CN108052903B - 开放式鸡舍种类鉴别系统及方法 - Google Patents
开放式鸡舍种类鉴别系统及方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN108052903B CN108052903B CN201711332380.9A CN201711332380A CN108052903B CN 108052903 B CN108052903 B CN 108052903B CN 201711332380 A CN201711332380 A CN 201711332380A CN 108052903 B CN108052903 B CN 108052903B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- image
- processed
- value
- determining
- henhouse
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 24
- 241000287828 Gallus gallus Species 0.000 claims abstract description 78
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims description 81
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 45
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 20
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 claims description 20
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 17
- 238000013075 data extraction Methods 0.000 claims description 12
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 11
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 9
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 8
- 241000894007 species Species 0.000 claims description 4
- 238000012546 transfer Methods 0.000 claims description 3
- 235000013330 chicken meat Nutrition 0.000 abstract description 59
- 238000009395 breeding Methods 0.000 abstract description 4
- 230000001488 breeding effect Effects 0.000 abstract description 4
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 description 9
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 3
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 3
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 3
- 241000271566 Aves Species 0.000 description 2
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 2
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 235000013305 food Nutrition 0.000 description 2
- 238000010191 image analysis Methods 0.000 description 2
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 2
- 206010013082 Discomfort Diseases 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 description 1
- 230000008645 cold stress Effects 0.000 description 1
- 238000001816 cooling Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 230000006866 deterioration Effects 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 235000013601 eggs Nutrition 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 210000003608 fece Anatomy 0.000 description 1
