

所述孪生边缘计算平台模块将所述猪只数字仿真孪生体以三维图像的方式显示在所述三维显示设备。

可选的，所述方法还包括：

所述决策模块响应于所述猪只数字仿真孪生体的运行出现异常，确定所述异常运行数据，针对所述异常运行数据生成异常信号，将所述异常信号发送到所述三维显示设备，以使所述三维显示设备对应在所述猪只数字仿真孪生体的三维图像上显示所述异常运行数据；其中，所述异常信号表征所述猪只数字仿真孪生体中异常运行数据的位置信息。

可选的，所述方法还包括：

所述决策模块根据所述异常运行数据生成相应的决策方案，并将所述决策方案发送到终端设备，以提示工作人员根据所述终端设备接收到的决策方案对所述目标猪只进行健康管控。

基于上述目的，本申请还提供了一种基于数字孪生边缘计算平台的猪只健康管控系统，其特征在于，包括：

数据获取模块，被配置为获取目标猪只的实时体征数据，并将所述实时体征数据发送到所述孪生边缘计算平台模块；

孪生边缘计算平台模块，被配置为根据所述目标猪只的实时体征数据以及预先存储的目标猪只的历史体征数据，构建并驱动猪只数字仿真孪生体进行实时模拟计算运行；

决策模块，被配置为监控所述猪只数字仿真孪生体的运行情况，根据所述运行情况生成相应的决策方案。

从上面所述可以看出，本申请提供的一种基于数字孪生边缘计算平台的猪只健康管控方法及系统，应用于基于数字孪生边缘计算平台的猪只健康管控系统，所述系统包括：数据获取模块、孪生边缘计算平台模块以及决策模块；其中，数据获取模块获取目标猪只的实时体征数据，并将实时体征数据发送到孪生边缘计算平台模块；孪生边缘计算平台模块根据目标猪只的实时体征数据以及预先存储的目标猪只的历史体征数据，构建并驱动猪只数字仿真孪生体进行实时模拟计算运行；决策模块监控猪只数字仿真孪生体的运行情况，根据运行情况生成相应的决策方案。本申请根据获取到的猪只的实时体征数据，结合预先存储的历史体征数据，构建出可以映射猪只整个生长过程中体征数据变化过程的猪只数字仿真孪生体，并驱动该猪只数字仿真孪生体模拟计算运行，孪生体模拟计算运行的过程实时同步于现实猪舍内猪只的生理生长过程，实现了对猪只生长过程的智能化的“虚拟”同步映射监控，可以准确掌握猪只健康状态，并且制定出相应的决策方案提供给饲喂人员，实现了智能化、高效化以及实时化的猪只健康管控。

附图说明

为了更清楚地说明本申请或相关技术中的技术方案，下面将对实施例或相关技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例提供的基于数字孪生边缘计算平台的猪只健康管控方法的流程示意图。

图2为本申请实施例提供的目标红外图像示意图。

图3为本申请实施例提供的猪只数字仿真孪生体示意图。

图4为本申请实施例提供的基于数字孪生边缘计算平台的猪只健康管控系统示意图。

具体实施方式

为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本申请进一步详细说明。

需要说明的是，除非另外定义，本申请实施例使用的技术术语或者科学术语应当为本申请所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本申请实施例中使用的“第一”、“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性，而只是用来区分不同的组成部分。“包括”或者“包含”等类似的词语意指出现该词前面的元件或者物件涵盖出现在该词后面列举的元件或者物件及其等同，而不排除其他元件或者物件。“连接”或者“相连”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电性的连接，不管是直接的还是间接的。“上”、“下”、“左”、“右”等仅用于表示相对位置关系，当被描述对象的绝对位置改变后，则该相对位置关系也可能相应地改变。

如背景技术中所述，针对规模化繁育中心，猪只体征数据的捕获对判断猪只的生理状况有着较高的指导意义。数字孪生又称“数字双胞胎”，是物理产品、流程或系统的虚拟副本。它通过使用传感器收集有关物理项目的实时数据，充当真实物理世界和虚拟数字世界之间的桥梁。通过实时传感、连接映射、精确分析和沉浸交互来刻画、预测和控制物理系统，实现复杂系统虚实融合，使系统全要素、全过程、全价值链达到最大限度的闭环优化。

但申请人通过研究发现，若将“家畜”视为“物理项目”，将数字孪生的理念引进猪只健康管控领域，搭建真实物理世界中家畜和虚拟数字世界中“虚拟家畜”之间的桥梁，那么数字孪生技术将会为智能化的家畜健康管理提供贡献。

