一种基于动态溯源的牲畜检疫方法与流程

本发明涉及牲畜检疫方法，具体的说是涉及一种基于动态溯源的牲畜检疫方法。背景技术：1、目前用于牲畜检疫的方法尽管在实践中得到了逐步优化，但还存在不少不足和弊端。现有的检疫方法面临的主要挑战包括数据管理不足、检疫方法局限性、技术和设备的不足、法规和政策的不完善、信息共享和国际合作不足、公众意识和参与度不足、预防控制措施的局限性以及应对突发疫情的能力不足等问题。这些问题的存在影响了检疫效率和效果，对公共卫生安全和畜牧业的可持续发展构成挑战，亟需通过引入现代科技手段和国际合作，来提高检疫的效率和准确性，以更好地应对全球动物疾病的挑战。技术实现思路1、本发明的目的是提供一种基于动态溯源的牲畜检疫方法，从而解决背景技术中所指出的部分弊端和不足。2、本发明解决其上述的技术问题所采用以下的技术方案包括以下步骤：3、首先，部署结合rfid技术和dna标记技术的全面身份识别与溯源系统，为每只入境牲畜安装含有独特身份信息和健康记录的rfid耳标，并采集其dna样本以建立dna数据库，加强身份验证和溯源能力；4、接着，利用包括便携式pcr仪器的生物传感器和快速检测设备，为牲畜入境时的即时健康检查，监测关键生命体征和疾病征兆；5、然后，构建基于大数据和机器学习的动态风险评估模型，通过分析全球动物疫情数据、牲畜的健康数据、来源地区疫情情况以及历史疫病数据，进行实时的风险评估；6、最后建立数字化追踪与管理平台，该平台集成rfid读取设备、dna数据库和健康监测数据，提供信息访问，并供海关人员查看牲畜的健康状态、风险等级和历史信息，同时实现与国际动物健康信息系统的接口对接，以获取和分享全球动物疫情信息。7、进一步地，所述的全面身份识别与溯源系统采用包括以下步骤：8、s1、首先利用rfid耳标，配备自适应能量收集机制：9、10、其中，e(t)代表在任意时间t下的能量收集效率，参数a和b调节能量收集的初始效率和累积效率，ω和λ分别表示环境变化的影响和能量衰减速率，确保rfid耳标在不同环境下都能持续工作；11、s2、然后通过构建动态dna样本库，采用增强的实时dna匹配算法：12、13、其中，m(d)表示基于dna差异d的匹配成功率，di是单个dna序列差异，αi为差异权重，μ为平均差异阈值，实现快速的牲畜身份验证；14、s3、接下来引入基于数据分析的风险评估模型：15、16、其中，r评估牲畜的疫情风险等级，x、y和z分别代表健康指标、来源地区疫情严重度和历史疫情数据，参数ξ、η和ζ调整各项数据对风险评估的贡献。17、进一步地，所述的生物传感器采用自适应采样技术调整采样量和方式，采样效率由：18、s(v,t)＝ln(1+αvβ)·e-γt19、控制，其中s为采样效率，v为牲畜体积，t为采样时间，α、β和γ为调节参数；然后利用微流控芯片技术在微型化集成的pcr仪器中进行dna/rna的快速扩增，其扩增时间：20、21、显著减少，其中t为扩增时间，d为检测深度，δ和∈为效率参数；同时，采用物联网技术实时传输采集数据到云平台，并通过机器学习算法分析数据，识别疾病征兆的过程由函数：22、23、描述，其中d代表疾病识别度，x、y和z分别表示生命体征数据、疾病标志物数据和环境因素数据，ζ、η和θ为模型参数。24、进一步地，所述的大数据和机器学习的动态风险评估模型构建方法包括：25、首先通过自适应采样技术，根据牲畜体型和健康状况调整采样量和方式；26、接下来利用微流控芯片技术和集成的pcr仪器对采集的样本进行dna/rna的快速扩增，提高检测速度和灵敏度；27、同时所有采集到的健康数据和检测结果通过物联网技术实时传输至云平台；28、在此基础上，构建的大数据和机器学习模型综合分析全球动物疫情数据、牲畜的健康数据、来源地区疫情情况以及历史疫病数据，进行实时的风险评估。29、进一步地，所述的建立数字化追踪与管理平台包括：30、s1、在每只牲畜身上安装rfid标签，并利用包括智能耳标的可穿戴健康监测设备，实时收集和上传牲畜的位置、生理和健康数据到中心数据库；31、s2、为每只牲畜创建dna档案，存储在中心数据库中，达到快速进行身份验证和遗传疾病筛查目的；32、s3、处理和分析来自rfid、健康监测设备和dna数据库的数据，使用机器学习算法对牲畜的健康状态和风险等级进行评估；33、s4、开发api接口，实现与国际动物健康信息系统的数据交换，以便获取最新的疫情信息和科学研究成果，同时分享本系统收集的数据。