- 230000036541 health Effects 0.000 description 1
- 230000008642 heat stress Effects 0.000 description 1
- 238000010438 heat treatment Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 238000009413 insulation Methods 0.000 description 1
- 244000144972 livestock Species 0.000 description 1
- 239000010871 livestock manure Substances 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 235000013372 meat Nutrition 0.000 description 1
- 230000017448 oviposition Effects 0.000 description 1
- 244000144977 poultry Species 0.000 description 1
- 235000013594 poultry meat Nutrition 0.000 description 1
- 230000002265 prevention Effects 0.000 description 1
- 230000001681 protective effect Effects 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/10—Terrestrial scenes
- G06V20/13—Satellite images
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/50—Context or environment of the image
- G06V20/52—Surveillance or monitoring of activities, e.g. for recognising suspicious objects
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Astronomy & Astrophysics (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
本发明涉及一种开放式鸡舍种类鉴别系统，包括：北斗星导航设备，设置在鸡舍周围，用于基于北斗星导航卫星的导航数据确定所述鸡舍的北斗星导航位置；计时设备，用于基于人工设定，确定鸡舍的多个喂养时间，并在某一个喂养时间到达时，发出喂养触发信号；卫星图像接收设备，分别与所述计时设备和所述北斗星导航设备连接，用于接收所述北斗星导航位置，并在接收到所述喂养触发信号时，基于所述北斗星导航位置从遥感卫星处获取与所述北斗星导航位置对应的遥感图像以作为鸡舍卫星图像输出。本发明还涉及一种开放式鸡舍种类鉴别方法。通过本发明，能够即时鉴别鸡舍内的各种类型鸡体的数量，为后续的养殖计划提供了重要参考数据。
Description
技术领域
本发明涉及养殖领域，尤其涉及一种开放式鸡舍种类鉴别系统及方法。
背景技术
鸡舍是指鸡栖息的地方，按饲养对象分，有核心鸡舍、种鸡舍、育雏鸡舍、育成鸡舍、蛋鸡舍、肉鸡舍、环境安全型畜禽舍鸡舍等。传统的家庭鸡舍构造简陋。20世纪50年代末出现的工厂化养鸡设施，不仅具有适合鸡生长发育的环境条件，还应满足机械化、科学管理和卫生防疫等要求。
按照建筑结构来分，鸡舍可分为密闭式鸡舍、有窗式鸡舍、开放式鸡舍(开敞式鸡舍)。
开放式鸡舍适合气候温暖又不热的地区，从早到晚的气温与鸡的生理习性相一致，冷热应激都没有的。这种鸡舍的缺点就是容易受到外来带病飞鸟的威胁。建设时一定要建设防护网，阻挡飞鸟接近鸡舍。
有窗式鸡舍，基本上在中国中部的传统鸡舍都是这样的，大部分自然通风，天气太热时才机械排风加水帘来降温的。随着建筑人工、材料成本逐年上升，加上这种鸡舍本身隔热效果，开始逐渐被淘汰。
密闭式鸡舍适合任何地区，鸡舍内部气候由一套微电脑控制系统自动控制，使鸡舍内部环境完全符合鸡生长的需要，对鸡场的生产性能指标提高有大大地促进作用。
当前的开放式鸡舍的养殖模式较为粗糙，对鸡舍内部环境的加湿、加温、鸡体喂食、鸡蛋拾取以及鸡粪的清理等管理工作基本上依赖管理方的粗略判断来实现，这样的管理方式容易导致鸡舍内部环境劣化以及鸡体各种不适甚至生病，尤其在鸡舍内的鸡体种类过多的情况下。
发明内容
为了解决上述问题，本发明提供了一种开放式鸡舍种类鉴别系统及方法，通过基于卫星遥感图像的高精度图像处理以及各种定制滤波模式的引进，使得鸡舍内各种类型鸡体的数量的辨识成为可能，从而能够完成开放式鸡舍的精细化管理。
本发明至少具有以下两个重要发明点：
(1)建立了基于卫星遥感图像的鸡舍所需食料的实时鉴别模式，从而替换现场的人工肉眼检测、经验判断的模式，实现了鸡舍食料供应的精细化处理；
