CN108052964A - 牲畜状态检测方法、计算机程序、存储介质及电子设备 - Google Patents

牲畜状态检测方法、计算机程序、存储介质及电子设备 Download PDF

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Abstract

本发明实施例提供了一种牲畜状态检测方法、计算机程序、存储介质及电子设备，其中，所述方法包括：获取待检测的牲畜的音视频数据；根据用于状态检测的神经网络模型、数学模型或算法对所述音视频数据进行特征数据提取和/或行为分析；通过提取得到的特征数据和/或行为分析结果确定对应的牲畜状态。本发明实施例利用人工智能技术实现对牲畜的状态检测，避免了人工检测牲畜状态，降低了对饲养员或兽医的专业技能要求，促进了养殖业的精细化管理与发展。

Description

牲畜状态检测方法、计算机程序、存储介质及电子设备
技术领域
本发明实施例涉及计算机视觉技术领域，尤其涉及一种牲畜状态检测方法、计算机程序、存储介质及电子设备。
背景技术
在养殖业中，对于牲畜的健康状况与生理周期的判断通常由有经验的饲养员或者兽医依靠目测来完成。
目前的牲畜的健康状况与生理周期的判断与饲养员或兽医的经验、责任感等有关，对饲养员或兽医的专业技能要求高，不利于于养殖业的精细化管理与发展。
发明内容
本发明实施例提供了一种牲畜状态检测的技术方案。
根据本发明实施例的第一方面，提供了一种牲畜状态检测方法，包括：
获取待检测的牲畜的音视频数据；
根据用于状态检测的神经网络模型、数学模型或算法对所述音视频数据进行特征数据提取和/或行为分析；
通过提取得到的特征数据和/或行为分析结果确定对应的牲畜状态。
可选地，所述根据用于状态检测的神经网络模型、数学模型或算法对所述音视频数据进行特征数据提取和/或行为分析，包括：
根据用于状态检测的神经网络模型、数学模型或算法提取所述音视频数据中牲畜的各生理特征参数的特征数据；
其中，所述各生理特征参数至少包括以下之一：毛发、眼睛、嘴巴、耳朵、鼻子、四肢、体温、生殖器。
可选地，所述根据用于状态检测的神经网络模型、数学模型或算法对所述音视频数据进行特征数据提取和/或行为分析，包括：
根据用于状态检测的神经网络模型、数学模型或算法分析所述音视频数据中牲畜的移动轨迹和/或叫声信息。
可选地，所述牲畜状态包括以下至少之一：健康、生病、发情、怀孕。
可选地，所述音视频数据包括热成像音视频数据。
可选地，所述牲畜为牛、羊、马、猪、狗、鸡、鸭或者鹅。
根据本发明实施例的第二方面，提供了一种计算机程序，包括有计算机程序指令，其中，所述程序指令被处理器执行时用于实现第一方面所述的牲畜状态检测方法对应的步骤。
根据本发明实施例的第三方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令，其中，所述程序指令被处理器执行时用于实现第一方面所述的牲畜状态检测方法对应的步骤。
根据本发明实施例的第四方面，提供了一种电子设备，包括：处理器、存储器、通信元件和通信总线，所述处理器、所述存储器和所述通信元件通过所述通信总线完成相互间的通信；
所述存储器用于存放至少一可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行如第一方面所述的牲畜状态检测方法对应的步骤。
根据本发明实施例的牲畜状态检测方案，获取待检测的牲畜的音视频数据；根据用于状态检测的神经网络模型、数学模型或算法对所述音视频数据进行特征数据提取和/或行为分析；通过提取得到的特征数据和/或行为分析结果确定对应的牲畜状态。本发明实施例利用人工智能技术实现对牲畜的状态检测，避免了人工检测牲畜状态，降低了对饲养员或兽医的专业技能要求，促进了养殖业的精细化管理与发展。
附图说明
图1是根据本发明实施例一的一种牲畜状态检测方法的步骤流程图；
图2是根据本发明实施例二的一种牲畜状态检测方法的步骤流程图；
图3是根据本发明实施例四的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图(若干附图中相同的标号表示相同的元素)和实施例，对本发明实施例的具体实施方式作进一步详细说明。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
本领域技术人员可以理解，本发明实施例中的“第一”、“第二”等术语仅用于区别不同步骤、设备或模块等，既不代表任何特定技术含义，也不表示它们之间的必然逻辑顺序。
实施例一
参照图1，示出了根据本发明实施例一的一种牲畜状态检测方法的步骤流程图。
本实施例的牲畜状态检测方法包括以下步骤：
