CN113662530B - 一种猪只生理生长状态监测预警方法 - Google Patents
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Abstract
本发明针对现有技术的局限性，提出了一种猪只生理生长状态监测预警方法，本发明能够通过猪只的深度图像、热红外图像以及RGB图像对猪只的体尺、体重、体温以及行为进行监测，同时还实现了对体温异常以及猪只发情的情况进行预警，能够提升猪只养殖产业在生产管控方面的精细化智能化水平。
Description
技术领域
本发明涉及养殖检测技术领域，具体涉及物联网、机器视觉以及深度学习技术在猪只生理生长状态监测预警方面的应用，更具体地，涉及一种猪只生理生长状态监测预警方法。
背景技术
随着养猪行业的快速发展，集约化、精细化、智能化的生产管控越来越成为行业发展的关键一环，而生猪的健康问题直接关系到社会经济利益和食品安全。猪只的体尺、体重、体温、行为等生理生长指标都是反映猪只个体生理状态和健康状态的重要指标，对上述指标进行监测并及时对异常情况作出预警是生猪养殖行业的重中之重。
公开日为2019.12.27，公布号为CN110612921A的中国申请专利：一种定位栏母猪的监测系统及方法试图集成机器视觉、深度传感器、热成像传感器、物联网、信号处理、三维立体扫描以及智能信息处理等技术，以期实现对定位栏母猪体况信息和环境信息的及时、准确、快速以及自动化、智能化信息采集与监测。但该现有技术仍有一定的局限性。
发明内容
针对现有技术的局限，本发明提出一种猪只生理生长状态监测预警方法，本发明采用的技术方案是：
一种猪只生理生长状态监测预警方法，包括以下步骤：
获取猪只的巡检数据；所述巡检数据包括猪只的深度图像、热红外图像以及RGB图像；
根据所述深度图像，获取猪只的体尺数据以及体重预测值；
根据所述热红外图像，获取猪只的体温数据；
判断所述体温数据是否异常，异常则发出体温异常预警；
根据所述RGB图像，识别猪只是否存在爬跨行为；
若猪只存在爬跨行为，则结合所述体温数据判断猪只是否处于发情状态，是则发出猪只发情预警。
相较于现有技术，本发明能够通过猪只的深度图像、热红外图像以及RGB图像对猪只的体尺、体重、体温以及行为进行监测，同时还实现了对体温异常以及猪只发情的情况进行预警，能够提升猪只养殖产业在生产管控方面的精细化智能化水平。
作为一种优选方案，所述巡检数据还包括通过预设于猪只耳朵上的温度传感器获得的耳部温度采集值；
所述猪只生理生长状态监测预警方法还包括以下步骤：
根据所述耳部温度采集值对所述体温数据进行校正。
作为一种优选方案，所述巡检数据还包括通过预设于猪只耳朵上的心率传感器获得的心率数据；
所述猪只生理生长状态监测预警方法还包括以下步骤：
判断所述心率数据是否异常，异常则发出心率异常预警。
作为一种优选方案，所述体尺数据通过以下方式获取：
读取所述深度图像中的深度信息构建三维点云图，通过根据所述三维点云图分割出猪只在深度图像中的位置，计算猪只的体高以及体宽作为体尺数据。
进一步的，所述体重预测值通过以下方式获取：
将所述三维点云图输入预设的基于卷积神经网络的猪只体重预测模型，以所述猪只体重预测模型的输出结果作为体重预测值。
作为一种优选方案，所述体温数据通过以下方式获取：
使用基于深度学习的实例分割算法从所述热红外图像中提取猪只的掩模图像；使用目标检测算法从所述掩模图像中检测出猪只的各身体部位，根据检测结果以及从所述热红外图像提取出的温度矩阵计算出猪只各身体部位的温度计算值作为体温数据。
进一步的，所述体温数据包括猪只耳部、背部、腹部以及臀部的温度计算值；
在判断存在爬跨行为的猪只是否处于发情状态时，判断猪只臀部的温度计算值是否超过预设的阈值，超过则发出猪只发情预警。
本发明还提供以下内容：
一种猪只生理生长状态监测预警系统，包括巡检数据获取模块、体尺体重获取模块、体温数据获取模块、体温异常预警模块、爬跨行为识别模块以及猪只发情预警模块；其中：
所述巡检数据获取模块用于获取猪只的巡检数据；所述巡检数据包括猪只的深度图像、热红外图像以及RGB图像；
所述体尺体重获取模块用于根据所述深度图像，获取猪只的体尺数据以及体重预测值；
所述体温数据获取模块用于根据所述热红外图像，获取猪只的体温数据；
所述体温异常预警模块用于判断所述体温数据是否异常，异常则发出体温异常预警；
所述爬跨行为识别模块用于根据所述RGB图像，识别猪只是否存在爬跨行为；
所述猪只发情预警模块用于若猪只存在爬跨行为，则结合所述体温数据判断猪只是否处于发情状态，是则发出猪只发情预警。
一种介质，其上储存有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现前述的猪只生理生长状态监测预警方法的步骤。