(2)通过对待处理图像中的最大对象的分析，确定对应的滤波算法以及确定的对应的滤波算法的各个滤波参数，从而使得图像滤波的处理更具有针对性，尤为重要的是，还采用了以下模式准确确定出滤波选择所参考的最大对象的各个突出部：确定所述最大对象的外形轮廓以及所述最大对象的质心，以所述最大对象的质心为圆心，确定在圆形内的所述最大对象的面积占整个圆形面积的百分比达到临界百分比阈值时的半径，将所述最大对象在确定半径对应的圆形之外的各个突出部作为参考突出部。
根据本发明的一方面，提供了一种开放式鸡舍种类鉴别系统，所述系统包括：
北斗星导航设备，设置在鸡舍周围，用于基于北斗星导航卫星的导航数据确定所述鸡舍的北斗星导航位置；
计时设备，用于基于人工设定，确定鸡舍的多个喂养时间，并在某一个喂养时间到达时，发出喂养触发信号；
卫星图像接收设备，分别与所述计时设备和所述北斗星导航设备连接，用于接收所述北斗星导航位置，并在接收到所述喂养触发信号时，基于所述北斗星导航位置从遥感卫星处获取与所述北斗星导航位置对应的遥感图像以作为鸡舍卫星图像输出；
对象分析设备，用于基于对所述鸡舍卫星图像的高精度的各类图像分析结果来确定鸡舍内各种鸡型的对象数量。
根据本发明的另一方面，还提供了一种开放式鸡舍种类鉴别方法，所述方法包括：
使用北斗星导航设备，设置在鸡舍周围，用于基于北斗星导航卫星的导航数据确定所述鸡舍的北斗星导航位置；
使用计时设备，用于基于人工设定，确定鸡舍的多个喂养时间，并在某一个喂养时间到达时，发出喂养触发信号；
使用卫星图像接收设备，分别与所述计时设备和所述北斗星导航设备连接，用于接收所述北斗星导航位置，并在接收到所述喂养触发信号时，基于所述北斗星导航位置从遥感卫星处获取与所述北斗星导航位置对应的遥感图像以作为鸡舍卫星图像输出；
使用对象分析设备，用于基于对所述鸡舍卫星图像的高精度的各类图像分析结果来确定鸡舍内各种鸡型的对象数量。
附图说明
以下将结合附图对本发明的实施方案进行描述，其中：
图1为根据本发明实施方案示出的开放式鸡舍种类鉴别系统的结构示意图。
图2为根据本发明实施方案示出的开放式鸡舍种类鉴别系统的开放式鸡舍的结构示意图。
图3为根据本发明实施方案示出的开放式鸡舍种类鉴别方法的步骤流程图。
具体实施方式
下面将参照附图对本发明的开放式鸡舍种类鉴别系统及方法的实施方案进行详细说明。
为了克服上述不足，本发明搭建了一种开放式鸡舍种类鉴别系统及方法，具体技术方案如下。
图1为根据本发明实施方案示出的开放式鸡舍种类鉴别系统的结构示意图，所述系统包括：
北斗星导航设备，设置在鸡舍周围，用于基于北斗星导航卫星的导航数据确定所述鸡舍的北斗星导航位置；
计时设备，用于基于人工设定，确定鸡舍的多个喂养时间，并在某一个喂养时间到达时，发出喂养触发信号；
卫星图像接收设备，分别与所述计时设备和所述北斗星导航设备连接，用于接收所述北斗星导航位置，并在接收到所述喂养触发信号时，基于所述北斗星导航位置从遥感卫星处获取与所述北斗星导航位置对应的遥感图像以作为鸡舍卫星图像输出。
接着，继续对本发明的开放式鸡舍种类鉴别系统的具体结构进行进一步的说明。
所述开放式鸡舍种类鉴别系统中还可以包括：
畸变检测设备，与所述卫星图像接收设备连接，用于检测出所述鸡舍卫星图像中出现的各种畸变类型，并确定每一种畸变类型所对应的畸变程度；
畸变校正设备，与所述畸变检测设备连接，用于基于每一种畸变类型所对应的畸变程度对所述鸡舍卫星图像采用相应的校正强度对相应类型的畸变进行对应的校正处理，并将执行完所有类型畸变校正的图像作为待处理图像输出；
其中，如图2所示，为本发明中的开放式鸡舍的结构示意图，所述开放式鸡舍中至少包括了门1、多个窗户2和多个照明设备3，多个照明设备3通过包括电缆的同一固定装置进行支撑和供电。
峰值分析设备，与所述畸变校正设备连接，用于接收所述待处理图像，对所述待处理图像执行灰度直方图处理，以获得所述待处理图像的灰度直方图，确定所述灰度直方图中的纵坐标方向上的多个峰值，计算所述多个峰值的幅值平均值，将所述多个峰值中幅值小于等于所述幅值平均值的峰值作为噪声峰值，从所述多个峰值中去除所有噪声峰值以获得各个参考峰值；
峰值处理设备，与所述峰值分析设备连接，用于接收所述待处理图像、所述灰度直方图和所述各个参考峰值，将所述灰度直方图中纵坐标方向上的值接近所述各个参考峰值平均值所对应的横坐标上的灰度等级作为预处理阈值，基于所述预处理阈值对所述待处理图像进行二值化处理以获得待处理图像；
数据提取设备，与所述峰值处理设备连接，用于接收所述待处理图像，识别所述待处理图像中的最大对象，确定所述最大对象的外形轮廓以及所述最大对象的质心，以所述最大对象的质心为圆心，确定在圆形内的所述最大对象的面积占整个圆形面积的百分比达到临界百分比阈值时的半径，将所述最大对象在确定半径对应的圆形之外的各个突出部作为参考突出部，基于各个参考突出部的形状确定对应的滤波算法以及确定的对应的滤波算法的各个滤波参数；
其中，基于各个参考突出部的形状确定对应的滤波算法以及确定的对应的滤波算法的各个滤波参数包括：基于各个参考突出部的最大尖角的角度确定对应的滤波算法以及确定的对应的滤波算法的各个滤波参数；
滤波处理设备，与所述数据提取设备连接，用于基于所述数据提取设备确定的滤波算法和各个滤波参数对所述待处理图像执行相应滤波处理，以获得对应的识别参考图像；
对象分析设备，与所述滤波处理设备连接，用于接收所述识别参考图像，并对所述识别参考图像执行灰度化处理以获得对应的灰度化图像，基于各种鸡型的灰度值范围获取所述灰度化图像中各种鸡型的对象数量；