步骤S100：获取待检测的牲畜的音视频数据。
本发明实施例中，可以采用任意具有摄像功能的装置对待检测的牲畜进行拍照或者视频监控，获取待检测的牲畜的音视频数据。可以理解的是，任何用于获取待检测的牲畜的音视频数据的设备均适用于此，本实施例对此不作限制。其中，音视频数据可以包括视频数据和音频数据。
步骤S102：根据用于状态检测的神经网络模型、数学模型或算法对所述音视频数据进行特征数据提取和/或行为分析。
本发明实施例中，用于状态检测的神经网络模型可以是任意适当的可实现特征提取或目标对象识别的神经网络，包括但不限于卷积神经网络、增强学习神经网络、对抗神经网络中的生成网络等等。神经网络中具体结构的设置可以由本领域技术人员根据实际需求适当设定，如卷积层的层数、卷积核的大小、通道数等等，本发明实施例对此不作限制。
一种可选的实施方式中，在神经网络模型的训练过程中，可以利用含有牲畜状态标注信息的音视频样本数据对神经网络模型进行训练。其中，牲畜状态标注信息可以包括但不限于：毛发的长度、毛发的粗细程度、毛发的软硬程度、毛发的杂乱状况等。
本发明实施例中，根据神经网络模型、数学模型或算法不仅可以对包含牲畜的静态图像进行特征数据提取，还可以对包含牲畜的动态影像进行行为分析。
步骤S104：通过提取得到的特征数据和/或行为分析结果确定对应的牲畜状态。
本发明实施例中，提取得到的特征数据可以是牲畜的某个身体部位的特征数据，例如，眼睛的大小、凹凸，毛发的颜色、长短、粗细、纹理等。特征数据可以用128维的特征向量或256维的特征向量表示，本发明实施例对特征数据的具体表示形式不做限制。
本发明实施例中，行为分析结果可以为牲畜在一定时间内的活动范围、移动距离、步频等，还可以为牲畜的叫声信息。
在上述神经网络模型的训练中，可以将大量的含有牲畜状态标注信息的音视频样本数据输入神经网络中，对神经网络进行迭代训练，从神经网络中输出特征数据和/或行为分析结果，相应地，特征数据和/或行为分析结果与牲畜状态标注信息存在对应关系，例如，音视频样本数据中包含猪的嘴巴边缘有大量唾液的标注信息，则对应从神经网络中输出嘴巴边缘有大量唾液的特征数据。
根据本发明实施例的牲畜状态检测方法，获取待检测的牲畜的音视频数据；根据用于状态检测的神经网络模型、数学模型或算法对所述音视频数据进行特征数据提取和/或行为分析；通过提取得到的特征数据和/或行为分析结果确定对应的牲畜状态。本发明实施例利用人工智能技术实现对牲畜的状态检测，避免了人工检测牲畜状态，降低了对饲养员或兽医的专业技能要求，促进了养殖业的精细化管理与发展。
本发明实施例的牲畜状态检测方法可以由任意适当的具有相应的图像或数据处理能力的设备执行，包括但不限于：终端设备和服务器等。或者，本发明实施例提供的任一种牲畜状态检测方法可以由处理器执行，如处理器通过调用存储器存储的相应指令来执行本发明实施例提及的任一种牲畜状态检测方法。下文不再赘述。
实施例二
参照图2，示出了根据本发明实施例二的一种牲畜状态检测方法的步骤流程图。
本实施例的牲畜状态检测方法包括以下步骤：
步骤S200：获取待检测的牲畜的音视频数据。
本发明实施例中，可以采用任意具有摄像功能的装置对待检测的牲畜进行拍照或者视频监控，获取待检测的牲畜的音视频数据。例如，可以通过设置于养殖场的视频监控设备获取待检测的牲畜的音视频数据，需要说明的是，视频监控设备不仅需要拍摄牲畜的视频图像，还需要录制牲畜的声音。可以理解的是，任何用于获取待检测的牲畜的音视频数据的设备均适用于此，本实施例对此不作限制。其中，音视频数据可以包括视频数据和音频数据。
本发明实施例中，牲畜为牛、羊、马、猪、狗、鸡、鸭或者鹅等。
步骤S202：根据用于状态检测的神经网络模型、数学模型或算法提取所述音视频数据中牲畜的各生理特征参数的特征数据。
本发明实施例中，所述各生理特征参数至少包括以下之一：毛发、眼睛、嘴巴、耳朵、鼻子、四肢、体温、生殖器等。
例如，根据神经网络模型提取视频图像中猪的毛发的特征数据(毛发的长度、粗细等)、肋骨的特征数据(肋骨的突出程度)等。
步骤S204：根据用于状态检测的神经网络模型、数学模型或算法分析所述音视频数据中牲畜的移动轨迹和/或叫声信息。
本步骤S204中音视频数据可以为连续的多帧视频图像形成的音视频数据，通过神经网络模型、数学模型或算法对连续的多帧视频图像形成的音视频数据进行分析，得到牲畜的移动轨迹和/或叫声信息。
例如，根据神经网络模型分析音视频数据中猪的移动轨迹(不停走动、转圈等)和/或短促有规律地叫声。
上述移动轨迹和/或叫声信息可以理解为神经网络模型、数学模型或算法对音视频数据进行分析得到的牲畜的行为分析结果。
步骤S206：通过提取得到的特征数据和/或行为分析结果确定对应的牲畜状态。
