CN113673472A - 一种生猪信息智能采集系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种生猪信息智能采集系统，包括图像采集模块、身份识别模块和状态检测模块，图像采集模块用于采集待识别生猪的猪脸图像和猪身图像；身份识别模块用于获取猪脸图像和猪身图像，基于深度学习识别模型判断是否为已记录生猪，若是则识别出待识别生猪对应的身份ID，若否则生成新的身份ID，并将新的身份ID对应的身份特征数据存储至已记录生猪的身份特征数据库中；状态检测模块用于获取猪身图像和身份ID，基于深度学习检测模型判断待识别生猪是否出现病死状态，若是则将待识别生猪的所述身份ID存储至病死猪的状态特征数据库中，若否则根据待识别生猪的状态特征数据生成身份ID对应的生猪状态信息。
Description
技术领域
本发明涉及农业自动化技术领域，更具体地，涉及一种生猪信息智能采集系统。
背景技术
生猪作为我国家庭的主要动物蛋白来源，其食品安全一直是关注的重点。目前的生猪身份识别主要依靠耳标，在养殖环节中，生猪的识别、用药和免疫信息记录依靠塑料耳标或者射频耳标，虽然塑料耳标的成本低，但容易被猪啃坏和易污损，所载的二维码很难被扫描，而射频耳标的成本高，也存在容易被猪啃坏的情况，导致不少养殖场的养殖户不愿意使用耳标，耳标的生猪身份和用药、免疫信息记录功能流于形式。
目前的生猪状态检测主要依靠人工，在出栏运输环节中，生猪的产地检疫完全靠人工查验、数据上报，各乡镇的官方兽医等基层工作人员负担重，每天可能查验几千头猪，难以对每头猪实现仔细查验，导致目前仅上报生猪产地检疫的批次信息，加之因为塑料耳标及耳标系统不好用，导致该环节无法识别生猪个体，生猪混批运输普遍；在屠宰环节中，官方兽医人员花费的精力主要在屠宰后检疫环节，导致宰前检疫比较粗糙，相关信息和数据也是人工填报，屠宰前的生猪身份信息没有和产地检疫信息关联，前后数据不对应，导致不支持从屠宰场到养殖场的溯源管理，上线屠宰生猪没有身份核验，存在病死生猪进入屠宰线的情况。
发明内容
本发明旨在克服上述现有技术的至少一种缺陷，提供一种生猪信息智能采集系统，用于解决生猪身份识别和生猪状态检测的问题。
本发明采取的技术方案是，一种生猪信息智能采集系统，包括图像采集模块、身份识别模块和状态检测模块，
所述图像采集模块与所述身份识别模块和所述状态检测模块连接，用于采集待识别生猪的猪脸图像和猪身图像，并上传至所述身份识别模块和所述状态检测模块；
所述身份识别模块用于获取所述待识别生猪的所述猪脸图像和所述猪身图像，基于深度学习识别模型提取所述待识别生猪的身份特征数据，并根据所述待识别生猪的身份特征数据与已记录生猪的身份特征数据进行对比，判断所述待识别生猪是否为已记录生猪，若是则识别出所述待识别生猪对应的身份ID，若否则生成新的身份ID，并将新的身份ID对应的身份特征数据存储至已记录生猪的身份特征数据库中；
所述状态检测模块用于获取所述待识别生猪的所述猪身图像和所述身份ID，基于深度学习检测模型提取所述待识别生猪的状态特征数据，并根据所述待识别生猪的状态特征数据与病死猪的状态特征数据进行对比，判断所述待识别生猪是否出现病死状态，若是则将所述待识别生猪的所述身份ID存储至病死猪的状态特征数据库中，若否则根据所述待识别生猪的状态特征数据生成所述身份ID对应的生猪状态信息。