34、进一步地，所述的rfid标签和健康监测实现方法：35、首先，每只牲畜安装的rfid耳标实时收集牲畜的体温、心率、活动水平生理数据；利用动态系统模型：36、37、其中，x表示生理参数，y(t)代表时间t的环境变量，λ为调节系数，确保实时数据的反映牲畜的健康状况；38、然后，构建中心数据库存储来自智能耳标的数据，采用偏微分方程模型处理和分析数据流：39、40、用以综合评估牲畜健康状态和疫情风险；其中，x、y表示收集的生理和环境数据，z为时间变量，γ为模型敏感度参数；41、最后，通过同步算法：42、s(z)＝∫0zeσt·dt43、其中，s(z)代表与全球动物健康信息系统的数据同步效率，z为数据量，σ为同步速率参数，实现与国际动物健康信息系统的实时数据共享和更新。44、进一步地，所述的牲畜创建dna档案采用自动化dna采样与高通量测序技术：使用算法：45、p(s)＝ln(κ·eρs-τ)46、其中，p(s)表示从采样到测序的处理速率，s为样本数量，κ、ρ和τ为技术参数，以提高样本处理的速度和效率；47、然后，引入的算法：48、49、其中，d(x,y)代表对dna数据分析的深度和准确性，x和y分别表示遗传标记和环境因子的数据，ζ和γ为算法调整参数，旨在准确识别遗传疾病和进行风险评估；50、最后区块链技术的中心数据库利用：51、52、其中，b(d)表示数据块在区块链中的安全性和完整性，d为数据块索引，λ、μ和σ为安全性参数，确保dna档案的不可篡改和追踪性。53、进一步地，所述牲畜的健康状态和风险等级进行评估方法包括：54、s1、采用非线性动态系统模型对来自不同源的数据进行融合处理，模型定义为：55、56、其中，x代表rfid收集的位置数据，y代表健康监测设备收集的生理数据，z代表dna序列信息的复杂性指标；57、s2、用基于偏微分方程的深度学习框架进行健康状态和风险等级评估，算法表达为：58、59、其中，f代表经特征提取模型处理后的数据，表示对f的拉普拉斯算子，模拟数据特征的空间分布，表示f随时间的变化率，λ和φ(f)为调节参数。60、进一步地，所述的开发api接口采用技术手段包括：61、p1.restfulapi设计：采用函数：62、63、来描述api请求的响应速率，其中r(u)\代表响应速率，u为请求url长度，k和c为系统性能调整参数，确保了接口的快速响应；64、p2.json/xml数据交换格式：利用表达式：65、j(d)＝log(n)·dm66、进行数据封装与解析，其中j(d)表示数据封装或解析的复杂度，d为数据深度，n为数据节点数，m为数据结构复杂性指数，确保数据交换的灵活性和高效性；67、p3.oauth2.0安全认证：通过算法：68、69、来实现安全认证流程，其中o(t)代表认证的安全等级，t为令牌有效时间，λ为安全增强系数，确保数据交换过程的安全性；70、p4.实时数据推送技术：采用函数：71、p(t)＝α·eβt72、来描述实时数据推送的效率，其中p(t)表示单位时间内推送的数据量，t为时间，α和β为推送技术的性能参数，实现数据的实时推送。73、本发明具有以下有益效果：74、1.提高检疫效率：通过利用rfid技术和健康监测设备实时收集牲畜的位置和健康数据，以及通过高通量测序技术迅速创建牲畜的dna档案，本方法大大缩短了检疫所需时间，提高了检疫的工作效率。75、2.增强数据安全性和不可篡改性：采用区块链技术存储牲畜的健康数据和dna信息，确保了数据的安全性和不可篡改性，从而为检疫决策提供了可靠的数据支持。76、3.实现精准疾病预防和控制：通过深度学习和机器学习算法分析收集的大数据，本方法能够精准评估牲畜的健康状态和疾病风险等级，为针对性的疾病预防和控制措施提供科学依据。77、4.促进国际合作和数据共享：开发的api接口和实时数据推送技术使得本方法能够与国际动物健康信息系统进行高效的数据交换，有助于国际社会共同监控和应对跨国界的动物疫情，加强了全球动物疾病防控的合作。78、5.保障公共卫生安全：通过及时准确的检疫流程，本方法有效防止了疾病通过国际牲畜贸易传播的风险，有力地保护了公共卫生安全。