本发明实施例中，提取得到的特征数据可以是牲畜的某个身体部位的特征数据，例如，眼睛的大小、凹凸，毛发的颜色、长短、粗细、纹理等。特征数据可以用128维的特征向量或256维的特征向量表示，本发明实施例对特征数据的具体表示形式不做限制。
本发明实施例中，行为分析结果可以为牲畜在一定时间内的活动范围、移动距离、步频等，还可以为牲畜的叫声信息。
本发明实施例中，牲畜状态包括以下至少之一：健康、生病、发情、怀孕等。
在上述神经网络模型的训练中，可以将大量的含有牲畜状态标注信息的音视频样本数据输入神经网络中，对神经网络进行迭代训练，从神经网络中输出特征数据和/或行为分析结果，相应地，特征数据和/或行为分析结果与牲畜状态标注信息存在对应关系，例如，音视频样本数据中包含猪的嘴巴边缘有大量唾液的标注信息，则对应从神经网络中输出嘴巴边缘有大量唾液的特征数据。
基于上述对牲畜状态检测方法的介绍，通过本发明实施例中的技术方案可以对牲畜的健康状况或者是否发情进行判断，例如，可以获取不同的待检测的牲畜的图像，如可以通过拍照与录像监控的方式获取猪的图像，利用深度学习方法得到的卷积神经网络模型判断猪的毛发是否异常，从而预测猪的健康状况。还可以利用猪的其他身体部位的异常，如肋骨的突出程度等判断得出猪的健康状况。又例如，可以通过对猪的行为进行分析，如不停的走动、叫声多等，利用人工智能技术判断猪是否发情，也可以通过对猪的身体特定部位的图像进行分析，如嘴部的口水情况、猪的外阴部的异常情况等，利用神经网络模型预测猪是否发情，进而实现对牲畜状态的实施检测，提高了牲畜状态的检测速度。
一种可选的实施方式中，可以通过热成像仪获取待检测的牲畜的热成像图像音视频数据，通过对热成像音视频数据进行热度分析，判断牲畜的体温情况，如是否高于或者低于正常体温，进而确定牲畜是否发烧。
根据本发明实施例的牲畜状态检测方法，获取待检测的牲畜的音视频数据；根据用于状态检测的神经网络模型、数学模型或算法对所述音视频数据进行特征数据提取和/或行为分析；通过提取得到的特征数据和/或行为分析结果确定对应的牲畜状态。本发明实施例利用人工智能技术实现对牲畜的状态检测，避免了人工检测牲畜状态，降低了对饲养员或兽医的专业技能要求，促进了养殖业的精细化管理与发展。
在本发明实施例提供的牲畜状态检测方法的基础之上，可以结合人工的经验，实现对特定牲畜的牲畜状态检测，在检测出异常的牲畜之后可以自动报警并对异常的牲畜进行标识。
实施例三
本实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，该程序指令被处理器执行时实现本发明实施例提供的任一牲畜状态检测方法的步骤。
本实施例还提供了一种计算机程序，其包括有计算机程序指令，所述程序指令被处理器执行时用于实现本发明实施例提供的任一牲畜状态检测方法的步骤。
本实施例的计算机可读存储介质和计算机程序用于实现前述方法实施例中相应的牲畜状态检测方法，并具有相应的方法实施例的有益效果，在此不再赘述。
实施例四
本发明实施例四提供了一种电子设备，例如可以是移动终端、个人计算机(PC)、平板电脑、服务器等。下面参考图3，其示出了适于用来实现本发明实施例的终端设备或服务器的电子设备300的结构示意图：如图3所示，电子设备300包括一个或多个处理器、通信元件等，所述一个或多个处理器例如：一个或多个中央处理单元(CPU)301，和/或一个或多个图像处理器(GPU)313等，处理器可以根据存储在只读存储器(ROM)302中的可执行指令或者从存储部分308加载到随机访问存储器(RAM)303中的可执行指令而执行各种适当的动作和处理。通信元件包括通信组件312和/或通信接口309。其中，通信组件312可包括但不限于网卡，所述网卡可包括但不限于IB(Infiniband)网卡，通信接口309包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信接口，通信接口309经由诸如因特网的网络执行通信处理。
处理器可与只读存储器302和/或随机访问存储器303中通信以执行可执行指令，通过通信总线304与通信组件312相连、并经通信组件312与其他目标设备通信，从而完成本发明实施例提供的任一牲畜状态检测方法对应的操作，例如，获取待检测的牲畜的音视频数据；根据用于状态检测的神经网络模型、数学模型或算法对所述音视频数据进行特征数据提取和/或行为分析；通过提取得到的特征数据和/或行为分析结果确定对应的牲畜状态。