通过图像采集模块对待识别生猪的猪脸图像和猪身图像进行采集，猪脸和猪身结合形成整个猪体，相较于现有仅采用猪脸识别生猪身份，可以更加全面和准确地识别出生猪身份；利用身份识别模块将采集到的猪脸图像和猪身图像输入到深度学习识别模型中，可以快速高效地提取待识别生猪的身份特征数据，再通过与已记录生猪的身份特征数据进行对比判断出待识别生猪的身份是否为已记录生猪，若是则得出对应的已记录的身份ID，若否则生成新的身份ID并存储至生猪的身份特征数据库中，从而实现了生猪身份的识别和身份信息的采集；利用状态检测模块将采集到的猪身图像输入到深度学习算法模型中，可以快速高效地提取待识别生猪的状态特征数据，再根据与病死猪的状态特征数据进行对比后判断待识别生猪是否出现病死状态，若是则将待识别生猪的身份ID和对应的状态特征数据存储至生猪的状态特征数据库中，若否则生成身份ID对应的生猪状态信息，从而实现了生猪状态的检测，支持从屠宰场到养殖场的溯源管理，避免病死生猪进入屠宰线的情况。
进一步地，还包括体重采集模块，所述体重采集模块与所述状态检测模块连接，用于采集所述待识别生猪的体重数据，并上传至所述状态检测模块；
所述状态检测模块还用于获取所述待识别生猪的体重数据和所述身份ID，并根据所述待识别生猪的体重数据与健康猪的标准体重数据进行对比，判断所述待识别生猪的体重数据是否等于大于健康猪的标准体重数据，若是则根据所述待识别生猪的体重数据生成所述身份ID对应的生猪状态信息，若否则将所述待识别生猪的所述身份ID存储至病死猪的状态特征数据库中。
通过体重采集模块，进一步细化待识别生猪的状态信息，一般情况下健康生猪的体重需达到标准要求，病死猪的体重往往小于健康猪的体重，利用状态检测模块对待识别生猪的体重数据与健康猪的标准体重进行对比判断，若待识别生猪体重数据等于大于健康猪的标准体重数据，生成身份ID对应的生猪状态信息，否则将待识别生猪的体重数据和对应的身份ID存储至病死猪的状态特征数据库中，采用体重指标对生猪的状态信息进一步细化，结合猪身图像的特征状态，更加全面细致地判断生猪的健康状态。
进一步地，还包括体温采集模块，所述体温采集模块与所述状态检测模块连接，用于采集所述待识别生猪的体温数据，并上传至所述状态检测模块；
所述状态检测模块还用于获取所述待识别生猪的体温数据和所述身份ID，并根据所述待识别生猪的体温数据与健康猪的体温数据进行对比，判断所述待识别生猪的体温数据是否等于健康猪的体温数据，若是则根据所述待识别生猪的体温数据生成所述身份ID对应的生猪状态信息，若否则将所述待识别生猪的所述身份ID存储至病死猪的状态特征数据库中。
通过体温采集模块，进一步细化待识别生猪的状态信息，一般情况下健康生猪的体温维持在某一定值左右，而病死猪的体温会小于或者大于该定值，利用状态检测模块对待识别生猪的体温数据与健康猪的体温数据进行对比判断，若待识别生猪的体温数据等于健康猪的体温数据，生成身份ID对应的生猪状态信息，否则将待识别生猪的体温数据和对应的身份ID存储至病死猪的状态特征数据库中，采用体温数据对生猪状态信息进一步地细化，结合猪身图像和/或体重数据的特征状态，更加全面细致地判断生猪的健康状态。
进一步地，所述图像采集模块包括一个3D摄像机和多个平面摄像机，一个所述3D摄像机安装在所述待识别生猪的脸部前方，用于采集所述待识别生猪的所述猪脸图像，一个所述平面摄像机安装在所述待识别生猪的下方和多个所述平面摄像机安装在所述待识别生猪的猪身四周，用于采集所述待识别生猪的所述猪身图像。
3D摄像机安装在待识别生猪脸部前方，可以采集猪脸的3D深度图像，建立3D模型，识别准确率相较于现有采用2D平面图像的猪脸识别更高；在待识别生猪下方安装一个平面摄像机，可以采集生猪的体型和猪身下方的图像，在待识别生猪猪身四周安装多个平面摄像机，可以采集猪身的图像，得到猪身整体的图像，不仅可以结合猪脸对待识别生猪进行全身的身份特征识别，还可以全面查验猪身全身的状态信息。
进一步地，所述图像采集模块还包括物联网卡，所述物联网卡与所述身份识别模块和所述状态检测模块连接，用于将所述待识别生猪的所述猪脸图像和所述猪身图像上传至所述身份识别模块和所述状态检测模块。
进一步地，所述图像采集模块还包括PDA，与所述物联网卡连接，用于将所述猪脸图像和所述猪身图像压缩后发送至所述物联网卡。
