CN109122533A - 养殖装置及其控制方法 - Google Patents
养殖装置及其控制方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109122533A CN109122533A CN201811221118.1A CN201811221118A CN109122533A CN 109122533 A CN109122533 A CN 109122533A CN 201811221118 A CN201811221118 A CN 201811221118A CN 109122533 A CN109122533 A CN 109122533A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- cultivation
- image information
- information
- unit
- guide rail
- 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.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 64
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 112
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 17
- 238000005096 rolling process Methods 0.000 claims description 15
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 14
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 13
- 238000009395 breeding Methods 0.000 claims description 13
- 230000001488 breeding effect Effects 0.000 claims description 13
- 230000005611 electricity Effects 0.000 claims description 10
- 238000013527 convolutional neural network Methods 0.000 claims description 9
- 238000009360 aquaculture Methods 0.000 claims description 7
- 244000144974 aquaculture Species 0.000 claims description 7
- 238000013461 design Methods 0.000 description 9
- 244000144977 poultry Species 0.000 description 8
- 101100117236 Drosophila melanogaster speck gene Proteins 0.000 description 6
- 230000008859 change Effects 0.000 description 5
- 230000008569 process Effects 0.000 description 5
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 4
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 3
- 235000012054 meals Nutrition 0.000 description 3
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 3
- 230000001502 supplementing effect Effects 0.000 description 3
- 241000238557 Decapoda Species 0.000 description 2
- 241000251511 Holothuroidea Species 0.000 description 2
- 241000238565 lobster Species 0.000 description 2
- 239000000463 material Substances 0.000 description 2
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 235000021050 feed intake Nutrition 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 1
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 238000004020 luminiscence type Methods 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 230000008439 repair process Effects 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 230000006641 stabilisation Effects 0.000 description 1
- 238000011105 stabilization Methods 0.000 description 1
- 230000004083 survival effect Effects 0.000 description 1
- 238000012549 training Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A01—AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
- A01K—ANIMAL HUSBANDRY; AVICULTURE; APICULTURE; PISCICULTURE; FISHING; REARING OR BREEDING ANIMALS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; NEW BREEDS OF ANIMALS
- A01K63/00—Receptacles for live fish, e.g. aquaria; Terraria
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/02—Agriculture; Fishing; Forestry; Mining
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/20—Analysis of motion