下面通过具体的实施例来对本申请实施例所提供的基于数字孪生边缘计算平台的猪只健康管控方法及系统进行具体说明。

参考图1，为本申请实施例的基于数字孪生边缘计算平台的猪只健康管控方法的流程示意图。

所述基于数字孪生边缘计算平台的猪只健康管控方法应用于基于数字孪生边缘计算平台的猪只健康管控系统，所述系统包括：数据获取模块、孪生边缘计算平台模块以及决策模块。

所述方法包括步骤S101～步骤S103；

步骤S101，所述数据获取模块获取目标猪只的实时体征数据，并将所述实时体征数据发送到所述孪生边缘计算平台模块。

在具体实施中，猪只的体征数据包括很多种，不同的体征数据都可以反应猪只的生理状态，如，猪只的皮肤可以反应猪只的健康情况，正常猪只皮肤呈浅红色，微白、红润且皮肤上除粪便类脏东西，没有其他角质化皮肤组织，毛色光滑不粗乱。正常猪的体温在不同年龄、不同时期有所不同，猪的正常直肠体温为38℃～39.5℃，一般仔猪的正常体温比成年猪的正常体温高0.5℃，傍晚猪的正常体温比上午猪的正常体温高0.5℃，一般通过测量直肠温度来判定猪的温度。此外，正常猪吼叫的声音喷亮、不沙哑且有力，呼吸有规律、不急促，可见腹部、胸腔部煽动/动作缓慢，鼻子呼吸时不受阻碍，呼吸顺畅，并且猪鼻孔内没有其他物质堵塞，比如，已硬化的血块，鼻腔分泌物，或清鼻涕等等。四肢正常的猪，走路铿锵有力，四处奔跑且活跃度高，并且走路四肢相当协调，可见屁股扭动，行走速度快；而四肢异常的病猪通常表现为踩行、垫脚、四肢痉挛失调、跪行、卧地不起、裂蹄、蹄叉破裂、脚部软组织溃疡、膝盖处肿大结痂、关节处浮肿以及前后肢无力劈叉等。

猪只的体温数据是反应猪只的生理状态的重要指标，在本申请实施例中，以猪只的臀部作为猪只的关键体位，以猪只的臀部温度分布为主要研究的体征数据。

作为一个可选的实施例，所述数据获取模块连接有可移动热红外扫描器；所述实时体征数据包括：目标猪只的实时红外图像。

热红外扫描器具备多点、区域、热断层的检查功能，可以通过对生物体全身各组织器官不同深度的细胞代谢热辐射数据进行综合检查，全面了解生物体健康状况。在本申请中，热红外扫描器可以安装有滚轮装置，可以根据指令在特定范围内进行移动拍摄，且可以根据实际需求调节仪器高度。

在具体实施中，当可移动热红外扫描器响应于接收到启动指令，可以根据预设路线在猪舍内进行巡航，拍摄目标猪只的关键体位的实时红外图像，并将实时红外图像发送到所述数据获取模块；其中，所述实时红外图像表征所述目标猪只的关键体位的实时体温。

进一步地，当数据获取模块接收到可移动热红外扫描器拍摄的目标猪只臀部(关键体位)的实时红外图像后，将实时红外图像发送到孪生边缘计算平台模块。

步骤S102，所述孪生边缘计算平台模块根据所述目标猪只的实时体征数据以及预先存储的目标猪只的历史体征数据，构建并驱动猪只数字仿真孪生体进行实时模拟计算运行。

在具体实施中，数字孪生平台对于数据获取的实时性要求较高，因此，为了使数据的传输更快、稳定性更高，本申请实施例优选采用边缘计算技术驱动猪只数字仿真孪生体进行实时模拟计算运行，边缘计算(Edge computing)是一种分散式运算的架构，将应用程序、数据资料与服务的运算，由网络中心节点，移往网络逻辑上的边缘节点来处理。边缘运算将原本完全由中心节点处理大型服务加以分解，切割成更小与更容易管理的部分，分散到边缘节点去处理。边缘节点更接近于用户终端装置，可以加快数据的处理与传送速度，减少延迟。

在具体实施中，实时红外图像可以反应目标猪只的关键体位的实时体温数据，但是对于直接拍摄得到的猪只待实时红外图像，还需进一步的处理，因为此时测得的实时红外图像不仅包括了被测猪只的关键体位的物理化学信号，同时也夹杂了较多的噪声信号，其中包括猪舍背景噪声、基线漂移所造成的噪声、随机误差所产生的噪声、猪只之间的干扰所产生的噪声以及猪只体态差异所产生的噪声等。这些噪声信号会对猪只的关键体位的温度场检测的准确性造成影响，特别是在比较复杂的光谱仪系统中，造成误差会更加巨大。由于系统误差是在所难免的，需要预先对实时红外图像进行处理，以尽量减小这种误差，从而提高整个数字孪生边缘计算平台的精确度和稳定性。