此外，在RAM 303中，还可存储有装置操作所需的各种程序和数据。CPU301或GPU313、ROM302以及RAM303通过通信总线304彼此相连。在有RAM303的情况下，ROM302为可选模块。RAM303存储可执行指令，或在运行时向ROM302中写入可执行指令，可执行指令使处理器执行上述通信方法对应的操作。输入/输出(I/O)接口305也连接至通信总线304。通信组件312可以集成设置，也可以设置为具有多个子模块(例如多个IB网卡)，并在通信总线链接上。
以下部件连接至I/O接口305：包括键盘、鼠标等的输入部分306；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分307；包括硬盘等的存储部分308；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信接口309。驱动器310也根据需要连接至I/O接口305。可拆卸介质311，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器310上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分308。
需要说明的，如图3所示的架构仅为一种可选实现方式，在具体实践过程中，可根据实际需要对上述图3的部件数量和类型进行选择、删减、增加或替换；在不同功能部件设置上，也可采用分离设置或集成设置等实现方式，例如GPU和CPU可分离设置或者可将GPU集成在CPU上，通信元件可分离设置，也可集成设置在CPU或GPU上，等等。这些可替换的实施方式均落入本发明的保护范围。
特别地，根据本发明实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本发明实施例包括一种计算机程序产品，其包括有形地包含在机器可读介质上的计算机程序，计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码，程序代码可包括对应执行本发明实施例提供的方法步骤对应的指令，例如，获取待检测的牲畜的音视频数据；根据用于状态检测的神经网络模型、数学模型或算法对所述音视频数据进行特征数据提取和/或行为分析；通过提取得到的特征数据和/或行为分析结果确定对应的牲畜状态。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信元件从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质311被安装。在该计算机程序被处理器执行时，执行本发明实施例的方法中限定的上述功能。
需要指出，根据实施的需要，可将本发明实施例中描述的各个部件/步骤拆分为更多部件/步骤，也可将两个或多个部件/步骤或者部件/步骤的部分操作组合成新的部件/步骤，以实现本发明实施例的目的。
上述根据本发明实施例的方法可在硬件、固件中实现，或者被实现为可存储在记录介质(诸如CD ROM、RAM、软盘、硬盘或磁光盘)中的软件或计算机代码，或者被实现通过网络下载的原始存储在远程记录介质或非暂时机器可读介质中并将被存储在本地记录介质中的计算机代码，从而在此描述的方法可被存储在使用通用计算机、专用处理器或者可编程或专用硬件(诸如ASIC或FPGA)的记录介质上的这样的软件处理。可以理解，计算机、处理器、微处理器控制器或可编程硬件包括可存储或接收软件或计算机代码的存储组件(例如，RAM、ROM、闪存等)，当所述软件或计算机代码被计算机、处理器或硬件访问且执行时，实现在此描述的处理方法。此外，当通用计算机访问用于实现在此示出的处理的代码时，代码的执行将通用计算机转换为用于执行在此示出的处理的专用计算机。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及方法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明实施例的范围。
以上实施方式仅用于说明本发明实施例，而并非对本发明实施例的限制，有关技术领域的普通技术人员，在不脱离本发明实施例的精神和范围的情况下，还可以做出各种变化和变型，因此所有等同的技术方案也属于本发明实施例的范畴，本发明实施例的专利保护范围应由权利要求限定。

Claims (9)

1.一种牲畜状态检测方法，其特征在于，包括：
获取待检测的牲畜的音视频数据；
根据用于状态检测的神经网络模型、数学模型或算法对所述音视频数据进行特征数据提取和/或行为分析；
通过提取得到的特征数据和/或行为分析结果确定对应的牲畜状态。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据用于状态检测的神经网络模型、数学模型或算法对所述音视频数据进行特征数据提取和/或行为分析，包括：