通过PDA与3D摄像机和平面摄像机连接，将采集到的猪脸图像和猪身图像与物联网卡通讯连接，进而将猪脸图像和猪身图像发送至身份识别模块和状态检测模块，也利于从物联网中获取生猪信息。
进一步地，还包括移动装置，用于运输所述待识别生猪。
进一步地，所述移动装置为万向轮。
进一步地，还包括显示模块，用于显示所述待识别生猪的所述身份ID和所述生猪状态信息。
进一步地，所述生猪状态信息包括所述待识别生猪是否出现弓背和皮下是否出血。
与现有技术相比，本发明的有益效果为：本发明一种生猪信息智能采集系统，通过图像采集模块、身份识别模块和状态检测模块，通过采集猪脸图像和猪身图像实现待识别生猪的身份的识别和状态的检测，若识别为未记录的生猪，可以进一步实现对生猪身份信息和状态信息的采集；并将生猪信息数据接入物联网云平台中，不仅实现了养殖户、运输企业、屠宰企业等可直接掌握生猪的各项信息；而且监管部门能够对每一头生猪追根溯源，避免病死猪进入屠宰线，保证市场猪肉的健康；免除在生猪身上安装耳标的传统方式，节约了资源，可对生猪信息进行快速识别的基础上避免对生猪造成伤害。
附图说明
图1为本发明一种生猪信息智能采集系统的结构图。
图2为本发明采集平台的主视图。
图3为本发明采集平台的侧视图。
图4为本发明采集平台的俯视图。
图5为本发明一种身份识别模块和状态检测模块的原理流程图。
具体实施方式
本发明附图仅用于示例性说明，不能理解为对本发明的限制。
本发明解决的痛点为：生猪身份识别、生猪状态检测靠人工。针对各环节痛点主要有：
(1)养殖环节痛点：生猪识别、用药、免疫信息记录靠耳标，塑料耳标不好用，射频耳标成本高。
一次性塑料耳标成本8分钱，直径30mm,中央孔外口径6mm,厚度2mm，所载二维码仅为20mm×20mm。在实际中出现的问题有：塑料耳标容易被猪啃坏，其次是易污损，所载二维码很难被扫描，导致目前不少养殖场、养殖户不愿意用耳标，耳标的生猪身份识别和用药、免疫信息记录功能流于形式。
含RFID的射频耳标成本1块钱，也存在容易被猪啃坏的情况，也仅能一次性使用。目前，耳标系统完全由各地财政负担，如果全部生猪使用射频耳标，耳标成本极高，虽然目前该项技术比较成熟，但因为成本太高难以推广。
(2)出栏运输环节痛点：生猪个体分别难，产地检疫主要靠人工，没有录入生猪个体信息，运输混批，难以满足全流程监管溯源需求。
首先，在产地检疫环节，对于生猪是否健康完全靠人工查验、数据上报，各乡镇的官方兽医等基层工作人员负担重，每天可能查验几千头猪，难以对每头猪实现仔细查验，目前仅上报生猪产地检疫的批次信息。
其次，因为塑料耳标及耳标系统不好用，导致该环节无法识别生猪个体，生猪混批运输普遍。官方兽医法定签发的生猪产地检疫证，仅记录了总头数，以及里面5头猪的耳标号，存在非检疫生猪混入的可能。
(3)屠宰环节痛点：宰前检疫粗糙，前后数据不对应，存在混入病死猪漏洞。
按规定要进行宰前检疫，但实际工作中官方兽医人员主要精力在屠宰后检疫环节，宰前检疫比较粗糙，相关信息和数据也是人工填报。屠宰前的生猪身份信息没有和产地检疫信息关联，前后数据不对应，导致不支持从屠宰场到养殖场的溯源管理。上线屠宰生猪没有身份核验，存在病死生猪进入屠宰线的情况。
其中对于生猪身份识别，现有技术依靠2D平面图像的猪脸识别，识别准确率不高，难以推广应用。因为猪为一胎多生动物，目前业内在育肥猪的脸部识别领域，2D平面图像的猪脸识别在实验室环境准确率可达97％，但在实际应用环境中仅剩80％。
本发明一种生猪信息智能采集系统，通过采集3D猪脸图像和猪身图像实现待识别生猪的身份的识别和状态的检测，若识别为未记录的生猪，可以进一步实现对生猪身份信息和状态信息的采集；并将生猪信息数据接入物联网云平台中，不仅实现了养殖户、运输企业、屠宰企业等可直接掌握生猪的各项信息；而且监管部门能够对每一头生猪追根溯源，避免病死猪进入屠宰线，保证市场猪肉的健康；免除在生猪身上安装耳标的传统方式，节约了资源，可对生猪信息进行快速识别的基础上避免对生猪造成伤害。