作为一个可选地实施例，可以确定实时红外图像中目标猪只的关键体位的轮廓定位点，根据轮廓定位点对红外图像进行分割，去除红外图像中包括的图像噪声，得到目标红外图像；其中，目标红外图像仅包括目标猪只的关键体位，进一步地，根据目标红外图像确定目标猪只的关键体位的实时体温数据。

具体地，可以但不限于通过构建霍夫变换模型对实时红外图像进行处理，首先可以获取不包括图像噪声的标准的猪只臀部图像作为训练集，训练集中的猪只臀部图像中标注有轮廓定位点。部分历史体征数据作为验证集，历史体征数据包括目标猪只在预设时间区间的关键体位的历史红外图像；其中，历史红外图像表征目标猪只的关键体位的历史体温。为了体现目标猪只生长过程的完整性，优选确定预设时间区间的起点为猪只进入猪舍肥育状态，终点为猪只出栏或者猪只分娩后。

在具体实施中，将实时红外图像输入到霍夫变换模型中，对实时红外图像中目标猪只的关键体位的轮廓定位点进行标注，进一步地，根据轮廓定位点对红外图像进行分割，仅保留轮廓关键点围成的部分，为了使切割后的红外图像看起来更流程，可以对切割后的猪只关键体位的轮廓做平滑处理。

经过切割以及平滑处理后，可以去除实时红外图像中包括的图像噪声，得到目标红外图像，此时，目标红外图像仅包括所述目标猪只的关键体位。进一步地，根据目标红外图像确定目标猪只的关键体位的实时体温数据。

作为一个可选的实施例，由于红外成像的原理是利用红外波进行成像，辐射的强弱与温度正相关，因此，成像的亮度也与物体的温度正相关，即温度越高，辐射功率越高，探测到的信号越强，对应的成像也就越亮。因此，目标猪只的关键部位的各个位置温度都存在区别，目标红外图像也就显示有所述目标猪只的关键体位对应的若干个成像子区域，每个成像子区域的成像亮度不同，对应的区域温度也就不同。

具体地，可以根据若干个成像子区域中每个成像子区域对应的像素亮度确定与其相应的成像子区域温度，根据所述每个成像子区域相应的成像子区域温度确定目标猪只的关键体位的实时体温数据。

同理，参考实时红外图像确定目标猪只的关键体位的实时体温数据的方法，可以根据目标猪只的历史红外图像确定目标猪只的关键体位的历史体温数据。

参考图2，为本申请实施例提供的目标红外图像示意图。

在本申请实施例中，确定目标猪只的实时体征数据为目标猪只的臀部(关键体位)的实时体温数据；目标猪只的历史体征数据为目标猪只的臀部(关键体位)的历史体温数据，其中，历史红外图像表征目标猪只的关键体位的历史体温。为了体现目标猪只生长过程的完整性，优选确定预设时间区间的起点为猪只进入猪舍肥育状态，终点为猪只出栏或者猪只分娩后。

在具体实施中，可以根据实时体温数据以及历史体温数据确定目标猪只的臀部的温度变化曲线，温度变化曲线以猪只生长时间序列为温度变化曲线的时间轴，每个猪只生长时间点对应有臀部各个子区域的温度数据。

在具体实施中，根据温度变化曲线构建猪只数字仿真孪生体，并驱动猪只数字仿真孪生体进行实时模拟计算运行。

需要进一步解释的是，数字孪生，英文名叫Digital Twin(数字双胞胎)，也被称为数字映射、数字镜像，是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。简单来说，数字孪生就是在一个设备或系统的基础上，创造一个数字版的“克隆体”。这个“克隆体”，也被称为“数字孪生体”。

参考图3，为本申请实施例提供的猪只数字仿真孪生体示意图。

在本申请实施例中，利用可以反应猪只全生命周期过程中关键体位的温度变化曲线构建猪只数字仿真孪生体。猪只数字仿真孪生体是对目标猪只的动态仿真。可以理解为，猪只数字仿真孪生体是会“动”的。而且，猪只数字仿真孪生体不是随便乱“动”。它“动”的依据，依据就是猪只数字仿真孪生体的物理设计模型的基础数据、数据获取模块获取到的目标猪只的实时体征数据以及预先存储的历史体征数据。