其中，每一个鸡型的灰度值范围由相应的灰度值上限数值和相应的灰度值下限数值组成。
所述开放式鸡舍种类鉴别系统中还可以包括：
实时数据传送设备，与所述对象分析设备连接，用于接收各种鸡型的对象数量，并基于每一种鸡型的对象数量确定该鸡型偏爱类型的食料所需数量；
其中，所述实时数据传送设备还通过时分双工通信链路与远端的养殖中心服务器连接，以便于远端的养殖中心服务器实时显示各种类型的食料所需数量。
在所述开放式鸡舍种类鉴别系统中：
在所述峰值处理设备中，基于所述预处理阈值对所述待处理图像进行二值化处理以获得待处理图像包括：所述待处理图像的像素点的像素值小于等于所述预处理阈值的，该像素点的像素值修改为0，所述待处理图像的像素点的像素值大于所述预处理阈值的，该像素点的像素值修改为255。
以及在所述开放式鸡舍种类鉴别系统中：
替换地，在所述定向滤波设备中，基于各个参考突出部的形状确定对应的滤波算法以及确定的对应的滤波算法的各个滤波参数包括：基于各个参考突出部中面积最大的参考突出部的形状确定对应的滤波算法以及确定的对应的滤波算法的各个滤波参数。
图3为根据本发明实施方案示出的开放式鸡舍种类鉴别方法的步骤流程图，所述方法包括：
使用北斗星导航设备，设置在鸡舍周围，用于基于北斗星导航卫星的导航数据确定所述鸡舍的北斗星导航位置；
使用计时设备，用于基于人工设定，确定鸡舍的多个喂养时间，并在某一个喂养时间到达时，发出喂养触发信号；
使用卫星图像接收设备，分别与所述计时设备和所述北斗星导航设备连接，用于接收所述北斗星导航位置，并在接收到所述喂养触发信号时，基于所述北斗星导航位置从遥感卫星处获取与所述北斗星导航位置对应的遥感图像以作为鸡舍卫星图像输出。
接着，继续对本发明的开放式鸡舍种类鉴别方法的具体步骤进行进一步的说明。
所述开放式鸡舍种类鉴别方法还可以包括：
使用畸变检测设备，与所述卫星图像接收设备连接，用于检测出所述鸡舍卫星图像中出现的各种畸变类型，并确定每一种畸变类型所对应的畸变程度；
使用畸变校正设备，与所述畸变检测设备连接，用于基于每一种畸变类型所对应的畸变程度对所述鸡舍卫星图像采用相应的校正强度对相应类型的畸变进行对应的校正处理，并将执行完所有类型畸变校正的图像作为待处理图像输出；
使用峰值分析设备，与所述畸变校正设备连接，用于接收所述待处理图像，对所述待处理图像执行灰度直方图处理，以获得所述待处理图像的灰度直方图，确定所述灰度直方图中的纵坐标方向上的多个峰值，计算所述多个峰值的幅值平均值，将所述多个峰值中幅值小于等于所述幅值平均值的峰值作为噪声峰值，从所述多个峰值中去除所有噪声峰值以获得各个参考峰值；
使用峰值处理设备，与所述峰值分析设备连接，用于接收所述待处理图像、所述灰度直方图和所述各个参考峰值，将所述灰度直方图中纵坐标方向上的值接近所述各个参考峰值平均值所对应的横坐标上的灰度等级作为预处理阈值，基于所述预处理阈值对所述待处理图像进行二值化处理以获得待处理图像；
使用数据提取设备，与所述峰值处理设备连接，用于接收所述待处理图像，识别所述待处理图像中的最大对象，确定所述最大对象的外形轮廓以及所述最大对象的质心，以所述最大对象的质心为圆心，确定在圆形内的所述最大对象的面积占整个圆形面积的百分比达到临界百分比阈值时的半径，将所述最大对象在确定半径对应的圆形之外的各个突出部作为参考突出部，基于各个参考突出部的形状确定对应的滤波算法以及确定的对应的滤波算法的各个滤波参数；
其中，基于各个参考突出部的形状确定对应的滤波算法以及确定的对应的滤波算法的各个滤波参数包括：基于各个参考突出部的最大尖角的角度确定对应的滤波算法以及确定的对应的滤波算法的各个滤波参数；
使用滤波处理设备，与所述数据提取设备连接，用于基于所述数据提取设备确定的滤波算法和各个滤波参数对所述待处理图像执行相应滤波处理，以获得对应的识别参考图像；
使用对象分析设备，与所述滤波处理设备连接，用于接收所述识别参考图像，并对所述识别参考图像执行灰度化处理以获得对应的灰度化图像，基于各种鸡型的灰度值范围获取所述灰度化图像中各种鸡型的对象数量；
其中，每一个鸡型的灰度值范围由相应的灰度值上限数值和相应的灰度值下限数值组成。
所述开放式鸡舍种类鉴别方法中还可以包括：
使用实时数据传送设备，与所述对象分析设备连接，用于接收各种鸡型的对象数量，并基于每一种鸡型的对象数量确定该鸡型偏爱类型的食料所需数量；
其中，所述实时数据传送设备还通过时分双工通信链路与远端的养殖中心服务器连接，以便于远端的养殖中心服务器实时显示各种类型的食料所需数量。
在所述开放式鸡舍种类鉴别方法中：
在所述峰值处理设备中，基于所述预处理阈值对所述待处理图像进行二值化处理以获得待处理图像包括：所述待处理图像的像素点的像素值小于等于所述预处理阈值的，该像素点的像素值修改为0，所述待处理图像的像素点的像素值大于所述预处理阈值的，该像素点的像素值修改为255。
以及在所述开放式鸡舍种类鉴别方法中：
替换地，在所述定向滤波设备中，基于各个参考突出部的形状确定对应的滤波算法以及确定的对应的滤波算法的各个滤波参数包括：基于各个参考突出部中面积最大的参考突出部的形状确定对应的滤波算法以及确定的对应的滤波算法的各个滤波参数。
另外，所述实时数据传送设备采用的时分双工通信链路是一种通信系统的双工方式，在移动通信系统中用于分离接收和传送信道。移动通信目前正向第三代发展，中国于1997年6月提交了第三代移动通信标准草案(TD-SCDMA)，其TDD模式及智能天线新技术等特色受到高度评价并成三个主要候选标准之一。在第一代和第二代移动通信系统中FDD模式一统天下，TDD模式没有引起重视。但由于新业务的需要和新技术的发展，以及TDD模式的许多优势，TDD模式将日益受到重视。