- G06T7/254—Analysis of motion involving subtraction of images
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/20—Image preprocessing
- G06V10/26—Segmentation of patterns in the image field; Cutting or merging of image elements to establish the pattern region, e.g. clustering-based techniques; Detection of occlusion
- G06V10/267—Segmentation of patterns in the image field; Cutting or merging of image elements to establish the pattern region, e.g. clustering-based techniques; Detection of occlusion by performing operations on regions, e.g. growing, shrinking or watersheds
-
- 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
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20212—Image combination
- G06T2207/20224—Image subtraction
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30232—Surveillance
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30242—Counting objects in image
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Environmental Sciences (AREA)
- Animal Husbandry (AREA)
- Marine Sciences & Fisheries (AREA)
- Economics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Mining & Mineral Resources (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Marketing (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
- Agronomy & Crop Science (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明提出了一种养殖装置及其控制方法,其中,养殖装置包括:至少一个养殖单元;导轨,导轨的轨道路径经过每个养殖单元;检测装置,设置在导轨上,可沿导轨移动,检测装置用于获取至少一个养殖单元中的养殖信息。本发明提出的养殖装置,在至少一个养殖单元内养殖产品,并架设导轨,使导轨的路径经过每一个养殖单元,当检测装置在导轨上移动时,可以途经每一个养殖单元,并获取养殖单元中的养殖信息,进而实现了自动化获取养殖信息,降低了养殖作业所需的人工成本,并且,自动化获取养殖信息避免了人工判断的经验主义,实现标准化,提升了产品养殖的成功率,且降低了监管难度。
Description
技术领域
本发明涉及水产养殖技术领域,具体而言,涉及一种养殖装置与一种养殖装置的控制方法。
背景技术
目前,室内养殖各类水产产品的需求逐渐增大,如螃蟹、虾等,然而水产养殖过程目前多数依赖于人工,成本高,成功几率低,规模养殖的监管过程困难。急需开发出应用低成本、高成功率、智能化的养殖方法及其装置。
发明内容
本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。
为此,本发明的第一方面,提出了一种可检测养殖产品的养殖信息的养殖装置。
本发明的第二方面,提出了一种可检测养殖产品的养殖信息的养殖装置的控制方法。
有鉴于此,根据本发明的第一方面实施例,本发明提出了一种养殖装置,包括:至少一个养殖单元;导轨,导轨的轨道路径经过每个养殖单元;检测装置,设置在导轨上,可沿导轨移动,检测装置用于获取至少一个养殖单元中的养殖信息。
本发明提出的养殖装置,在至少一个养殖单元内养殖产品,并架设导轨,使导轨的路径经过每一个养殖单元,当检测装置在导轨上移动时,可以途经每一个养殖单元,并获取养殖单元中的养殖信息,进而实现了自动化获取养殖信息,降低了养殖作业所需的人工成本,并且,自动化获取养殖信息避免了人工判断的经验主义,实现标准化,提升了产品养殖的成功率,且降低了监管难度。
另外,本发明提供的上述实施例中的养殖装置还可以具有如下附加技术特征:
在上述技术方案中,优选地,至少一个养殖单元上设有至少一个观察窗和/或至少一个养殖单元上方敞开;检测装置可通过观察窗或养殖单元上方敞开处获取至少一个养殖单元中的养殖信息。
在该技术方案中,同在养殖单元上设置至少一个观察窗或养殖单元上方敞开为敞开设置,在检测装置经过养殖单元时可通过观察窗或养殖单元上方敞开处获取至少一个养殖单元中的养殖信息,进而便于检测装置对养殖单元中的养殖信息的获取。
在上述任一技术方案中,优选地,检测装置包括:主体,设置在导轨上;驱动部,设于主体,以驱动主体沿导轨移动;检测组件,设于主体上,可通过观察窗或养殖单元上方敞开处检测养殖产品。
在该技术方案中,检测装置包括主体以及设置在主体上的驱动部与检测组件,其中,驱动部驱动主体沿导轨移动,检测组件通过观察窗或养殖单元上方敞开处检测养殖产品。
在上述任一技术方案中,优选地,检测组件包括:图像采集件,设于主体上,图像采集件用于通过观察窗或养殖单元上方敞开处采集至少一个养殖单元内的图像信息;控制器,设置在主体上,图像采集件与控制器相连接,控制器用于根据图像采集件采集的图像信息,分析得到养殖信息。
在该技术方案中,检测组件包括控制器以及与控制器电连接的图像采集件,其中,图像采集件通过观察窗或养殖单元上方敞开处采集至少一个养殖单元内的图像信息,控制器对该图像信息进行分析,并得到养殖信息,该方案通过分析养殖单元内的图像信息得出养殖产品的养殖信息,简单易行,得到的养殖信息的可靠性高。
在上述任一技术方案中,优选地,检测组件还包括:补光器,设置在主体上,位于图像采集件的周侧。
在该技术方案中,通过在图像采集件的周侧设置补光器,以提升图像信息的亮度,使图像信息更加清晰,进而提升得到的养殖信息的可靠性。
在上述任一技术方案中,优选地,检测组件还包括:网络连接器,设置于主体上,与控制器相连接,网络连接器用于将图像信息上传至服务器,以供服务器对图像信息进行分析处理。
在该技术方案中,通过与控制器相连接的网络连接器,将图像信息上传至服务器,由服务器对图像信息进行分析处理,进而简化检测装置结构,降低检测装置的生产成本。