一种计算机设备，包括介质、处理器以及储存在所述介质中并可被所述处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现前述猪只生理生长状态监测预警方法的步骤。
附图说明
图1为本发明实施例1提供的猪只生理生长状态监测预警方法的流程示意图；
图2为本发明实施例2提供的猪只生理生长状态监测预警方法的流程示意图；
图3为本发明实施例3提供的猪只生理生长状态监测预警系统示意图；
图4为本发明实施例4提供的猪只生理生长状态监测预警系统示意图；
附图标记说明：1、巡检数据获取模块；2、体尺体重获取模块；3、体温数据获取模块；4、体温异常预警模块；5、爬跨行为识别模块；6、猪只发情预警模块；7、心率异常预警；8、体温数据校正模块。
具体实施方式
附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；
应当明确，所描述的实施例仅仅是本申请实施例一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请实施例中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本申请实施例保护的范围。
在本申请实施例使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本申请实施例。在本申请实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。在本申请的描述中，需要理解的是，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序，也不能理解为指示或暗示相对重要性。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申请中的具体含义。
此外，在本申请的描述中，除非另有说明，“多个”是指两个或两个以上。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。以下结合附图和实施例对本发明做进一步的阐述。
为了解决现有技术的局限性，本实施例提供了一种技术方案，下面结合附图和实施例对本发明的技术方案做进一步的说明。
实施例1
一种猪只生理生长状态监测预警方法，请参考图1，包括以下步骤：
S10，获取猪只的巡检数据；所述巡检数据包括猪只的深度图像、热红外图像以及RGB图像；
S20，根据所述深度图像，获取猪只的体尺数据以及体重预测值；
S30，根据所述热红外图像，获取猪只的体温数据；
S40，判断所述体温数据是否异常，异常则发出体温异常预警；
S50，根据所述RGB图像，识别猪只是否存在爬跨行为；
S60，若猪只存在爬跨行为，则结合所述体温数据判断猪只是否处于发情状态，是则发出猪只发情预警。
相较于现有技术，本发明能够通过猪只的深度图像、热红外图像以及RGB图像对猪只的体尺、体重、体温以及行为进行监测，同时还实现了对体温异常以及猪只发情的情况进行预警，能够提升猪只养殖产业在生产管控方面的精细化智能化水平。
具体的，猪只的深度图像、热红外图像以及RGB图像可以分别通过预设在养殖区域的深度摄像机、红外热像仪、RGB摄像机等传感器进行采集；在一种可选的实施例中，所述深度摄像机、红外热像仪、RGB摄像机等传感器可以集成在运行于猪栏上方轨道上的滑轨机器人上，所述滑轨机器人在巡检时控制各传感器采集猪只的巡检数据。
在步骤S40中，可以通过判断所述体温数据的数值是否在预设的体温阈值范围内，来判断体温数据是否异常，若所述体温数据的数值不在预设的体温阈值范围内，则为异常。
在步骤S50中，作为一种优选实施例，可以通过将所述RGB图像输入预设的猪只爬跨行为识别分类网络中得到猪只爬跨行为的识别结果；具体的，所述猪只爬跨行为识别分类网络由基于注意力机制的卷积神经网络经过包含猪只爬跨行为以及其它行为的RGB图像数据集训练后获得；更具体的，可采用SENet作为猪只爬跨行为识别分类网络；作为一种优选实施例，所述RGB图像数据集可以通过图像增强的方式提高数据集的丰富性，使训练效果更好，提高所述猪只爬跨行为识别分类网络的识别准确率。
作为一种优选实施例，所述体尺数据通过以下方式获取：
读取所述深度图像中的深度信息构建三维点云图，通过根据所述三维点云图分割出猪只在深度图像中的位置，计算猪只的体高以及体宽作为体尺数据。
进一步的，所述体重预测值通过以下方式获取：
将所述三维点云图输入预设的基于卷积神经网络的猪只体重预测模型，以所述猪只体重预测模型的输出结果作为体重预测值。
作为一种优选实施例，所述体温数据通过以下方式获取：