实施例
如图1所示，本实施例一种生猪信息智能采集系统，包括图像采集模块100、身份识别模块200和状态检测模块300，
所述图像采集模块100与所述身份识别模块200和所述状态检测模块300连接，用于采集所述待识别生猪的猪脸图像和猪身图像，并上传至所述身份识别模块200和所述状态检测模块300；
作为本方案的一种优选实施方式，所述图像采集模块100包括一个3D摄像机101和多个平面摄像机102，一个所述3D摄像机101安装在所述待识别生猪的脸部前方，用于采集所述待识别生猪的所述猪脸图像，一个所述平面摄像机102安装在所述待识别生猪下方和多个所述平面摄像机102安装在所述待识别生猪的猪身四周，用于采集所述待识别生猪的所述猪身图像。
具体地，3D摄像机是指利用TOF技术或结构光技术的，可进行3维成像的摄像头。其中，TOF(time of flight)，指通过泛光照明器(固态激光器或者LED)发射近红外(～850nm或940nm)的脉冲波，脉冲波遇到物体以后反射回来，被传感器(sensor)收集到。系统通过计算sensor上每个像素脉冲波之间的频率差或时间差，再通过算法得到每个位置的精确3维深度的技术；结构光技术：指通过近红外激光器，将具有一定结构特征的光线投射到被拍摄物体上，再由专门的红外摄像头进行采集，获取被拍摄物体的三维结构。
在本实施例中，图像采集模块100被具体安装在采集平台上，如图2、图3和图4所示分别为采集平台的主视图、侧视图和俯视图，采集平台整体为猪笼式结构，可用于放置一只待识别生猪，其高度、宽度和长度略大于生猪的体型，采集平台包括底板和底板四周的围栏，图像采集模块100包括一个3D摄像机101和四个平面摄像机102，3D摄像机101安装在待识别生猪的脸部正前方的围栏上，可采集待识别生猪的3D猪脸图像，一个平面摄像机102安装在底板上，从下向上拍摄采集待识别生猪的体型图像和猪身下方的图像，三个平面摄像机102安装在猪身后部、左侧、右侧三个方向的围栏上，环绕式全面拍摄采集待识别生猪的猪身图像。
作为本方案的一种优选实施方式，所述图像采集模块100还包括物联网卡，所述物联网卡与所述身份识别模块200和所述状态检测模块300连接，用于将所述待识别生猪的所述猪脸图像和所述猪身图像上传至所述身份识别模块200和所述状态检测模块300。
作为本方案的一种优选实施方式，所述图像采集模块100还包括PDA，与所述物联网卡连接，用于将所述猪脸图像和所述猪身图像压缩后发送至所述物联网卡。
在本实施例中，物联网卡是运营商提供的满足智能硬件联网需求和物联网行业对设备联网的管理需求的流量卡物联网卡指的是通过射频识别(RFID)、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网连接起来，进行信息交换和通讯，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。简单来说通讯物联网卡就是借助于某种场景的智能设备(手机终端、车载设备等，本实施例采用PDA)通过通信传输网络，来链接人、物(资源)、服务，从而高效实现某种特定需求，是运营商基于物联网公共服务网络，面向物联网用户提供的移动通信接入业务。PDA(Personal DigitalAssistant)，又称为掌上电脑，按使用来分类，分为工业级PDA和消费品PDA。工业级PDA主要应用在工业领域，常见的有条码扫描器、RFID读写器、POS机等都可以称作PDA；消费品PDA包括的比较多，智能手机、平板电脑、手持的游戏机等。现在的手机结合了掌上电脑的功能，称为PDA手机，统称为智能手机，本实施例中PDA可采用手机终端也可以采用工业级PDA。