在上述任一技术方案中,优选地,导轨或至少一个养殖单元上设有定位部;检测组件包括:位置传感器,位置传感器设置在主体上,位置传感器与控制器相连接,位置传感器用于检测定位部;控制器还用于根据位置传感器发送的位置信号,控制检测装置停止移动,并控制图像采集件采集至少一个养殖单元内的图像信息。
在该技术方案中,检测组件还包括与控制器电连接的位置传感器,导轨或至少一个养殖单元上设有定位部,位置传感器在检测到定位部时,能够发出位置信号,控制器根据该位置信号,控制检测装置停止移动,并控制图像采集件采集至少一个养殖单元内的图像信息,进而避免了在移动中采集图像信息导致的图像模糊等问题,保证了图像信息的准确性与清晰度。
在上述任一技术方案中,优选地,检测装置还包括:滚动件,可转动地设于主体,并与导轨相适配,驱动部与滚动件相连接。
在该技术方案中,检测装置通过滚动件在导轨上的滚动,实现检测装置在导轨上的移动,进而保证了检测装置在导轨上移动的平稳性与顺畅性,其中,滚动件由驱动部驱动。
在上述任一技术方案中,优选地,还包括:充电器,设于导轨的一端;检测装置还包括:电池,电池与驱动部相连接;电量检测电路,与控制器电连接,设于主体,用于检测电池的电量,当电池电量低于预设电量时,发出低电压信号,控制器用于根据低电压信号控制检测装置移动至充电器处进行充电。
在该技术方案中,导轨的一端设置有充电器,驱动部由电池供电,并通过与控制器电连接的电量检测电路检测电池的电量,当电池电量低于预设电量时,发出低电压信号,控制器接收低电压信号,根据低电压信号控制驱动部工作,使检测装置移动至充电器处进行充电。
在上述任一技术方案中,优选地,至少一个养殖单元上还设置有进水口与出水口。
在该技术方案中,至少一个养殖单元上设置有进水口与出水口,以便于养殖单元的换水作业。
在上述任一技术方案中,优选地,至少一个养殖单元包括以下任一种或多种组合:养殖盒、养殖槽、养殖池。
在该技术方案中,至少一个养殖单元包括养殖盒、养殖槽、养殖池中任一种或多种组合。
根据本发明的第二方面实施例,本发明提出了一种养殖装置的控制方法,用于如上述技术方案中任一项所述的养殖装置,养殖方法包括:采集养殖单元内的图像信息;对图像信息进行分析处理,得到养殖单元内的养殖信息;推送养殖信息。
本发明提出的养殖装置的控制方法,通过采集养殖单元内的图像信息,并进行分析,得出养殖单元内的养殖信息,并对养殖信息进行推送,以供养殖人员查看,进而实现了自动化获取养殖信息,降低了养殖作业所需的人工成本,并且,自动化获取养殖信息避免了人工判断的经验主义,实现标准化,提升了产品养殖的成功率,且降低了监管难度。
在上述技术方案中,优选地,对图像信息进行分析处理,得到养殖单元内的养殖信息的步骤具体包括:将不同时刻获取到的图像信息进行相减,得到第一图像信息;将第一图像信息进行二值化处理,得到第二图像信息;获取第二图像信息中的预设图像特征数量;当预设图像特征数量满足预设条件时,输出预设条件对应的养殖信息。
在该技术方案中,对图像信息进行分析处理,得到养殖单元内的养殖信息的步骤具体为:将不同时刻获取的图像信息做减法处理,得到第一图像信息,再将第一图像信息进行二值化处理,得到第二图像信息,之后获取第二图像信息中预设图像特征的数量,在预设图像特征数量满足预设条件时,输出预设条件对应的养殖信息,该设计对养殖产品的养殖信息的鉴别速度快。
在上述任一技术方案中,优选地,对图像信息进行分析处理,得到养殖单元内的养殖信息的步骤具体包括:根据不同时刻获取到的图像信息,得到背景图像信息;将图像信息与背景图像信息进行比较,以得到养殖信息。
在该技术方案中,对图像信息进行分析处理,得到养殖单元内的养殖信息的步骤具体为:先通过对不同时刻的图像信息的处理,得到背景图像信息,再将图像信息与背景图像信息进行比较,从而获得养殖信息,该设计对养殖产品的养殖信息的鉴别速度快。
在上述任一技术方案中,优选地,根据不同时刻获取到的图像信息,得到背景图像信息的步骤具体包括:将多张不同时刻的图像信息进行二值化处理,得到多张第二图像信息;去除图像信息中与多张第二图像信息中的预设图像特征位置所对应的区域,获得多张第一背景图像;将多张第一背景图像通过帧差法和背景建模法合成为背景图像信息。
在该技术方案中,根据不同时刻获取到的图像信息,得到背景图像信息的步骤具体为:对多种不同时刻的图像信息进行二值化处理,得到多张第二图像信息,获取多张第二图像信息中的预设图像特征的位置,再去除图像信息中该位置所对应的区域,得到多张第一背景图像,之后将多张第一背景图像通过帧差法和背景建模法合成为背景图像信息。
在上述任一技术方案中,优选地,对图像信息进行分析处理,得到养殖单元内的养殖信息的步骤具体包括:根据养殖产品图片,通过卷积神经网络学习建立产品识别模型;根据图像信息和产品识别模型,输出养殖信息。
在该技术方案中,对图像信息进行分析处理,得到养殖单元内的养殖信息的步骤具体为:通过卷积神经网络针对带养殖产品的图片进行学习,建立产品识别模型,再根据图像信息和产品识别模型,输出养殖信息,该设计对养殖产品的养殖信息的鉴别的稳定性高、准确度高,且不受环境和光线的影响。
在上述任一技术方案中,优选地,在采集养殖单元内的图像信息的步骤之前,还包括:获取养殖单元的位置信息;根据位置信息,控制检测装置移动至预设位置。
在该技术方案中,在采集养殖单元内的图像信息的步骤之前,通过养殖单元的位置信息,控制检测装置移动至预设位置,以保证获取图像信息的准确性。
在上述任一技术方案中,优选地,按照预设频率采集所述养殖单元内的图像信息。
在该技术方案中,周期性的采集所述养殖单元内的图像信息,以及时的获取养殖产品的养殖信息,确保养殖的成功率。
本发明的附加方面和优点将在下面的描述部分中变得明显,或通过本发明的实践了解到。
附图说明
本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解,其中:
图1示出本发明第一方面实施例提供的养殖装置的结构示意图;
图2示出如图1所示的养殖装置的俯视图;
图3示出本发明一个第二方面实施例提供的养殖装置的控制方法的流程图;
图4示出本发明另一个第二方面实施例提供的养殖装置的控制方法的流程图;
图5示出本发明另一个第二方面实施例提供的养殖装置的控制方法的流程图;
图6示出本发明另一个第二方面实施例提供的养殖装置的控制方法的流程图;
图7a示出如图4所示的养殖装置的控制方法中采集到的养殖单元内的图像信息一;
图7b示出如图4所示的养殖装置的控制方法中采集到的养殖单元内的图像信息二;
图8示出如图4所示的养殖装置的控制方法中经过处理后的图7a与图7b得到的第二图像信息;
图9a示出如图5所示的养殖装置的控制方法中图像信息经过处理后的得到一个第一背景图像;
图9b示出如图5所示的养殖装置的控制方法中图像信息经过处理后的得到另一个第一背景图像;
图10示出如图5所示的养殖装置的控制方法中经过处理后的图9a与图9b得到的背景图像信息;
图11示出如图5所示的养殖装置的控制方法采集的养殖单元内的图像信息;
图12示出如图5所示的养殖装置的控制方法经过处理后的图10与图11得到的图像信息。
其中,图1与图2中附图标记与部件名称之间的对应关系为:
1养殖装置,10养殖单元,12观察窗,14进水口,16出水口,20导轨,30检测装置,32主体,34驱动部,36检测组件,362图像采集件,364控制器,366网络连接器,368位置传感器,40定位部,5产品。
具体实施方式