时分双工的工作原理如下：TDD是一种通信系统的双工方式，在移动通信系统中用于分离接收与传送信道(或上下行链路)。TDD模式的移动通信系统中接收和传送是在同一频率信道即载波的不同时隙，用保证时间来分离接收与传送信道；而FDD模式的移动通信系统的接收和传送是在分离的两个对称频率信道上，用保证频段来分离接收与传送信道。
采用不同双工模式的移动通信系统特点与通信效益是不同的。TDD模式的移动通信系统中上下行信道用同样的频率，因而具有上下行信道的互惠性，这给TDD模式的移动通信系统带来许多优势。
在TDD模式中，上行链路和下行链路中信息的传输可以在同一载波频率上进行，即上行链路中信息的传输和下行链路中信息的传输是在同一载波上通过时分实现的。
采用本发明的开放式鸡舍种类鉴别系统及方法，针对现有技术中开放式鸡舍管理不善的技术问题，引入了卫星遥感图像的获取机制和一系列连续的定制图像处理机制，从而使得处理后的图像能够进行各种类型的鸡体的辨别操作，并获得各种类型的鸡体数量，为管理方进行后续制定各项具体的管理工作提供第一手的参考数据。
可以理解的是，虽然本发明已以较佳实施例披露如上，然而上述实施例并非用以限定本发明。对于任何熟悉本领域的技术人员而言，在不脱离本发明技术方案范围情况下，都可利用上述揭示的技术内容对本发明技术方案做出许多可能的变动和修饰，或修改为等同变化的等效实施例。因此，凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化及修饰，均仍属于本发明技术方案保护的范围内。
Claims (6)
1.一种开放式鸡舍种类鉴别系统，其特征在于，所述系统包括：
北斗星导航设备，设置在鸡舍周围，用于基于北斗星导航卫星的导航数据确定所述鸡舍的北斗星导航位置；
计时设备，用于基于人工设定，确定鸡舍的多个喂养时间，并在某一个喂养时间到达时，发出喂养触发信号；
卫星图像接收设备，分别与所述计时设备和所述北斗星导航设备连接，用于接收所述北斗星导航位置，并在接收到所述喂养触发信号时，基于所述北斗星导航位置从遥感卫星处获取与所述北斗星导航位置对应的遥感图像以作为鸡舍卫星图像输出；
还包括：
畸变检测设备，与所述卫星图像接收设备连接，用于检测出所述鸡舍卫星图像中出现的各种畸变类型，并确定每一种畸变类型所对应的畸变程度；
畸变校正设备，与所述畸变检测设备连接，用于基于每一种畸变类型所对应的畸变程度对所述鸡舍卫星图像采用相应的校正强度对相应类型的畸变进行对应的校正处理，并将执行完所有类型畸变校正的图像作为待处理图像输出；
峰值分析设备，与所述畸变校正设备连接，用于接收所述待处理图像，对所述待处理图像执行灰度直方图处理，以获得所述待处理图像的灰度直方图，确定所述灰度直方图中的纵坐标方向上的多个峰值，计算所述多个峰值的幅值平均值，将所述多个峰值中幅值小于等于所述幅值平均值的峰值作为噪声峰值，从所述多个峰值中去除所有噪声峰值以获得各个参考峰值；
峰值处理设备，与所述峰值分析设备连接，用于接收所述待处理图像、所述灰度直方图和所述各个参考峰值，将所述灰度直方图中纵坐标方向上的值接近所述各个参考峰值平均值所对应的横坐标上的灰度等级作为预处理阈值，基于所述预处理阈值对所述待处理图像进行二值化处理以获得待处理图像；
数据提取设备，与所述峰值处理设备连接，用于接收所述待处理图像，识别所述待处理图像中的最大对象，确定所述最大对象的外形轮廓以及所述最大对象的质心，以所述最大对象的质心为圆心，确定在圆形内的所述最大对象的面积占整个圆形面积的百分比达到临界百分比阈值时的半径，将所述最大对象在确定半径对应的圆形之外的各个突出部作为参考突出部，基于各个参考突出部的形状确定对应的滤波算法以及确定的对应的滤波算法的各个滤波参数；其中，基于各个参考突出部的形状确定对应的滤波算法以及确定的对应的滤波算法的各个滤波参数包括：基于各个参考突出部的最大尖角的角度确定对应的滤波算法以及确定的对应的滤波算法的各个滤波参数；
滤波处理设备，与所述数据提取设备连接，用于基于所述数据提取设备确定的滤波算法和各个滤波参数对所述待处理图像执行相应滤波处理，以获得对应的识别参考图像；
对象分析设备，与所述滤波处理设备连接，用于接收所述识别参考图像，并对所述识别参考图像执行灰度化处理以获得对应的灰度化图像，基于各种鸡型的灰度值范围获取所述灰度化图像中各种鸡型的对象数量，其中，每一个鸡型的灰度值范围由相应的灰度值上限数值和相应的灰度值下限数值组成；以及还包括：
实时数据传送设备，与所述对象分析设备连接，用于接收各种鸡型的对象数量，并基于每一种鸡型的对象数量确定该鸡型偏爱类型的食料所需数量；
其中，所述实时数据传送设备还通过时分双工通信链路与远端的养殖中心服务器连接，以便于远端的养殖中心服务器实时显示各种类型的食料所需数量。
2.如权利要求1所述的开放式鸡舍种类鉴别系统，其特征在于：
在所述峰值处理设备中，基于所述预处理阈值对所述待处理图像进行二值化处理以获得待处理图像包括：所述待处理图像的像素点的像素值小于等于所述预处理阈值的，该像素点的像素值修改为0，所述待处理图像的像素点的像素值大于所述预处理阈值的，该像素点的像素值修改为255。
3.如权利要求2所述的开放式鸡舍种类鉴别系统，其特征在于：