所述身份识别模块200用于获取所述待识别生猪的所述猪脸图像和所述猪身图像，基于深度学习识别模型提取所述待识别生猪的身份特征数据，并根据所述待识别生猪的身份特征数据与已记录生猪的身份特征数据进行对比，判断所述待识别生猪是否为已记录生猪，若是则识别出所述待识别生猪对应的身份ID，若否则生成新的身份ID，并将新的身份ID对应的身份特征数据存储至已记录生猪的身份特征数据库中；
在本实施例中，采用PDA对采集的猪脸图像和猪身图像数据进行压缩后，通过物联网卡上传到云端部署的身份识别模块200和状态检测模块300中，其中，身份识别模块200包括深度学习识别模型，深度学习识别模型由大量已记录生猪的猪脸图像和猪身图像样本训练得到，将待识别生猪的猪脸图像和猪身图像输入到深度学习识别模型中，深度学习识别模块可以快速高效地提取待识别生猪的身份特征数据，并且与已记录在生猪身份特征数据库中的生猪身份特征数据进行比对，判断待识别生猪的身份是否为已记录生猪，若是则对应识别出已记录的生猪的身份ID，若不是则自动生成新的身份ID，并存储和更新生猪身份特征数据库，至此完成生猪身份的识别和采集，进一步将生猪身份特征数据库对接生猪生产、监管等外部数据库，可直接获取生猪的身份信息，掌握生猪的各项信息。
所述状态检测模块300用于获取所述待识别生猪的所述猪身图像和所述身份ID，基于深度学习检测模型提取所述待识别生猪的状态特征数据，并根据所述待识别生猪的状态特征数据与病死猪的状态特征数据进行对比，判断所述待识别生猪是否出现病死状态，若是则将所述待识别生猪的所述身份ID存储至病死猪的状态特征数据库中，若否则根据所述待识别生猪的状态特征数据生成所述身份ID对应的生猪状态信息。
具体地，所述生猪状态信息包括所述待识别生猪是否出现弓背和皮下是否出血。
在本实施例中，状态检测模块300包括深度学习检测模型，深度学习检测模型由大量病死猪的猪身图像样本训练得到，病死猪的猪身图像具体为出现弓背和皮下出血等状态特征，将待识别生猪的猪身图像输入到深度学习检测模型中，深度学习检测模型可以快速高效地检测待识别生猪的状态特征数据，具体可判断待识别生猪是否出现弓背和皮下是否出血的状态特征，若出现病死猪的状态特征则判定为病死猪，并将对应的身份ID存储和状态特征数据存储至病死猪状态特征数据库中，若没有出现病死猪的状态特征则根据状态特征数据生成身份ID对应的生猪状态信息并存储至身份特征数据库，至此完成生猪状态的检测，进一步将病死猪状态特征数据库和生猪身份特征数据库对接生猪生产、监管等外部数据库，可直接获取生猪的状态信息，落实生猪全流程的监管，减少病死猪的流通，避免病死猪肉进入屠宰线，走上餐桌。
作为本方案的一种优选实施方式，生猪信息智能采集系统还包括体重采集模块，所述体重采集模块与所述状态检测模块连接，用于采集所述待识别生猪的体重数据，并上传至所述状态检测模块300；
所述状态检测模块300还用于获取所述待识别生猪的体重数据和所述身份ID，并根据所述待识别生猪的体重数据与健康猪的标准体重数据进行对比，判断所述待识别生猪的体重数据是否等于大于健康猪的标准体重数据，若是则根据所述待识别生猪的体重数据生成所述身份ID对应的生猪状态信息，若否则将所述待识别生猪的所述身份ID存储至病死猪的状态特征数据库中。
在本实施例中，体重采集模块具体可为重量感应器，安装在采集平台的底板上，具体结构未在图中示出，重量感应器通过PDA和物联网卡与状态检测模块300连接，PDA通过物联网卡将采集到的待识别生猪的体重数据上传至状态检测模块300，健康状态下生猪的体重等于大于标准体重，因此将待识别生猪的体重数据与健康生猪的标准体重数据进行对比，若待识别生猪体重数据等于大于健康生猪的标准体重数据，则待识别生猪的体重达标，可进一步判定为健康猪，生成身份ID对应的体重数据并更新至生猪状态信息中；若待识别生猪体重数据小于健康生猪的标准体重数据，则结合其它状态特征数据，进一步判定是否为病死猪，并生成身份ID对应的体重数据并更新至病死猪状态特征数据库中。