为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点,下面结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述。需要说明的是,在不冲突的情况下,本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明,但是,本发明还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施,因此,本发明的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。
下面参照图1与图2描述根据本发明一些实施例提供的养殖装置1。
如图1与图2所示,根据本发明的第一方面实施例,本发明提供了一种养殖装置1,包括:至少一个养殖单元10,用于饲养产品5;导轨20,导轨20的轨道路径经过每个养殖单元10;检测装置30,设置在导轨20上,可沿导轨20移动,检测装置30用于获取养殖单元10中的养殖信息。
本发明提供的养殖装置1,在至少一个养殖单元10内养殖产品5,并架设导轨20,使导轨20的路径经过每一个养殖单元10,当检测装置30在导轨20上移动时,可以途经每一个养殖单元10,并获取养殖单元10中的养殖信息,进而实现了自动化获取养殖信息,降低了养殖作业所需的人工成本,并且,自动化获取养殖信息避免了人工判断的经验主义,实现标准化,提升了产品5养殖的成功率,且降低了监管难度,并且,投资成本低,维护成本低,操作简单。
其中,养殖信息包括养殖产品5的成长状态、运动规律、进食情况、体积大小中至少一种。
在本发明的一个实施例中,优选地,如图1与图2所示,至少一个养殖单元10上设有至少一个观察窗12和/或至少一个养殖单元10上方敞开;检测装置30可通过观察窗12或养殖单元10上方敞开处获取至少一个养殖单元10中的养殖信息。
在该实施例中,同在养殖单元10上设置至少一个观察窗12或养殖单元上方敞开为敞开设置,在检测装置30经过养殖单元10时可通过观察窗12或养殖单元10上方敞开处获取至少一个养殖单元10中的养殖信息,进而便于检测装置对养殖单元10中的养殖信息的获取。
以养殖重壳、软壳蟹为例,螃蟹在脱壳前1至2天内将会停止进食,并保持位置不动,此时的螃蟹为已变为重壳蟹;而在脱壳后的一段时间内将会成为软壳蟹,而软壳蟹会在两小时内变成硬壳蟹,因此,在养殖重壳、软壳蟹时,必须在螃蟹脱壳前1至2天内或脱壳后两小时内,将重壳或软壳蟹抓出,而在相关技术中养殖重壳、软壳蟹的方式为人工观察式,即通过大量的人工巡查,以在螃蟹脱壳前后及时抓出重壳、软壳蟹,而本申请提供的养殖装置1,通过在养殖单元10上设置观察窗12,并架设导轨20,当检测装置30在导轨20上移动,能够通过观察窗12获取到养殖单元10中的养殖信息,进而实现对螃蟹是否脱壳的自动化检测,降低养殖作业所需的成本。
在本发明的一个实施例中,优选地,如图1与图2所示,检测装置30包括:主体32,设置在导轨20上;驱动部34,设于主体32,以驱动主体32沿导轨20移动;检测组件36,设于主体32上,可通过观察窗12或养殖单元10上方敞开处检测养殖产品5。
在该实施例中,检测装置30包括主体32以及设置在主体32上的驱动部34与检测组件36,其中,驱动部34驱动主体32沿导轨20移动,检测组件36通过观察窗12或养殖单元10上方敞开处检测养殖产品5。
在本发明的一个实施例中,优选地,如图1与图2所示,检测组件36包括:图像采集件362,设于主体32上,图像采集件362用于通过观察窗12或养殖单元10上方敞开处采集养殖单元10内的图像信息;控制器364,设置在主体32上,图像采集件362与控制器364相连接,控制器364用于根据图像采集件362采集的图像信息,分析得到养殖信息。
在该实施例中,检测组件36包括控制器364以及与控制器364电连接的图像采集件362,其中,图像采集件362通过观察窗12或养殖单元10上方敞开处采集养殖单元10内的图像信息,控制器364对该图像信息进行分析,并得到养殖信息,该方案通过分析养殖单元10内的图像信息得出养殖产品5的养殖信息,简单易行,得到的养殖信息的可靠性高。
其中,优选地,图像采集件362为摄像头。
在本发明的一个实施例中,优选地,检测组件36还包括:补光器,设置在主体32上,位于图像采集件362的周侧。
在该实施例中,通过在图像采集件362的周侧设置补光器,以提升图像信息的亮度,使图像信息更加清晰,进而提升得到的养殖信息的可靠性。
其中,优选地,补光器为红外补光器。
在本发明的一个实施例中,优选地,如图1与图2所示,检测组件36还包括:网络连接器366,设置于主体32上,与控制器364相连接,网络连接器366用于将图像信息上传至服务器,以供服务器对图像信息进行分析处理,其中,网络连接器366上设置有网络接口。
在该实施例中,通过与控制器364相连接的网络连接器366,将图像信息上传至服务器,由服务器对图像信息进行分析处理,进而简化检测装置30结构,降低检测装置30的生产成本。
在具体实施例中,网络连接器366可以是有线网络连接器,或无线网络连接器。
在本发明的一个实施例中,优选地,如图1与图2所示,导轨20或养殖单元10上设有定位部40;检测组件36包括:位置传感器368,位置传感器368设置在主体32上,位置传感器368与控制器364相连接,位置传感器368用于检测定位部40;控制器364还用于根据位置传感器368发送的位置信号,控制检测装置30停止移动,并控制图像采集件362采集养殖单元10内的图像信息。
在该实施例中,检测组件36还包括与控制器364电连接的位置传感器368,导轨20或养殖单元10上设有定位部40,位置传感器368在检测到定位部40时,能够发出位置信号,控制器364根据该位置信号,控制检测装置30停止移动,并控制图像采集件362采集养殖单元10内的图像信息,进而避免了在移动中采集图像信息导致的图像模糊等问题,保证了图像信息的准确性与清晰度。
其中,优选地,定位部40为点位片。
在本发明的一个实施例中,优选地,检测装置30还包括:滚动件,可转动地设于主体32,并与导轨20相适配,驱动部34与滚动件相连接。
在该实施例中,检测装置30通过滚动件在导轨20上的滚动,实现检测装置30在导轨20上的移动,进而保证了检测装置30在导轨20上移动的平稳性与顺畅性,其中,滚动件由驱动部34驱动。
其中,优选地,驱动部34为电机,滚动件为滚轮与电机的输出轴相连接,滚动件的数量为4个。
当然,滚动件也可以是滚珠。
在本发明的一个实施例中,优选地,还包括:充电器,设于导轨20的一端;检测装置30还包括:电池,电池与驱动部34相连接;电量检测电路,与控制器364电连接,设于主体32,用于检测电池的电量,当电池电量低于预设电量时,发出低电压信号,控制器364用于根据低电压信号控制检测装置30移动至充电器处进行充电。
在该实施例中,导轨20的一端设置有充电器,驱动部34由电池供电,并通过与控制器364电连接的电量检测电路检测电池的电量,当电池电量低于预设电量时,发出低电压信号,控制器364接收低电压信号,根据低电压信号控制驱动部34工作,使检测装置30移动至充电器处进行充电。
在本发明的一个实施例中,优选地,养殖单元10上还设置有进水口14与出水口16。
在该实施例中,养殖单元10上设置有进水口14与出水口16,以便于养殖单元10的换水作业。