步骤S103，所述决策模块监控所述猪只数字仿真孪生体的运行情况，根据所述运行情况生成相应的决策方案。

作为一个可选的实施例，孪生边缘计算平台模块连接有三维显示设备。

数字孪生可视化是一项聚焦数字孪生体多源数据视觉表现形式的专项技术领域。通过借助图形手段和可视化技术处理孪生体数据信息，结合三维场景实时渲染和数据建模，对多源数据加以可视化解释，实现实时数据可视化交互。数字孪生可视化技术与信息图形、信息可视化、科学可视化以及统计图形等密切相关。

在本申请实施例中，孪生边缘计算平台模块通过将猪只数字仿真孪生体以三维图像的方式显示在所述三维显示设备，实现猪只数字仿真孪生体的可视化。

作为一个可选的实施例，猪只数字仿真孪生体的模拟计算运行状况映射反应了猪舍被目标猪只的健康状态，当目标猪只的健康状态出现问题时，其实时体征数据会反应在猪只数字仿真孪生体的运行过程中，如正常情况下，母猪发情时，其关键体位为阴户部位，母猪阴户部位有生理周期作用，母猪的阴户伴随红肿以及粘液的流出，阴户部位的温度也较高。但是，若在母猪发情阶段，猪只数字仿真孪生体检测到其阴户部位的温度却低于预先部署的温度阈值，即判定此时目标母猪的关键体位的体征数据异常，并确定该异常数据的具体数值以及准确位置等准确反馈信息，根据准确反馈信息生成异常信号，将异常信号发送到三维显示设备，以使三维显示设备对应在猪只数字仿真孪生体的三维图像上显示异常运行数据。该过程可以有效实现数字孪生体的可视化过程。

作为一个可选的实施例，决策模块还可以根据所述异常运行数据生成相应的决策方案，并将决策方案发送到终端设备，以提示工作人员根据终端设备接收到的决策方案对目标猪只进行健康管控。

从上面所述可以看出，本申请提供的一种基于数字孪生边缘计算平台的猪只健康管控方法及系统，应用于基于数字孪生边缘计算平台的猪只健康管控系统，所述系统包括：数据获取模块、孪生边缘计算平台模块以及决策模块；其中，数据获取模块获取目标猪只的实时体征数据，并将实时体征数据发送到孪生边缘计算平台模块；孪生边缘计算平台模块根据目标猪只的实时体征数据以及预先存储的目标猪只的历史体征数据，构建并驱动猪只数字仿真孪生体进行实时模拟计算运行；决策模块监控猪只数字仿真孪生体的运行情况，根据运行情况生成相应的决策方案。本申请根据获取到的猪只的实时体征数据，结合预先存储的历史体征数据，构建出可以映射猪只整个生长过程中体征数据变化过程的猪只数字仿真孪生体，并驱动该猪只数字仿真孪生体模拟计算运行，孪生体模拟计算运行的过程实时同步于现实猪舍内猪只的生理生长过程，实现了对猪只生长过程的智能化的“虚拟”同步映射监控，可以准确掌握猪只健康状态，并且制定出相应的决策方案提供给饲喂人员，实现了智能化、高效化以及实时化的猪只健康管控。

需要说明的是，本申请实施例的方法可以由单个设备执行，例如一台计算机或服务器等。本实施例的方法也可以应用于分布式场景下，由多台设备相互配合来完成。在这种分布式场景的情况下，这多台设备中的一台设备可以只执行本申请实施例的方法中的某一个或多个步骤，这多台设备相互之间会进行交互以完成所述的方法。

需要说明的是，上述对本申请的一些实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于上述实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

基于同一发明构思，与上述任意实施例方法相对应的，本申请还提供了一种基于数字孪生边缘计算平台的猪只健康管控系统，包括：数据获取模块401、孪生边缘计算平台模块402以及决策模块403。

参考图4，为本申请实施例提供的基于数字孪生边缘计算平台的猪只健康管控系统示意图。

数据获取模块401，被配置为获取目标猪只的实时体征数据，并将所述实时体征数据发送到所述孪生边缘计算平台模块；

孪生边缘计算平台模块402，被配置为根据所述目标猪只的实时体征数据以及预先存储的目标猪只的历史体征数据，构建并驱动猪只数字仿真孪生体进行实时模拟计算运行；

决策模块403，被配置为监控所述猪只数字仿真孪生体的运行情况，根据所述运行情况生成相应的决策方案。

可选的，所述数据获取模块连接有可移动热红外扫描器；所述实时体征数据包括：目标猪只的实时红外图像；

所述数据获取模块401还被配置为：

所述可移动热红外扫描器响应于接收到启动指令，根据预设路线在猪舍内进行巡航，拍摄所述目标猪只的关键体位的实时红外图像，并将所述实时红外图像发送到所述数据获取模块；其中，所述实时红外图像表征所述目标猪只的关键体位的实时体温。