根据用于状态检测的神经网络模型、数学模型或算法提取所述音视频数据中牲畜的各生理特征参数的特征数据；
其中，所述各生理特征参数至少包括以下之一：毛发、眼睛、嘴巴、耳朵、鼻子、四肢、体温、生殖器。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据用于状态检测的神经网络模型、数学模型或算法对所述音视频数据进行特征数据提取和/或行为分析，包括：
根据用于状态检测的神经网络模型、数学模型或算法分析所述音视频数据中牲畜的移动轨迹和/或叫声信息。
4.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其特征在于，所述牲畜状态包括以下至少之一：健康、生病、发情、怀孕。
5.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其特征在于，所述音视频数据包括热成像音视频数据。
6.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其特征在于，所述牲畜为牛、羊、马、猪、狗、鸡、鸭或者鹅。
7.一种计算机程序，其特征在于，包括有计算机程序指令，其中，所述程序指令被处理器执行时用于实现权利要求1-6中任一项所述的牲畜状态检测方法对应的步骤。
8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令，其中，所述程序指令被处理器执行时用于实现权利要求1-6中任一项所述的牲畜状态检测方法对应的步骤。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储器、通信元件和通信总线，所述处理器、所述存储器和所述通信元件通过所述通信总线完成相互间的通信；
所述存储器用于存放至少一可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行如权利要求1-6中任一项所述的牲畜状态检测方法对应的步骤。
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Cited By (24)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108922622A (zh) * 2018-07-10 2018-11-30 平安科技（深圳）有限公司 一种动物健康监测方法、装置及计算机可读存储介质
CN109242219A (zh) * 2018-11-14 2019-01-18 浙江农林大学 蛋鸡采食行为的预测方法及蛋鸡采食行为的预测装置
CN109255297A (zh) * 2018-08-06 2019-01-22 百度在线网络技术（北京）有限公司 动物状态监测方法、终端设备、存储介质及电子设备
CN109345798A (zh) * 2018-11-26 2019-02-15 日立楼宇技术（广州）有限公司 一种养殖场监控方法、装置、设备和存储介质
CN110119712A (zh) * 2019-05-14 2019-08-13 上海阿刻忒科技有限公司 一种基于深度学习的家畜行为智能监控方法及其系统
CN110200598A (zh) * 2019-06-12 2019-09-06 天津大学 一种大型养殖场体征异常禽类检测系统及检测方法
CN110307903A (zh) * 2019-06-28 2019-10-08 广西慧云信息技术有限公司 一种家禽特定部位无接触温度动态测量的方法
WO2020006935A1 (zh) * 2018-07-05 2020-01-09 平安科技（深圳）有限公司 动物声纹特征提取方法、装置及计算机可读存储介质
CN110765972A (zh) * 2019-10-31 2020-02-07 秒针信息技术有限公司 一种动物的监控方法、装置、电子设备及存储介质
CN110866559A (zh) * 2019-11-14 2020-03-06 上海中信信息发展股份有限公司 一种家禽的行为分析方法及装置
CN110897756A (zh) * 2018-09-17 2020-03-24 阿里巴巴集团控股有限公司 一种预测目标对象发情状态的方法及系统
CN110972994A (zh) * 2019-11-28 2020-04-10 秒针信息技术有限公司 一种识别母猪怀孕的方法及装置
CN110991222A (zh) * 2019-10-16 2020-04-10 北京海益同展信息科技有限公司 一种物体状态监测、母猪发情监测方法、装置及系统