在本发明的一个实施例中,优选地,如图1与图2所示,观察窗12设置在养殖单元10的顶部,导轨20架设在养殖单元10的上方。
在该实施例中,导轨20位于养殖单元10的上方,该设计合理利用立体空间,进而节省了养殖装置1的占地面积。
在本发明的一个实施例中,优选地,检测装置30上还设置有投料组件,养殖单元10上设置有投料口,投料组件可由投料口向养殖单元10内投放食料。
在该实施例中,可以在检测装置30上设置有投料组件,进而实现自动化喂养。
在本发明的一个实施例中,优选地,检测装置30还设置有提示组件。
在该技术方案中,当检测装置30检测到养殖单元10内的养殖信息满足预设条件时,执行发出警报以提醒养殖人员。
具体地,提示组件可以是发光组件或发声组件,以发出灯光警报或声音警报。
在本发明的一个实施例中,优选地,至少一个养殖单元包括以下任一种或多种组合:养殖盒、养殖槽、养殖池。
在该实施例中,至少一个养殖单元包括养殖盒、养殖槽、养殖池中任一种或多种组合。
其中,优选地,养殖单元为养殖盒。
在本发明的一个实施例中,优选地,还包括:服务器,服务器包括:处理器、储存器与交互器,存储器上存储有计算机程序,交互器与检测装置30上的网络连接器366建立网络连接,并进行通讯,处理器用于执行计算机程序以:采集养殖单元10内的图像信息;对图像信息进行分析处理,得到养殖单元10内的养殖信息;推送养殖信息。
在该实施例中,通过采集养殖单元10内的图像信息,并进行分析,得出养殖单元10内的养殖信息,并对养殖信息进行推送,以供养殖人员查看,进而实现了自动化获取养殖信息,降低了养殖作业所需的人工成本,并且,自动化获取养殖信息避免了人工判断的经验主义,实现标准化,提升了产品5养殖的成功率,且降低了监管难度。
在本发明的一个实施例中,优选地,对图像信息进行分析处理,得到养殖单元10内的养殖信息的步骤具体包括:将不同时刻获取到的图像信息进行相减,得到第一图像信息;将第一图像信息进行二值化处理,得到第二图像信息;获取第二图像信息中的预设图像特征数量;当预设图像特征数量满足预设条件时,输出预设条件对应的养殖信息。
在该实施例中,对图像信息进行分析处理,得到养殖单元10内的养殖信息的步骤具体为:将不同时刻获取的图像信息做减法处理,得到第一图像信息,再将第一图像信息进行二值化处理,得到第二图像信息,之后获取第二图像信息中预设图像特征的数量,在预设图像特征数量满足预设条件时,输出预设条件对应的养殖信息,该设计对养殖产品5的养殖信息的鉴别速度快。
在本发明的一个实施例中,优选地,对图像信息进行分析处理,得到养殖单元10内的养殖信息的步骤具体包括:根据不同时刻获取到的图像信息,得到背景图像信息;将图像信息与背景图像信息进行比较,以得到养殖信息。
在该实施例中,对图像信息进行分析处理,得到养殖单元10内的养殖信息的步骤具体为:先通过对不同时刻的图像信息的处理,得到背景图像信息,再将图像信息与背景图像信息进行比较,从而获得养殖信息,该设计对养殖产品5的养殖信息的鉴别速度快。
进一步地,根据不同时刻获取到的图像信息,得到背景图像信息的步骤具体包括:将多张不同时刻的图像信息进行二值化处理,得到多张第二图像信息;去除图像信息中与多张第二图像信息中的预设图像特征位置所对应的区域,获得多张第一背景图像;将多张第一背景图像通过帧差法和背景建模法合成为背景图像信息。
在该实施例中,根据不同时刻获取到的图像信息,得到背景图像信息的步骤具体为:对多种不同时刻的图像信息进行二值化处理,得到多张第二图像信息,获取多张第二图像信息中的预设图像特征的位置,再去除图像信息中该位置所对应的区域,得到多张第一背景图像,之后将多张第一背景图像通过帧差法和背景建模法合成为背景图像信息。
在本发明的一个实施例中,优选地,对图像信息进行分析处理,得到养殖单元10内的养殖信息的步骤具体包括:根据养殖产品5图片,通过卷积神经网络学习建立产品5识别模型;根据图像信息和产品5识别模型,输出养殖信息。
在该实施例中,对图像信息进行分析处理,得到养殖单元10内的养殖信息的步骤具体为:通过卷积神经网络针对带养殖产品5的图片进行学习,建立产品5识别模型,再根据图像信息和产品5识别模型,输出养殖信息,该设计对养殖产品5的养殖信息的鉴别的稳定性高、准确度高,且不受环境和光线的影响。
在本发明的一个实施例中,优选地,在采集所述养殖单元10内的图像信息的步骤之前,处理器还用于执行计算机程序以:获取养殖单元10的位置信息;根据位置信息,控制检测装置30移动至预设位置。
在该实施例中,在采集养殖单元10内的图像信息的步骤之前,通过养殖单元10的位置信息,控制检测装置30移动至预设位置,以保证获取图像信息的准确性。
在本发明的一个实施例中,优选地,处理器还用于执行计算机程序以:按照预设频率采集养殖单元10内的图像信息。
在该实施例中,周期性的采集所述养殖单元10内的图像信息,以及时的获取养殖产品5的养殖信息,确保养殖的成功率。
具体地,检测装置30可以在导轨20上做往复运动,并在每个定位部40处停留,再通过图像采集件362采集养殖单元10内的图像信息,在采集图像信息后检测装置继续运动。
检测装置30也可以通过服务器控制,由服务器控制检测装置的移动轨迹。
在具体实施例中,检测装置30为检测小车,优选地,为四轮小车,导轨20为线槽,养殖单元10一个挨一个的放置,养殖单元10的顶部边沿设有一凹槽,将线槽卡在凹槽上,线槽在每个养殖单元10的中央开一圆孔。一台检测小车可以在槽内行驶,一台服务器作为上位机控制检测小车,线槽的一端设有充电桩。
其中,检测小车设有摄像头与红外补光器、wifi连接器、充电电池。
上位机通过wifi连接控制小车的前进、后退、停止,并通过摄像头进行养殖单元10内图像信息的抓拍,上位机建立有数据库,分类保存养殖单元10内的图像信息和/或养殖产品5的图像信息,上位机通过图像信息的识别判断养殖产品5的数目,自动识别养殖产品5的养殖信息,并通过图像信息识别判断养殖产品5的活跃度,判断养殖产品5是否死亡。
以养殖重壳、软壳蟹为例,上位机建立有数据库,分类保存养殖单元10内的螃蟹的图像信息,上位机通过图像的识别判断螃蟹的数目,自动识别螃蟹是否脱壳成为软壳蟹,并通过图像信息识别判断螃蟹的活跃度,判断重壳蟹、死蟹。当然,这里只是以重壳、软壳蟹为例进行说明,本发明提供的养殖装置1还可以养殖硬壳蟹、龙虾、海参等产品5。
图3示出本发明一个第二方面实施例提供的养殖装置的控制方法的流程图。
如图3所示,本发明一个第二方面实施例提供的养殖装置的控制方法的具体步骤为:
步骤302,采集养殖单元内的图像信息;
步骤304,对图像信息进行分析处理,得到养殖单元内的养殖信息;
步骤306,推送养殖信息。
本发明提供的养殖装置的控制方法,通过采集养殖单元内的图像信息,并进行分析,得出养殖单元内的养殖信息,并对养殖信息进行推送,以供养殖人员查看,进而实现了自动化获取养殖信息,降低了养殖作业所需的人工成本,并且,自动化获取养殖信息避免了人工判断的经验主义,实现标准化,提升了产品养殖的成功率,且降低了监管难度。
在本发明的一个实施例中,优选地,在采集养殖单元内的图像信息的步骤之前,还包括:获取养殖单元的位置信息;根据位置信息,控制检测装置移动至预设位置。
在该实施例中,在采集养殖单元内的图像信息的步骤之前,通过养殖单元的位置信息,控制检测装置移动至预设位置,以保证获取图像信息的准确性。
在本发明的一个实施例中,优选地,按照预设频率采集所述养殖单元内的图像信息。