使用基于深度学习的实例分割算法从所述热红外图像中提取猪只的掩模图像；使用目标检测算法从所述掩模图像中检测出猪只的各身体部位，根据检测结果以及从所述热红外图像提取出的温度矩阵计算出猪只各身体部位的温度计算值作为体温数据。
具体的，在一种可选的实施例中，可以采用BlendMask实例分割算法从所述热红外图像中提取猪只的掩模图像，可以采用YOLOv4目标检测算法从所述掩模图像中检测出猪只的各身体部位；更具体的，可以预先使用经过人工标注的猪只热红外图像数据集来对BlendMask实例分割算法以及YOLOv4目标检测算法进行训练，所述猪只热红外图像数据集也可以通过图像增强的方式提高数据集的丰富性，使训练效果更好，提高图像分割以及目标识别的精度。
在对猪只各身体部位的温度进行计算的过程中，可以计算检测区域内的温度最高值和平均值来得到对应部位的温度计算值。
进一步的，所述体温数据包括猪只耳部、背部、腹部以及臀部的温度计算值；
在判断存在爬跨行为的猪只是否处于发情状态时，判断猪只臀部的温度计算值是否超过预设的阈值，超过则发出猪只发情预警。
实施例2
本实施例可以视为在实施例1基础上的改进或延伸，请参阅图2，一种猪只生理生长状态监测预警方法，包括以下步骤：
S10，获取猪只的巡检数据；所述巡检数据包括猪只的深度图像、热红外图像、RGB图像以及通过预设于猪只耳朵上的温度传感器、心率传感器获得的耳部温度采集值、心率数据；
S11，判断所述心率数据是否异常，异常则发出心率异常预警；
S20，根据所述深度图像，获取猪只的体尺数据以及体重预测值；
S30，根据所述热红外图像，获取猪只的体温数据；
S31，根据所述耳部温度采集值对所述体温数据进行校正；
S40，判断所述体温数据是否异常，异常则发出体温异常预警；
S50，根据所述RGB图像，识别猪只是否存在爬跨行为；
S60，若猪只存在爬跨行为，则结合所述体温数据判断猪只是否处于发情状态，是则发出猪只发情预警。
相较于实施例1，本实施例还能实现对体温数据的校正以及对猪只心率的监测与预警，同时还增加了对所述体温数据的校正步骤，避免因环境因素或者红外热像仪本身引起的数据偏移、数据误差情况而导致大面积的误警虚警，提高了监测预警的有效性。
具体的，在本实施例中，被监测的猪只需要预先佩戴着集成有温度传感器以及心率传感器的RFID电子耳标，所述滑轨机器人或者其它巡检设备上搭载有RFID耳标阅读器，在巡检时通过所述RFID耳标阅读器从猪只的RFID电子耳标接收到猪只的耳部温度采集值以及心率数据。
同时，由于所述步骤S30中得到的体温数据包括猪只耳部的温度计算值，在一种优选实施例中，在所述步骤S31中，可以以所述步骤S30中猪只耳部温度计算值中的最大值作为红外热像仪的耳温测量值Tm，并以RFID电子耳标提取的猪只耳温值作为真值Tr，得到测温误差值Te＝Tr-Tm；将测温误差值Te用于校正背部、腹部以及臀部的温度计算值。
实施例3
一种猪只生理生长状态监测预警系统，请参阅图3，包括巡检数据获取模块1、体尺体重获取模块2、体温数据获取模块3、体温异常预警模块4、爬跨行为识别模块5以及猪只发情预警模块6；其中：
所述巡检数据获取模块1用于获取猪只的巡检数据；所述巡检数据包括猪只的深度图像、热红外图像以及RGB图像；
所述体尺体重获取模块2用于根据所述深度图像，获取猪只的体尺数据以及体重预测值；
所述体温数据获取模块3用于根据所述热红外图像，获取猪只的体温数据；
所述体温异常预警模块4用于判断所述体温数据是否异常，异常则发出体温异常预警；
所述爬跨行为识别模块5用于根据所述RGB图像，识别猪只是否存在爬跨行为；
所述猪只发情预警模块6用于若猪只存在爬跨行为，则结合所述体温数据判断猪只是否处于发情状态，是则发出猪只发情预警。
实施例4
本实施例可以视为实施例3基础上的一种改进或延伸，请参阅图4，一种猪只生理生长状态监测预警系统，请参阅图3，包括巡检数据获取模块1、体尺体重获取模块2、体温数据获取模块3、体温异常预警模块4、爬跨行为识别模块5、猪只发情预警模块6、心率异常预警模块7以及体温数据校正模块8；其中：
所述巡检数据获取模块1用于获取猪只的巡检数据；所述巡检数据包括猪只的深度图像、热红外图像、RGB图像以及通过预设于猪只耳朵上的温度传感器、心率传感器获得的耳部温度采集值、心率数据；
所述体尺体重获取模块2用于根据所述深度图像，获取猪只的体尺数据以及体重预测值；
所述体温数据获取模块3用于根据所述热红外图像，获取猪只的体温数据；
所述体温异常预警模块4用于判断所述体温数据是否异常，异常则发出体温异常预警；
所述爬跨行为识别模块5用于根据所述RGB图像，识别猪只是否存在爬跨行为；
所述猪只发情预警模块6用于若猪只存在爬跨行为，则结合所述体温数据判断猪只是否处于发情状态，是则发出猪只发情预警；
所述心率异常预警模块7用于判断所述心率数据是否异常，异常则发出心率异常预警；
所述体温数据校正模块8用于根据所述耳部温度采集值对所述体温数据进行校正。