CN111034642A (zh) * 2019-11-25 2020-04-21 秒针信息技术有限公司 一种管理待配种的雌性牲畜的方法和装置
CN111248103A (zh) * 2020-01-09 2020-06-09 洛阳语音云创新研究院 牲畜发情检测方法、装置以及设备
CN111477236A (zh) * 2020-05-14 2020-07-31 深聆科技(北京)有限公司 基于神经网络的仔猪叫声识别方法、养殖监控方法、系统
CN112150506A (zh) * 2020-09-27 2020-12-29 成都睿畜电子科技有限公司 一种目标状态的检测方法、装置、介质及电子设备
CN112468766A (zh) * 2020-03-31 2021-03-09 丰疆智能软件科技(南京)有限公司 牛只状态监控系统和监控方法
CN112587089A (zh) * 2020-11-19 2021-04-02 新希望六和股份有限公司 基于人工智能的妊娠检测方法、装置、计算机设备和介质
CN112651947A (zh) * 2020-12-30 2021-04-13 深兰科技（上海）有限公司 飞行器的控制方法、装置、飞行器及计算机可读存储介质
CN113219964A (zh) * 2021-03-30 2021-08-06 广州朗国电子科技有限公司 禽舍环境巡检及调控方法、设备以及介质
CN113488175A (zh) * 2021-09-07 2021-10-08 东莞中融数字科技有限公司 牲畜健康监控方法、装置、存储介质及电子设备
CN113984767A (zh) * 2021-11-24 2022-01-28 牧原肉食品有限公司 牲畜胴体品质检测的系统、方法、设备和计算机存储介质
CN117196832A (zh) * 2023-11-08 2023-12-08 吉林省牛人网络科技股份有限公司 畜牧业活体抵押监管系统及其方法

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101123874A (zh) * 2005-01-19 2008-02-13 Scr工程有限公司 用于检测发情期的方法和设备
CN103578036A (zh) * 2013-11-07 2014-02-12 江南大学 一种基于数据析取的家禽体质健康实时监测方法
CN107046554A (zh) * 2016-02-05 2017-08-15 南京国雅信息科技有限公司 动物健康智能监测系统及其数据采集传输与查询方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101123874A (zh) * 2005-01-19 2008-02-13 Scr工程有限公司 用于检测发情期的方法和设备
CN103578036A (zh) * 2013-11-07 2014-02-12 江南大学 一种基于数据析取的家禽体质健康实时监测方法
CN107046554A (zh) * 2016-02-05 2017-08-15 南京国雅信息科技有限公司 动物健康智能监测系统及其数据采集传输与查询方法

Cited By (33)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2020006935A1 (zh) * 2018-07-05 2020-01-09 平安科技（深圳）有限公司 动物声纹特征提取方法、装置及计算机可读存储介质
CN108922622A (zh) * 2018-07-10 2018-11-30 平安科技（深圳）有限公司 一种动物健康监测方法、装置及计算机可读存储介质
CN108922622B (zh) * 2018-07-10 2023-10-31 平安科技（深圳）有限公司 一种动物健康监测方法、装置及计算机可读存储介质
CN109255297A (zh) * 2018-08-06 2019-01-22 百度在线网络技术（北京）有限公司 动物状态监测方法、终端设备、存储介质及电子设备
CN109255297B (zh) * 2018-08-06 2022-12-13 百度在线网络技术（北京）有限公司 动物状态监测方法、终端设备、存储介质及电子设备
CN110897756A (zh) * 2018-09-17 2020-03-24 阿里巴巴集团控股有限公司 一种预测目标对象发情状态的方法及系统
CN109242219A (zh) * 2018-11-14 2019-01-18 浙江农林大学 蛋鸡采食行为的预测方法及蛋鸡采食行为的预测装置