在该实施例中,周期性的采集所述养殖单元内的图像信息,以及时的获取养殖产品的养殖信息,确保养殖的成功率。
图4示出本发明另一个第二方面实施例提供的养殖装置的控制方法的流程图。
如图4所示,本发明另一个第二方面实施例提供的养殖装置的控制方法的具体步骤为:
步骤402,采集养殖单元内的图像信息;
步骤404,将不同时刻获取到的图像信息进行相减,得到第一图像信息;
步骤406,将第一图像信息进行二值化处理,得到第二图像信息;
步骤408,获取第二图像信息中的预设图像特征数量;
步骤410,当预设图像特征数量满足预设条件时,输出预设条件对应的养殖信息;
步骤412,推送养殖信息。
本发明提供的养殖装置的控制方法,采集养殖单元内的图像信息,将不同时刻获取的图像信息一做减法处理,得到第一图像信息,再将第一图像信息进行二值化处理,得到第二图像信息,之后获取第二图像信息中预设图像特征的数量,在预设图像特征数量满足预设条件时,输出预设条件对应的养殖信息,该设计对养殖产品的养殖信息的鉴别速度快,并推送得到的养殖信息,以供养殖人员查看,进而实现了自动化获取养殖信息,降低了养殖作业所需的人工成本,并且,自动化获取养殖信息避免了人工判断的经验主义,实现标准化,提升了产品养殖的成功率,且降低了监管难度。
以养殖软壳蟹为例,每个养殖单元内养殖一只螃蟹,螃蟹在养殖单元子内会活动,所以把不同时期的养殖单元内的图像信息相减,就会得到两个螃蟹的轮廓,而如果多次相减后养殖单元只存在一个螃蟹轮廓,则有可能出现死蟹的情况,此时,可以发出提示,以供养殖人员检测螃蟹的存活状况。
如图7a与图7b所示,螃蟹在不同时间位于养殖单元内不同位置的图像信息一与图像信息二,如图8所示,把两图进行相减,再经二值化处理后可以从第二图像信息中数到两个螃蟹痕迹,当盒子内只有一个螃蟹的时候,不同时间的图像信息相减后不会超过两个亮斑。当螃蟹脱壳后,养殖单元内有两个螃蟹痕迹,不同时间的图像信息相减后有可能超过两个亮斑。通过不同时间的图片对比,只要找到3个亮斑就代表螃蟹已经脱壳。其中,在一个养殖单元内仅养殖一只蟹的情况下通常会出现1、2或3个亮斑的情况。
当然,根据每个养殖单元内也可以养殖多个养殖产品。
在本发明的一个实施例中,优选地,在采集养殖单元内的图像信息的步骤之前,还包括:获取养殖单元的位置信息;根据位置信息,控制检测装置移动至预设位置。
在该实施例中,在采集养殖单元内的图像信息的步骤之前,通过养殖单元的位置信息,控制检测装置移动至预设位置,以保证获取图像信息的准确性。
在本发明的一个实施例中,优选地,按照预设频率采集所述养殖单元内的图像信息。
在该实施例中,周期性的采集所述养殖单元内的图像信息,以及时的获取养殖产品的养殖信息,确保养殖的成功率。
图5示出本发明另一个第二方面实施例提供的养殖装置的控制方法的流程图。
如图5所示,本发明另一个第二方面实施例提供的养殖装置的控制方法的具体步骤为:
步骤502,采集养殖单元内的图像信息;
步骤504,将多张不同时刻的图像信息进行二值化处理,得到多张第二图像信息;
步骤506,去除图像信息中与多张第二图像信息中的预设图像特征位置所对应的区域,获得多张第一背景图像;
步骤508,将多张第一背景图像通过帧差法和背景建模法合成为背景图像信息;
步骤510,将图像信息与背景图像信息进行比较,以得到养殖信息;
步骤512,推送养殖信息。
本发明提供的养殖装置的控制方法,采集养殖单元内的图像信息,预先对多种不同时刻的图像信息进行二值化处理,得到多张第二图像信息,获取多张第二图像信息中的预设图像特征的位置,再去除图像信息中该位置所对应的区域,得到多张第一背景图像,之后将多张第一背景图像通过帧差法和背景建模法合成为背景图像信息,再将当前采集的图像信息与背景图像信息进行比较,从而获得养殖信息,该设计对养殖产品的养殖信息的鉴别速度快,并推送得到的养殖信息,以供养殖人员查看,进而实现了自动化获取养殖信息,降低了养殖作业所需的人工成本,并且,自动化获取养殖信息避免了人工判断的经验主义,实现标准化,提升了产品养殖的成功率,且降低了监管难度。
以养殖软壳蟹为例,每个养殖单元内养殖一只螃蟹,由于养殖内的环境相对稳定,且补光器的补光效果也相对稳定,因此,能够方便的计算出养殖单元内的背景图像,具体地,先将多张不同时刻的图像信息进行二值化处理,得到多种第二图像信息,再确定出多种第二图像信息中亮斑位置,在每张图像信息中去除与其相对应的第二图像信息中的亮斑位置的区域,如图9a与图9b所示,得到多张第一背景图像,如图10所示,将多张第一背景图像通过帧差法和背景建模法合成为背景图像信息,如图12所示,再将如图11所示的当前图像信息与如图11所示的背景图像信息相减并进行二值化处理,根据如图12所示的图像中亮斑判断养殖单元内的螃蟹痕迹的数量,其中,当亮斑数量为2个时,说明书螃蟹已脱壳。
当然,根据每个养殖单元内也可以养殖多个养殖产品。
在本发明的一个实施例中,优选地,在采集养殖单元内的图像信息的步骤之前,还包括:获取养殖单元的位置信息;根据位置信息,控制检测装置移动至预设位置。
在该实施例中,在采集养殖单元内的图像信息的步骤之前,通过养殖单元的位置信息,控制检测装置移动至预设位置,以保证获取图像信息的准确性。
在本发明的一个实施例中,优选地,按照预设频率采集所述养殖单元内的图像信息。
在该实施例中,周期性的采集所述养殖单元内的图像信息,以及时的获取养殖产品的养殖信息,确保养殖的成功率。
图6示出本发明另一个第二方面实施例提供的养殖装置的控制方法的流程图。
如图6所示,本发明另一个第二方面实施例提供的养殖装置的控制方法的具体步骤为:
步骤602,采集养殖单元内的图像信息;
步骤604,根据养殖产品图片,通过卷积神经网络学习建立产品识别模型;
步骤606,根据图像信息和产品识别模型,输出养殖信息;
步骤608,推送养殖信息。
本发明提供的养殖装置的控制方法,通过卷积神经网络针对带养殖产品的图片进行学习,建立产品识别模型,再根据采集到的养殖单元内的图像信息和产品识别模型,输出养殖信息,该设计对养殖产品的养殖信息的鉴别的稳定性高、准确度高,且不受环境和光线的影响并进行分析,并对养殖信息进行推送,以供养殖人员查看,进而实现了自动化获取养殖信息,降低了养殖作业所需的人工成本,并且,自动化获取养殖信息避免了人工判断的经验主义,实现标准化,提升了产品养殖的成功率,且降低了监管难度。
其中,养殖信息包括养殖产品的成长状态、运动规律、进食情况、体积大小中的至少一个。
以养殖软壳蟹为例,每个养殖单元内养殖一只螃蟹,在使用卷积神经网络(CNN)识别螃蟹首先要在识别之前,需先输入多张已经标注好螃蟹的图像进行训练,训练完成后输入待检测的图像信息,可以直接识别出螃蟹痕迹的数量,当图像信息中螃蟹痕迹的数量为2个时,说明螃蟹已脱壳。
当然,根据每个养殖单元内也可以养殖多个养殖产品。
在本发明的一个实施例中,优选地,在采集养殖单元内的图像信息的步骤之前,还包括:获取养殖单元的位置信息;根据位置信息,控制检测装置移动至预设位置。
在该实施例中,在采集养殖单元内的图像信息的步骤之前,通过养殖单元的位置信息,控制检测装置移动至预设位置,以保证获取图像信息的准确性。
在本发明的一个实施例中,优选地,按照预设频率采集所述养殖单元内的图像信息。
在该实施例中,周期性的采集所述养殖单元内的图像信息,以及时的获取养殖产品的养殖信息,确保养殖的成功率。