实施例5
一种介质，其上储存有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现实施例1或2中的猪只生理生长状态监测预警方法的步骤。
实施例6
一种计算机设备，包括介质、处理器以及储存在所述介质中并可被所述处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现实施例1或2中的猪只生理生长状态监测预警方法的步骤。
显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种猪只生理生长状态监测预警方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取猪只的巡检数据；所述巡检数据包括猪只的深度图像、热红外图像、RGB图像、通过预设于猪只耳朵上的温度传感器获得的耳部温度采集值以及通过预设于猪只耳朵上的心率传感器获得的心率数据；
根据所述深度图像，获取猪只的体尺数据以及体重预测值；
根据所述热红外图像，获取猪只的体温数据；所述体温数据通过以下方式获取：使用基于深度学习的实例分割算法从所述热红外图像中提取猪只的掩模图像；使用目标检测算法从所述掩模图像中检测出猪只的各身体部位，根据检测结果以及从所述热红外图像提取出的温度矩阵计算出猪只各身体部位的温度计算值作为体温数据；所述体温数据包括猪只耳部、背部、腹部以及臀部的温度计算值；根据所述耳部温度采集值对所述体温数据进行校正；
判断所述体温数据是否异常，异常则发出体温异常预警；
根据所述RGB图像，识别猪只是否存在爬跨行为；
若猪只存在爬跨行为，则结合所述体温数据判断猪只是否处于发情状态，是则发出猪只发情预警；在判断存在爬跨行为的猪只是否处于发情状态时，判断猪只臀部的温度计算值是否超过预设的阈值，超过则发出猪只发情预警。
2.根据权利要求1所述的猪只生理生长状态监测预警方法，其特征在于，所述猪只生理生长状态监测预警方法还包括以下步骤：
判断所述心率数据是否异常，异常则发出心率异常预警。
3.根据权利要求1所述的猪只生理生长状态监测预警方法，其特征在于，所述体尺数据通过以下方式获取：
读取所述深度图像中的深度信息构建三维点云图，通过根据所述三维点云图分割出猪只在深度图像中的位置，计算猪只的体高以及体宽作为体尺数据。
4.根据权利要求3所述的猪只生理生长状态监测预警方法，其特征在于，所述体重预测值通过以下方式获取：
将所述三维点云图输入预设的基于卷积神经网络的猪只体重预测模型，以所述猪只体重预测模型的输出结果作为体重预测值。
5.一种猪只生理生长状态监测预警系统，其特征在于，包括巡检数据获取模块(1)、体尺体重获取模块(2)、体温数据获取模块(3)、体温异常预警模块(4)、爬跨行为识别模块(5)以及猪只发情预警模块(6)；其中：
所述巡检数据获取模块(1)用于获取猪只的巡检数据；所述巡检数据包括猪只的深度图像、热红外图像、RGB图像、通过预设于猪只耳朵上的温度传感器获得的耳部温度采集值以及通过预设于猪只耳朵上的心率传感器获得的心率数据；
所述体尺体重获取模块(2)用于根据所述深度图像，获取猪只的体尺数据以及体重预测值；
所述体温数据获取模块(3)用于根据所述热红外图像，获取猪只的体温数据；所述体温数据通过以下方式获取：使用基于深度学习的实例分割算法从所述热红外图像中提取猪只的掩模图像；使用目标检测算法从所述掩模图像中检测出猪只的各身体部位，根据检测结果以及从所述热红外图像提取出的温度矩阵计算出猪只各身体部位的温度计算值作为体温数据；所述体温数据包括猪只耳部、背部、腹部以及臀部的温度计算值；根据所述耳部温度采集值对所述体温数据进行校正；
所述体温异常预警模块(4)用于判断所述体温数据是否异常，异常则发出体温异常预警；
所述爬跨行为识别模块(5)用于根据所述RGB图像，识别猪只是否存在爬跨行为；
所述猪只发情预警模块(6)用于若猪只存在爬跨行为，则结合所述体温数据判断猪只是否处于发情状态，是则发出猪只发情预警；在判断存在爬跨行为的猪只是否处于发情状态时，判断猪只臀部的温度计算值是否超过预设的阈值，超过则发出猪只发情预警。
6.一种介质，其上储存有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至4任一项所述的猪只生理生长状态监测预警方法的步骤。
7.一种计算机设备，其特征在于：包括介质、处理器以及储存在所述介质中并可被所述处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至4任一项所述的猪只生理生长状态监测预警方法的步骤。
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