作为本方案的一种优选实施方式，生猪信息智能采集系统还包括体温采集模块110，所述体温采集模块110与所述状态检测模块300连接，用于采集所述待识别生猪的体温数据，并上传至所述状态检测模块300；
所述状态检测模块300还用于获取所述待识别生猪的体温数据和所述身份ID，并根据所述待识别生猪的体温数据与健康猪的体温数据进行对比，判断所述待识别生猪的体温数据是否等于健康猪的体温数据，若是则根据所述待识别生猪的体温数据生成所述身份ID对应的生猪状态信息，若否则将所述待识别生猪的所述身份ID存储至病死猪的状态特征数据库中。
在本实施例中，采集平台上示出了体温采集模块110的安装位置，体温采集模块110具体可为测温器，本实施例分别在猪身左右两侧的围栏安装两个测温器，具体通过测温器分别测量待识别生猪的体温数据并求取平均值，测温器通过PDA和物联网卡与状态检测模块300连接，PDA通过物联网卡将采集到的待识别生猪的体温数据上传至状态检测模块300，健康状态下生猪的体温固定在某一定值或者在某一定值较小范围内波动，因此将待识别生猪的体温数据与健康生猪的体温数据进行对比，若待识别生猪体温数据等于健康生猪的体温数据，则待识别生猪的体温达标，可进一步判定为健康猪，生成身份ID对应的体温数据并更新至生猪状态信息中；若待识别生猪体温数据小于或大于健康生猪的标准体温数据，则结合其它状态特征数据，进一步判定是否为病死猪，并生成身份ID对应的体温数据并更新至病死猪状态特征数据库中。
作为本方案的一种优选实施方式，生猪信息智能采集系统还包括移动装置120，用于运输所述待识别生猪。具体地，所述移动装置120为万向轮。
在本实施例中，采集平台上示出了移动装置120的结构，移动装置120安装在采集平台的底板下方，具体可为万向轮，万向轮使得生猪在屠宰运输过程中实现同步采集信息。
进一步地，还包括显示模块130，用于显示所述待识别生猪的所述身份ID和所述生猪状态信息。
在本实施例中，采集平台上示出了显示模块130的安装位置，显示模块130具体可采用显示屏，安装在采集平台的围栏上，可显示待识别生猪识别出的身份ID和对应的生猪状态信息，具体可显示生猪的体重数据、体温数据、是否弓背和皮下是否出血等状态特征。
结合上述生猪信息智能采集系统的整体结构，如图5所示对生猪信息采集智能系统的原理流程作详细说明：
首先，将待识别生猪放置入采集平台内，图像采集模块100中的3D摄像机101对待识别生猪的3D猪脸图像进行拍摄采集，平面摄像机102对猪身图像进行拍摄采集，体温采集模块110对待识别生猪的体温数据进行采集，体重采集模块对待识别生猪的体重数据进行采集；
其次，PDA将上述采集到的3D猪脸图像、猪身图像、体温数据和体重数据进行预处理和压缩后经物联网卡上传至身份识别模块200和状态检测模块300中；
再次，身份识别模块200基于深度学习识别模型提取3D猪脸图像、猪身图像中的身份特征数据，并与生猪身份特征数据库中记录的身份特征数据进行比对，判断是否是已记录生猪个体，若是则识别出已有生猪的身份ID，若不是则生成新的身份ID并存储至生猪身份特征数据库中；
然后，状态检测模块300基于深度学习检测模型提取出猪身图像中的状态特征数据，并与病死猪状态特征数据库中的状态特征进行比对，判断是否出现病死状态特征，若是则将待识别生猪的身份ID和对应的状态特征数据存储至病死猪状态特征数据库中，若没有出现病死状态特征，则生成生猪身份ID对应的生猪状态信息；通过体重数据和体温数据进一步与健康生猪的标准体重和标准体温进行比对，判断是否不同于健康猪的标准体重和标准体温，进一步判断是否为病死猪，并对应更新生猪状态信息，至此完成生猪的身份识别和状态检测；最后，将待识别生猪的身份ID和生猪状态信息显示在显示模块130上。