CN109242219B (zh) * 2018-11-14 2021-03-30 浙江农林大学 蛋鸡采食行为的预测方法及蛋鸡采食行为的预测装置
CN109345798A (zh) * 2018-11-26 2019-02-15 日立楼宇技术（广州）有限公司 一种养殖场监控方法、装置、设备和存储介质
CN109345798B (zh) * 2018-11-26 2021-03-19 日立楼宇技术（广州）有限公司 一种养殖场监控方法、装置、设备和存储介质
CN110119712A (zh) * 2019-05-14 2019-08-13 上海阿刻忒科技有限公司 一种基于深度学习的家畜行为智能监控方法及其系统
CN110200598A (zh) * 2019-06-12 2019-09-06 天津大学 一种大型养殖场体征异常禽类检测系统及检测方法
CN110307903A (zh) * 2019-06-28 2019-10-08 广西慧云信息技术有限公司 一种家禽特定部位无接触温度动态测量的方法
CN110307903B (zh) * 2019-06-28 2021-04-13 广西慧云信息技术有限公司 一种家禽特定部位无接触温度动态测量的方法
CN110991222A (zh) * 2019-10-16 2020-04-10 北京海益同展信息科技有限公司 一种物体状态监测、母猪发情监测方法、装置及系统
CN110991222B (zh) * 2019-10-16 2023-12-08 京东科技信息技术有限公司 一种物体状态监测、母猪发情监测方法、装置及系统
CN110765972A (zh) * 2019-10-31 2020-02-07 秒针信息技术有限公司 一种动物的监控方法、装置、电子设备及存储介质
CN110765972B (zh) * 2019-10-31 2022-06-17 秒针信息技术有限公司 一种动物的监控方法、装置、电子设备及存储介质
CN110866559A (zh) * 2019-11-14 2020-03-06 上海中信信息发展股份有限公司 一种家禽的行为分析方法及装置
CN111034642A (zh) * 2019-11-25 2020-04-21 秒针信息技术有限公司 一种管理待配种的雌性牲畜的方法和装置
CN110972994A (zh) * 2019-11-28 2020-04-10 秒针信息技术有限公司 一种识别母猪怀孕的方法及装置
CN111248103A (zh) * 2020-01-09 2020-06-09 洛阳语音云创新研究院 牲畜发情检测方法、装置以及设备
CN112468766A (zh) * 2020-03-31 2021-03-09 丰疆智能软件科技(南京)有限公司 牛只状态监控系统和监控方法
CN111477236A (zh) * 2020-05-14 2020-07-31 深聆科技(北京)有限公司 基于神经网络的仔猪叫声识别方法、养殖监控方法、系统
CN112150506A (zh) * 2020-09-27 2020-12-29 成都睿畜电子科技有限公司 一种目标状态的检测方法、装置、介质及电子设备
CN112587089B (zh) * 2020-11-19 2023-04-21 新希望六和股份有限公司 基于人工智能的妊娠检测方法、装置、计算机设备和介质
CN112587089A (zh) * 2020-11-19 2021-04-02 新希望六和股份有限公司 基于人工智能的妊娠检测方法、装置、计算机设备和介质
CN112651947A (zh) * 2020-12-30 2021-04-13 深兰科技（上海）有限公司 飞行器的控制方法、装置、飞行器及计算机可读存储介质
CN113219964A (zh) * 2021-03-30 2021-08-06 广州朗国电子科技有限公司 禽舍环境巡检及调控方法、设备以及介质
CN113488175A (zh) * 2021-09-07 2021-10-08 东莞中融数字科技有限公司 牲畜健康监控方法、装置、存储介质及电子设备
CN113984767A (zh) * 2021-11-24 2022-01-28 牧原肉食品有限公司 牲畜胴体品质检测的系统、方法、设备和计算机存储介质
CN117196832A (zh) * 2023-11-08 2023-12-08 吉林省牛人网络科技股份有限公司 畜牧业活体抵押监管系统及其方法
CN117196832B (zh) * 2023-11-08 2024-01-23 吉林省牛人网络科技股份有限公司 畜牧业活体抵押监管系统及其方法

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