替换地，在所述滤波处理设备中，基于各个参考突出部的形状确定对应的滤波算法以及确定的对应的滤波算法的各个滤波参数包括：基于各个参考突出部中面积最大的参考突出部的形状确定对应的滤波算法以及确定的对应的滤波算法的各个滤波参数。
4.一种开放式鸡舍种类鉴别方法，其特征在于，所述方法包括：
使用北斗星导航设备，设置在鸡舍周围，用于基于北斗星导航卫星的导航数据确定所述鸡舍的北斗星导航位置；
使用计时设备，用于基于人工设定，确定鸡舍的多个喂养时间，并在某一个喂养时间到达时，发出喂养触发信号；
使用卫星图像接收设备，分别与所述计时设备和所述北斗星导航设备连接，用于接收所述北斗星导航位置，并在接收到所述喂养触发信号时，基于所述北斗星导航位置从遥感卫星处获取与所述北斗星导航位置对应的遥感图像以作为鸡舍卫星图像输出；
还包括：
使用畸变检测设备，与所述卫星图像接收设备连接，用于检测出所述鸡舍卫星图像中出现的各种畸变类型，并确定每一种畸变类型所对应的畸变程度；
使用畸变校正设备，与所述畸变检测设备连接，用于基于每一种畸变类型所对应的畸变程度对所述鸡舍卫星图像采用相应的校正强度对相应类型的畸变进行对应的校正处理，并将执行完所有类型畸变校正的图像作为待处理图像输出；
使用峰值分析设备，与所述畸变校正设备连接，用于接收所述待处理图像，对所述待处理图像执行灰度直方图处理，以获得所述待处理图像的灰度直方图，确定所述灰度直方图中的纵坐标方向上的多个峰值，计算所述多个峰值的幅值平均值，将所述多个峰值中幅值小于等于所述幅值平均值的峰值作为噪声峰值，从所述多个峰值中去除所有噪声峰值以获得各个参考峰值；
使用峰值处理设备，与所述峰值分析设备连接，用于接收所述待处理图像、所述灰度直方图和所述各个参考峰值，将所述灰度直方图中纵坐标方向上的值接近所述各个参考峰值平均值所对应的横坐标上的灰度等级作为预处理阈值，基于所述预处理阈值对所述待处理图像进行二值化处理以获得待处理图像；
使用数据提取设备，与所述峰值处理设备连接，用于接收所述待处理图像，识别所述待处理图像中的最大对象，确定所述最大对象的外形轮廓以及所述最大对象的质心，以所述最大对象的质心为圆心，确定在圆形内的所述最大对象的面积占整个圆形面积的百分比达到临界百分比阈值时的半径，将所述最大对象在确定半径对应的圆形之外的各个突出部作为参考突出部，基于各个参考突出部的形状确定对应的滤波算法以及确定的对应的滤波算法的各个滤波参数；其中，基于各个参考突出部的形状确定对应的滤波算法以及确定的对应的滤波算法的各个滤波参数包括：基于各个参考突出部的最大尖角的角度确定对应的滤波算法以及确定的对应的滤波算法的各个滤波参数；
使用滤波处理设备，与所述数据提取设备连接，用于基于所述数据提取设备确定的滤波算法和各个滤波参数对所述待处理图像执行相应滤波处理，以获得对应的识别参考图像；
使用对象分析设备，与所述滤波处理设备连接，用于接收所述识别参考图像，并对所述识别参考图像执行灰度化处理以获得对应的灰度化图像，基于各种鸡型的灰度值范围获取所述灰度化图像中各种鸡型的对象数量，其中，每一个鸡型的灰度值范围由相应的灰度值上限数值和相应的灰度值下限数值组成；以及还包括：
使用实时数据传送设备，与所述对象分析设备连接，用于接收各种鸡型的对象数量，并基于每一种鸡型的对象数量确定该鸡型偏爱类型的食料所需数量；
其中，所述实时数据传送设备还通过时分双工通信链路与远端的养殖中心服务器连接，以便于远端的养殖中心服务器实时显示各种类型的食料所需数量。
5.如权利要求4所述的开放式鸡舍种类鉴别方法，其特征在于：
在所述峰值处理设备中，基于所述预处理阈值对所述待处理图像进行二值化处理以获得待处理图像包括：所述待处理图像的像素点的像素值小于等于所述预处理阈值的，该像素点的像素值修改为0，所述待处理图像的像素点的像素值大于所述预处理阈值的，该像素点的像素值修改为255。
6.如权利要求5所述的开放式鸡舍种类鉴别方法，其特征在于：
替换地，在所述滤波处理设备中，基于各个参考突出部的形状确定对应的滤波算法以及确定的对应的滤波算法的各个滤波参数包括：基于各个参考突出部中面积最大的参考突出部的形状确定对应的滤波算法以及确定的对应的滤波算法的各个滤波参数。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201711332380.9A CN108052903B (zh) | 2017-12-13 | 2017-12-13 | 开放式鸡舍种类鉴别系统及方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201711332380.9A CN108052903B (zh) | 2017-12-13 | 2017-12-13 | 开放式鸡舍种类鉴别系统及方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN108052903A CN108052903A (zh) | 2018-05-18 |
| CN108052903B true CN108052903B (zh) | 2020-09-08 |
Family
ID=62132678