另外地，通过对接养殖、运输、监管等外部信息系统，可将相关生猪信息数据推送至外部信息系统，以实现生产、运输、监管的全流程生猪管理。
显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明技术方案所作的举例，而并非是对本发明的具体实施方式的限定。凡在本发明权利要求书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 (10)
1.一种生猪信息智能采集系统，其特征在于，包括图像采集模块、身份识别模块和状态检测模块，
所述图像采集模块与所述身份识别模块和所述状态检测模块连接，用于采集待识别生猪的猪脸图像和猪身图像，并上传至所述身份识别模块和所述状态检测模块；
所述身份识别模块用于获取所述待识别生猪的所述猪脸图像和所述猪身图像，基于深度学习识别模型提取所述待识别生猪的身份特征数据，并根据所述待识别生猪的身份特征数据与已记录生猪的身份特征数据进行对比，判断所述待识别生猪是否为已记录生猪，若是则识别出所述待识别生猪对应的身份ID，若否则生成新的身份ID，并将新的所述身份ID对应的身份特征数据存储至已记录生猪的身份特征数据库中；
所述状态检测模块用于获取所述待识别生猪的所述猪身图像和所述身份ID，基于深度学习检测模型提取所述待识别生猪的状态特征数据，并根据所述待识别生猪的状态特征数据与病死猪的状态特征数据进行对比，判断所述待识别生猪是否出现病死状态，若是则将所述待识别生猪的所述身份ID存储至病死猪的状态特征数据库中，若否则根据所述待识别生猪的状态特征数据生成所述身份ID对应的生猪状态信息。
2.根据权利要求1所述的一种生猪信息智能采集系统，其特征在于，还包括体重采集模块，所述体重采集模块与所述状态检测模块连接，用于采集所述待识别生猪的体重数据，并上传至所述状态检测模块；
所述状态检测模块还用于获取所述待识别生猪的体重数据和所述身份ID，并根据所述待识别生猪的体重数据与健康猪的标准体重数据进行对比，判断所述待识别生猪的体重数据是否等于大于健康猪的标准体重数据，若是则根据所述待识别生猪的体重数据生成所述身份ID对应的生猪状态信息，若否则将所述待识别生猪的所述身份ID存储至病死猪的状态特征数据库中。
3.根据权利要求1所述的一种生猪信息智能采集系统，其特征在于，还包括体温采集模块，所述体温采集模块与所述状态检测模块连接，用于采集所述待识别生猪的体温数据，并上传至所述状态检测模块；
所述状态检测模块还用于获取所述待识别生猪的体温数据和所述身份ID，并根据所述待识别生猪的体温数据与健康猪的体温数据进行对比，判断所述待识别生猪的体温数据是否等于健康猪的体温数据，若是则根据所述待识别生猪的体温数据生成所述身份ID对应的生猪状态信息，若否则将所述待识别生猪的所述身份ID存储至病死猪的状态特征数据库中。
4.根据权利要求1所述的一种生猪信息智能采集系统，其特征在于，所述图像采集模块包括一个3D摄像机和多个平面摄像机，一个所述3D摄像机安装在所述待识别生猪的脸部前方，用于采集所述待识别生猪的所述猪脸图像，一个所述平面摄像机安装在所述待识别生猪的下方和多个所述平面摄像机安装在所述待识别生猪的猪身四周，用于采集所述待识别生猪的所述猪身图像。
5.根据权利要求1所述的一种生猪信息智能采集系统，其特征在于，所述图像采集模块还包括物联网卡，所述物联网卡与所述身份识别模块和所述状态检测模块连接，用于将所述待识别生猪的所述猪脸图像和所述猪身图像上传至所述身份识别模块和所述状态检测模块。