可选的，所述历史体征数据包括：所述目标猪只在预设时间区间的关键体位的历史红外图像；其中，所述历史红外图像表征所述目标猪只的关键体位的历史体温。

可选的，所述孪生边缘计算平台模块402，还被配置为：

根据所述实时红外图像确定所述目标猪只的关键体位的实时体温数据；

根据所述历史红外图像确定所述目标猪只的关键体位的历史体温数据；

根据所述实时体温数据以及所述历史体温数据确定所述目标猪只的关键体位的温度变化曲线；

根据所述温度变化曲线构建猪只数字仿真孪生体，并驱动所述猪只数字仿真孪生体进行实时模拟计算运行。

可选的，所述孪生边缘计算平台模块402，还被配置为：

确定所述实时红外图像中所述目标猪只的关键体位的轮廓定位点；

根据所述轮廓定位点对所述红外图像进行分割，去除所述红外图像中包括的图像噪声，得到目标红外图像；其中，所述目标红外图像仅包括所述目标猪只的关键体位；

根据所述目标红外图像确定所述目标猪只的关键体位的实时体温数据。

可选的，所述目标红外图像显示有所述目标猪只的关键体位对应的若干个成像子区域；

所述孪生边缘计算平台模块402，还被配置为：

根据所述若干个成像子区域中每个成像子区域对应的像素亮度确定与其相应的成像子区域温度；

根据所述每个成像子区域相应的成像子区域温度确定所述目标猪只的关键体位的实时体温数据。

可选的，所述孪生边缘计算平台模块连接有三维显示设备；

所述孪生边缘计算平台模块402，还被配置为：

所述孪生边缘计算平台模块将所述猪只数字仿真孪生体以三维图像的方式显示在所述三维显示设备。

可选的，所述决策模块403，还被配置为：

所述决策模块响应于所述猪只数字仿真孪生体的运行出现异常，确定所述异常运行数据，针对所述异常运行数据生成异常信号，将所述异常信号发送到所述三维显示设备，以使所述三维显示设备对应在所述猪只数字仿真孪生体的三维图像上显示所述异常运行数据；其中，所述异常信号表征所述猪只数字仿真孪生体中异常运行数据的位置信息。

可选的，所述决策模块403，还被配置为：

所述决策模块根据所述异常运行数据生成相应的决策方案，并将所述决策方案发送到终端设备，以提示工作人员根据所述终端设备接收到的决策方案对所述目标猪只进行健康管控。

为了描述的方便，描述以上设备时以功能分为各种模块分别描述。当然，在实施本申请实施例时可以把各模块的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。

上述实施例的设备用于实现前述实施例中相应的基于数字孪生边缘计算平台的猪只健康管控方法，并且具有相应的方法实施例的有益效果，在此不再赘述。

所属领域的普通技术人员应当理解：以上任何实施例的讨论仅为示例性的，并非旨在暗示本申请的范围(包括权利要求)被限于这些例子；在本申请的思路下，以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合，步骤可以以任意顺序实现，并存在如上所述的本申请实施例的不同方面的许多其它变化，为了简明它们没有在细节中提供。

另外，为简化说明和讨论，并且为了不会使本申请实施例难以理解，在所提供的附图中可以示出或可以不示出与集成电路(IC)芯片和其它部件的公知的电源/接地连接。此外，可以以框图的形式示出装置，以便避免使本申请实施例难以理解，并且这也考虑了以下事实，即关于这些框图装置的实施方式的细节是高度取决于将要实施本申请实施例的平台的(即，这些细节应当完全处于本领域技术人员的理解范围内)。在阐述了具体细节(例如，电路)以描述本申请的示例性实施例的情况下，对本领域技术人员来说显而易见的是，可以在没有这些具体细节的情况下或者这些具体细节有变化的情况下实施本申请实施例。因此，这些描述应被认为是说明性的而不是限制性的。

尽管已经结合了本申请的具体实施例对本申请进行了描述，但是根据前面的描述，这些实施例的很多替换、修改和变型对本领域普通技术人员来说将是显而易见的。例如，其它存储器架构(例如，动态RAM(DRAM))可以使用所讨论的实施例。

本申请实施例旨在涵盖落入所附权利要求的宽泛范围之内的所有这样的替换、修改和变型。因此，凡在本申请实施例的精神和原则之内，所做的任何省略、修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。