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201711332380.9A Active CN108052903B (zh) | 2017-12-13 | 2017-12-13 | 开放式鸡舍种类鉴别系统及方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN108052903B (zh) |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20110115902A1 (en) * | 2009-11-19 | 2011-05-19 | Qualcomm Incorporated | Orientation determination of a mobile station using side and top view images |
| CN102254174A (zh) * | 2011-07-08 | 2011-11-23 | 中铁第四勘察设计院集团有限公司 | 崩滑体中裸地信息的自动提取方法 |
| CN102385694A (zh) * | 2010-09-06 | 2012-03-21 | 邬明权 | 一种基于地块的作物品种高光谱识别方法 |
| US20130011069A1 (en) * | 2010-01-29 | 2013-01-10 | The Hong Kong University Of Science And Technology | Architectural pattern detection and modeling in images |
| CN106022457A (zh) * | 2016-05-09 | 2016-10-12 | 南京大学 | 一种帝企鹅种群数目的遥感估算方法 |
-
2017
- 2017-12-13 CN CN201711332380.9A patent/CN108052903B/zh active Active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20110115902A1 (en) * | 2009-11-19 | 2011-05-19 | Qualcomm Incorporated | Orientation determination of a mobile station using side and top view images |
| US20130011069A1 (en) * | 2010-01-29 | 2013-01-10 | The Hong Kong University Of Science And Technology | Architectural pattern detection and modeling in images |
| CN102385694A (zh) * | 2010-09-06 | 2012-03-21 | 邬明权 | 一种基于地块的作物品种高光谱识别方法 |
| CN102254174A (zh) * | 2011-07-08 | 2011-11-23 | 中铁第四勘察设计院集团有限公司 | 崩滑体中裸地信息的自动提取方法 |
| CN106022457A (zh) * | 2016-05-09 | 2016-10-12 | 南京大学 | 一种帝企鹅种群数目的遥感估算方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN108052903A (zh) | 2018-05-18 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN108875647B (zh) | 一种基于牲畜身份的移动轨迹监测方法和系统 | |
| Fournel et al. | Rethinking environment control strategy of confined animal housing systems through precision livestock farming | |
| Corkery et al. | Incorporating smart sensing technologies into the poultry industry | |
| Mollah et al. | Digital image analysis to estimate the live weight of broiler | |
| CN114424206A (zh) | 在饲养场到达和风险评估中使用射频识别标签的uhf带询问的牲畜和饲养场数据采集和处理 | |
| González et al. | Wireless sensor networks to study, monitor and manage cattle in grazing systems | |
| Bloch et al. | Automatic broiler temperature measuring by thermal camera | |
| Brown-Brandl et al. | A review of passive radio frequency identification systems for animal monitoring in livestock facilities | |
| Subedi et al. | Tracking pecking behaviors and damages of cage-free laying hens with machine vision technologies | |