6.根据权利要求5所述的一种生猪信息智能采集系统，其特征在于，所述图像采集模块还包括PDA，与所述物联网卡连接，用于将所述猪脸图像和所述猪身图像压缩后发送至所述物联网卡。
7.根据权利要求1所述的一种生猪信息智能采集系统，其特征在于，还包括移动装置，用于运输所述待识别生猪。
8.根据权利要求7所述的一种生猪信息智能采集系统，其特征在于，所述移动装置为万向轮。
9.根据权利要求1所述的一种生猪信息智能采集系统，其特征在于，还包括显示模块，用于显示所述待识别生猪的所述身份ID和所述生猪状态信息。
10.根据权利要求1所述的一种生猪信息智能采集系统，其特征在于，所述生猪状态信息包括所述待识别生猪是否出现弓背和皮下是否出血。
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|---|---|---|---|
| CN202111012552.0A CN113673472A (zh) | 2021-08-31 | 2021-08-31 | 一种生猪信息智能采集系统 |
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| CN113673472A true CN113673472A (zh) | 2021-11-19 |
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Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115669563A (zh) * | 2022-12-29 | 2023-02-03 | 广东省农业科学院动物科学研究所 | 一种高效率生猪体重评估系统 |
| CN116671466A (zh) * | 2023-06-09 | 2023-09-01 | 江苏省家禽科学研究所 | 一种基于rifd识别的活鸡称重方法 |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110222630A (zh) * | 2019-06-03 | 2019-09-10 | 中国农业大学 | 一种猪身份识别系统 |
| CN110402840A (zh) * | 2019-07-25 | 2019-11-05 | 深圳市阿龙电子有限公司 | 一种基于图像识别的生猪监测终端及生猪监测系统 |
-
2021
- 2021-08-31 CN CN202111012552.0A patent/CN113673472A/zh active Pending
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110222630A (zh) * | 2019-06-03 | 2019-09-10 | 中国农业大学 | 一种猪身份识别系统 |
| CN110402840A (zh) * | 2019-07-25 | 2019-11-05 | 深圳市阿龙电子有限公司 | 一种基于图像识别的生猪监测终端及生猪监测系统 |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115669563A (zh) * | 2022-12-29 | 2023-02-03 | 广东省农业科学院动物科学研究所 | 一种高效率生猪体重评估系统 |
| CN116671466A (zh) * | 2023-06-09 | 2023-09-01 | 江苏省家禽科学研究所 | 一种基于rifd识别的活鸡称重方法 |
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