在具体实施例中,检测装置为检测小车,导轨为线槽,养殖单元一个挨一个的放置,养殖单元的顶部边沿设有一凹槽,将线槽卡在凹槽上,线槽在每个养殖单元的中央开一圆孔。一台检测小车可以在槽内行驶,一台服务器作为上位机控制检测小车,线槽的一端设有充电桩。
其中,检测小车设有摄像头与红外补光器、wifi连接器、充电电池。
上位机通过wifi连接控制小车的前进、后退、停止,并通过摄像头进行养殖单元内图像信息的抓拍,上位机建立有数据库,分类保存养殖单元内的图像信息和/或养殖产品的图像信息,上位机通过图像信息的识别判断养殖产品的数目,自动识别养殖产品的养殖信息,并通过图像信息识别判断养殖产品的活跃度,判断养殖产品是否死亡。
以养殖软壳蟹为例,上位机建立有数据库,分类保存养殖单元内的螃蟹的图像信息,上位机通过图像的识别判断螃蟹的数目,自动识别螃蟹是否脱壳成为软壳蟹,并通过图像信息识别判断螃蟹的活跃度,判断死蟹。
本发明提供的养殖装置的控制方法,通过检测、比对分析摄像头获得的图像信息,还能获得螃蟹的运动规律、进食情况、体积大小等等信息,供养殖情况分析使用。
当然,这里只是以软壳蟹为例进行说明书,本发明提供的养殖装置还可以养殖硬壳蟹、龙虾、海参等产品。
在具体实施例中,养殖单元为养殖盒。
在本发明中,术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语均应做广义理解,例如,“连接”可以是固定连接,也可以是可拆卸连接,或一体地连接;“相连”可以是直接相连,也可以通过中间媒介间接相连。对于本领域的普通技术人员而言,可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
在本说明书的描述中,术语“一个实施例”、“一些实施例”、“具体实施例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中,对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或实例。而且,描述的具体特征、结构、材料或特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已,并不用于限制本发明,对于本领域的技术人员来说,本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (18)
1.一种养殖装置,其特征在于,包括:
至少一个养殖单元;
导轨,所述导轨的轨道路径经过每个所述养殖单元;
检测装置,设置在所述导轨上,可沿所述导轨移动,所述检测装置用于获取至少一个所述养殖单元中的养殖信息。
2.根据权利要求1所述的养殖装置,其特征在于,至少一个所述养殖单元上设有至少一个观察窗和/或至少一个所述养殖单元上方敞开;
所述检测装置可通过所述观察窗或所述养殖单元上方敞开处获取至少一个所述养殖单元中的养殖信息。
3.根据权利要求2所述的养殖装置,其特征在于,所述检测装置包括:
主体,设置在所述导轨上;
驱动部,设于所述主体,以驱动所述主体沿所述导轨移动;
检测组件,设于所述主体上,可通过所述观察窗或所述养殖单元上方敞开处检测养殖产品。
4.根据权利要求3所述的养殖装置,其特征在于,所述检测组件包括:
图像采集件,设于所述主体上,所述图像采集件用于通过所述观察窗或所述养殖单元上方敞开处采集至少一个所述养殖单元内的图像信息;
控制器,设置在所述主体上,所述图像采集件与所述控制器相连接,所述控制器用于根据所述图像采集件采集的所述图像信息,分析得到所述养殖信息。
5.根据权利要求4所述的养殖装置,其特征在于,所述检测组件还包括:
补光器,设置在所述主体上,位于所述图像采集件的周侧。
6.根据权利要求4所述的养殖装置,其特征在于,述检测组件还包括:
网络连接器,设置于所述主体上,与所述控制器相连接,所述网络连接器用于将所述图像信息上传至服务器,以供所述服务器对所述图像信息进行分析处理。
7.根据权利要求4所述的养殖装置,其特征在于,所述导轨或至少一个所述养殖单元上设有定位部;
所述检测组件包括:
位置传感器,所述位置传感器设置在所述主体上,所述位置传感器与所述控制器相连接,所述位置传感器用于检测所述定位部;
所述控制器还用于根据所述位置传感器发送的位置信号,控制所述检测装置停止移动,并控制所述图像采集件采集至少一个所述养殖单元内的图像信息。
8.根据权利要求4所述的养殖装置,其特征在于,所述检测装置还包括:
滚动件,可转动地设于所述主体,并与所述导轨相适配,所述驱动部与所述滚动件相连接。
9.根据权利要求8所述的养殖装置,其特征在于,还包括:
充电器,设于所述导轨的一端;
所述检测装置还包括:
电池,所述电池与所述驱动部相连接;
电量检测电路,与所述控制器电连接,设于所述主体,用于检测所述电池的电量,当所述电池电量低于预设电量时,发出低电压信号,所述控制器用于根据所述低电压信号控制所述检测装置移动至所述充电器处进行充电。
10.根据权利要求1至9中任一项所述的养殖装置,其特征在于,
至少一个所述养殖单元上还设置有进水口与出水口。
11.根据权利要求1至9中任一项所述的养殖装置,其特征在于,
至少一个所述养殖单元包括以下任一种或多种组合:
养殖盒、养殖槽、养殖池。
12.一种养殖装置的控制方法,用于如权利要求1至11中任一项所述的养殖装置,其特征在于,所述控制方法包括:
采集所述养殖单元内的图像信息;
对所述图像信息进行分析处理,得到所述养殖单元内的养殖信息;
推送所述养殖信息。
13.根据权利要求12所述的养殖装置的控制方法,其特征在于,所述对所述图像信息进行分析处理,得到所述养殖单元内的养殖信息的步骤具体包括:
将不同时刻获取到的所述图像信息进行相减,得到第一图像信息;
将所述第一图像信息进行二值化处理,得到第二图像信息;
获取所述第二图像信息中的预设图像特征数量;
当所述预设图像特征数量满足预设条件时,输出所述预设条件对应的所述养殖信息。
14.根据权利要求12所述的养殖装置的控制方法,其特征在于,所述对所述图像信息进行分析处理,得到所述养殖单元内的养殖信息的步骤具体包括:
根据不同时刻获取到的所述图像信息,得到背景图像信息;
将所述图像信息与所述背景图像信息进行比较,以得到所述养殖信息。
15.根据权利要求14所述的养殖装置的控制方法,其特征在于,所述根据不同时刻获取到的所述图像信息,得到背景图像信息的步骤具体包括:
将多张不同时刻的所述图像信息进行二值化处理,得到多张第二图像信息;
去除所述图像信息中与多张所述第二图像信息中的预设图像特征位置所对应的区域,获得多张第一背景图像;
将多张所述第一背景图像通过帧差法和背景建模法合成为所述背景图像信息。
16.根据权利要求12所述的养殖装置的控制方法,其特征在于,所述对所述图像信息进行分析处理,得到所述养殖单元内的养殖信息的步骤具体包括:
根据养殖产品图片,通过卷积神经网络学习建立产品识别模型;
根据所述图像信息和所述产品识别模型,输出所述养殖信息。
17.根据权利要求12至16中任一项所述的养殖装置的控制方法,其特征在于,在采集所述养殖单元内的图像信息的步骤之前,还包括:
获取所述养殖单元的位置信息;
根据所述位置信息,控制检测装置移动至预设位置。
18.根据权利要求12至16中任一项所述的养殖装置的控制方法,还包括:
按照预设频率采集所述养殖单元内的所述图像信息。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201811221118.1A CN109122533B (zh) | 2018-10-19 | 养殖装置及其控制方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201811221118.1A CN109122533B (zh) | 2018-10-19 | 养殖装置及其控制方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN109122533A true CN109122533A (zh) | 2019-01-04 |
CN109122533B CN109122533B (zh) | 2024-06-28 |
Family
ID=
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110765930A (zh) * | 2019-10-22 | 2020-02-07 | 北京海益同展信息科技有限公司 | 水产养殖巡检系统、巡检方法和控制器 |
CN110866988A (zh) * | 2019-12-02 | 2020-03-06 | 四川高路交通信息工程有限公司 | 一种服务区车辆巡检定位方法 |
TWI779334B (zh) * | 2020-08-21 | 2022-10-01 | 國立臺灣海洋大學 | 移動式水中生物自動標記方法及水中生物影像自動標記系統 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103704162A (zh) * | 2013-12-01 | 2014-04-09 | 宁波大学 | 一种工业化水产养殖的自动投饵方法 |
CN203646328U (zh) * | 2013-11-16 | 2014-06-18 | 范峻豪 | 鱼塘温度溶氧检测报警系统 |
CN104777802A (zh) * | 2015-01-20 | 2015-07-15 | 厦门水贝自动化科技有限公司 | 一种软壳蟹集约化养殖监控系统 |
JP2016202094A (ja) * | 2015-04-23 | 2016-12-08 | 有限会社Ykテクノリサーチ | 甲殻類ソフトシェルの自動化量産装置 |
CN210008412U (zh) * | 2018-10-19 | 2020-02-04 | 桂林旭研机电科技有限公司 | 养殖装置 |
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN203646328U (zh) * | 2013-11-16 | 2014-06-18 | 范峻豪 | 鱼塘温度溶氧检测报警系统 |
CN103704162A (zh) * | 2013-12-01 | 2014-04-09 | 宁波大学 | 一种工业化水产养殖的自动投饵方法 |
CN104777802A (zh) * | 2015-01-20 | 2015-07-15 | 厦门水贝自动化科技有限公司 | 一种软壳蟹集约化养殖监控系统 |
JP2016202094A (ja) * | 2015-04-23 | 2016-12-08 | 有限会社Ykテクノリサーチ | 甲殻類ソフトシェルの自動化量産装置 |
CN210008412U (zh) * | 2018-10-19 | 2020-02-04 | 桂林旭研机电科技有限公司 | 养殖装置 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
王耀南 等: "《计算机图像处理与识别技术》", 30 June 2001, 高等教育出版社, pages: 253 - 255 * |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110765930A (zh) * | 2019-10-22 | 2020-02-07 | 北京海益同展信息科技有限公司 | 水产养殖巡检系统、巡检方法和控制器 |
CN110866988A (zh) * | 2019-12-02 | 2020-03-06 | 四川高路交通信息工程有限公司 | 一种服务区车辆巡检定位方法 |
TWI779334B (zh) * | 2020-08-21 | 2022-10-01 | 國立臺灣海洋大學 | 移動式水中生物自動標記方法及水中生物影像自動標記系統 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN110074030B (zh) | 一种融合机器视觉与红外检测技术的反馈式池塘循环水智能投饲系统 | |
CN110583550B (zh) | 基于目标检测与跟踪的鱼虾参养殖精准投喂系统及装置 | |
CN106719230B (zh) | 水产自动养殖无人机 | |
CN106550223A (zh) | 一种用于水产养殖的死鱼监控装置及监控方法 | |
CN109380146A (zh) | 生猪自动测量装置和方法 | |
CN114037552B (zh) | 一种肉鸭生理生长信息巡检方法及系统 | |
CN111709333A (zh) | 基于笼养鸡异常粪便的溯源预警系统及健康监测方法 | |
CN203929191U (zh) | 家禽个体称重器 | |
CN108541627B (zh) | 一种禽类孵化器的自动控制方法 | |
CN202420545U (zh) | 水产养殖中的环境远程监测系统 | |
CN103761565A (zh) | 基于计算机视觉的水下鱼虾蟹苗数量估计与行为监测装置及方法 | |
CN110910067A (zh) | 一种结合深度学习与Q-learning的活鱼运输水质智能调控方法和系统 | |
CN111274975A (zh) | 猪只采食行为预测方法及装置 | |
CN115355948A (zh) | 一种母猪体尺、体重、背膘厚度检测方法 | |
CN108225567A (zh) | 一种笼养鸡健康状况自动化监测轮式装置及方法 | |
CN206533915U (zh) | 一种牲畜优化选育装置 | |
CN109964896B (zh) | 一种诱虫识别分拣装置及病虫害的物联网监测分析系统 | |
CN109122533A (zh) | 养殖装置及其控制方法 | |
CN107862254B (zh) | 一种基于人工智能实现枸杞高效采摘的方法 | |
CN105352555B (zh) | 一种快速鉴定禽蛋贮藏时间的便携式检测装置及使用方法 | |
CN1190125C (zh) | 雏鸡性别自动化鉴别方法和系统 | |
CN117029904A (zh) | 一种智能化笼养家禽巡检系统 | |
CN210008412U (zh) | 养殖装置 | |
CN114020074B (zh) | 一种养殖塘智能无人养殖系统及方法 | |
CN116277073A (zh) | 一种鸡的养殖巡检机器人设备、控制系统及方法 |
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 | ||
GR01 | Patent grant |