| CN109933083B (zh) | 基于无人机的放牧方法、装置和系统 | |
| CN107578408B (zh) | 一种奶牛养殖场地面尿液面积的仿真测量装置与方法 | |
| CN109871911A (zh) | 无人机监测动物健康的方法和监测动物健康的无人机 | |
| CN107219860A (zh) | 一种无人机草场管理系统及方法 | |
| US20170245472A1 (en) | Environmental control for enclosures based on touch-less monitoring of animals | |
| CN108052903B (zh) | 开放式鸡舍种类鉴别系统及方法 | |
| CN110192845B (zh) | 一种生猪体温检测装置及系统 | |
| US20190159433A1 (en) | System, apparatus and method for non-invasive avian egg fertility detection | |
| Rishworth et al. | An automated approach towards measuring time‐activity budgets in colonial seabirds | |
| CN204969418U (zh) | 一种用于烤房的烟叶重量监测系统 | |
| CN114070862B (zh) | 基于物联网的畜牧控制方法、系统和可读存储介质 | |
| Deniz et al. | Classification of environmental factors potentially motivating for dairy cows to access shade | |
| CN113989745A (zh) | 一种反刍动物饲养状况的非接触式监测方法 | |
| CN105446133A (zh) | 一种家禽智能决策系统及平台 | |
| CN103719001B (zh) | 一种科学养鱼设备 | |
| Siegford et al. | Practical considerations for the use of precision livestock farming to improve animal welfare |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| TA01 | Transfer of patent application right | ||
| TA01 | Transfer of patent application right |
Effective date of registration: 20200609 Address after: 236000 215 Zhongxin commercial street, Yingdong District, Fuyang City, Anhui Province Applicant after: Fuyang huizhongxin Automation Technology Co.,Ltd. Address before: 236000 Anhui Province, Yingdong District of Fuyang City Xiangyang Road community office happy Wang Zhuang Yingdong District of Fuyang city animal husbandry Hing poultry cooperatives Applicant before: FUYANG CITY YINGDONG DISTRICT XINGMU POULTRY INDUSTRY SPECIALIZED COOPERATIVE |
|
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| TR01 | Transfer of patent right | ||
| TR01 | Transfer of patent right |
Effective date of registration: 20240425 Address after: 412000, 5th Floor, Office Building of the Management Committee of the Second Industrial Park, Economic Development Zone, Xiadong Street, Chaling County, Zhuzhou City, Hunan Province Patentee after: Hunan Jinxin Kangsheng Agriculture Co.,Ltd. Country or region after: China Address before: 236000 215 Zhongxin commercial street, Yingdong District, Fuyang City, Anhui Province Patentee before: Fuyang huizhongxin Automation Technology Co.,Ltd. Country or region before: China |