CN113710089A - 反刍动物监测系统 - Google Patents

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Abstract

提供了一种用于自动监测反刍动物的系统和方法。所述系统(1)包括3D相机系统(3)，所述3D相机系统从感兴趣区域(10)获得图像。图像处理器(5)将所述感兴趣区域中的表面曲率确定为时间的函数。基于所述函数达到局部极大值的频率，生成所述动物的健康指示。

Description

反刍动物监测系统
本发明涉及一种用于自动监测反刍动物、特别是比如奶牛等乳畜的系统，所述系统包括：3D相机系统，用于在至少预定时间段期间的连续时间点处获得所述动物的至少一个感兴趣区域的多个3D图像；连接到所述3D相机系统的控制设备，所述控制设备设置有用于处理所获得的多个3D图像的图像处理设备；以及输出设备。
这样的动物监测系统是已知的。例如，文件WO 12/138290 A1披露了一种用于确定乳畜瘤胃的肠道填充水平的系统。3D相机系统确定瘤胃三角形的深度或体积。还已知基于3D相机的身体状况评分系统。
然而，肠道填充水平或身体状况评分对于反刍动物的健康状态的重要性有限。
还已知WO 9901026 A1，该文件披露了例如运动传感器和/或呼吸传感器，其包括触觉传感器(对)或非接触式传感器(比如激光距离传感器或超声传感器)、或者带有图像处理的相机。
然而，没有给出关于什么样的图像处理可以引起对呼吸率的可靠确定的细节，并且虽然该文件披露了确定呼吸率的方法，但在实践中证实这并不总是提供可靠的值。
因此，需要实用、简单且可靠的系统和方法来比如基于动物的3D图像确定更多和/或更好的关于反刍动物的健康指示信息。
本发明至少部分地实现了该目标，并且在一个方面提供了一种用于自动监测反刍动物、特别是比如奶牛等乳畜的系统，所述系统包括：3D相机系统，用于在至少预定时间段期间的连续时间点处获得所述动物的至少一个感兴趣区域的多个3D图像；连接到所述3D相机系统的控制设备，所述控制设备设置有用于处理所获得的多个3D图像的图像处理设备；以及输出设备，所述控制设备被布置为基于经处理的图像确定健康参数的健康参数频率值，并将所述健康频率参数值输出到所述输出设备，其中，所述图像处理设备被布置为确定所述多个3D图像中的感兴趣区域，以及以下之一：针对每个3D图像计算所述感兴趣区域的曲率值，并将计算出的曲率确定为时间的函数；或针对每个3D图像测量所述感兴趣区域中的至少一个预定点相对于所述动物的相对位置，并将所述相对位置确定为时间的函数，其中，所述控制设备被布置为确定所述时间函数的局部极值出现的时间点以及所述健康参数频率值(这通过分析所述时间点来进行)。
本文使用以下见解：查看健康相关的运动本身以确定健康参数(或指示)值可能会受到来自例如其他的自发动物运动的噪声的影响。在现有技术中，确定那些健康相关的运动的频率甚至更加困难。在本发明中，使用了确定曲率值，这是更具体的，因为曲率值与身体(部位)的形状相关。即使动物整体移动，身体部位的形状也不太可能发生变化并因而导致影响健康参数频率值的确定。因此，本发明至少提供了用于确定(多个)健康频率参数值的替代性系统，并且还可以用于改进用于确定这样的值的现有技术系统。
本发明中的监测涉及确定健康相关的参数(运动)的频率值。重要的健康信息基于此类身体运动、尤其是这些运动的频率。下文中将进一步阐明其示例。此外，以非接触方式确定所述健康信息是重要的或至少是有利的，因为接触动物本身可能引起动物的压力和变化，这可能导致健康指示值的错误确定。另外，具有非接触式传感器允许确定许多不同动物的健康指示值，而不需要例如动物身上的可穿戴传感器设备。
在本文中，对局部极值出现的时间点的分析可以像确定连续的局部极值之间的平均时间段并随后取倒数以获得频率一样简单。实际上，出于本发明的目的，频率及其倒数(即特性时间段)被认为是等效的。此外，也可以采用更精确或替代性的方法，如将在稍后阐明的。
在该方法中，可以将函数的局部极值确定为特别是计算出的曲率值或相对位置在时间上的局部极大值。这里的位置极大值被认为是最接近3D相机的位置。“局部”在数学意义上被认为是“相对于变量”，不一定与空间位置有关。
图像是在连续时间点处获得的。这些时间点不需要以规律的时间间隔分布，但它们必需是已知的以便允许对图像进行时间分析。此外，还应该在至少预定时间段期间获得图像，同样以便允许进行合理的时间分析。该时间范围取决于预期的重现间隔，该重现间隔可能取决于运动/健康指示值的类型、动物的类型等。在实践中，如果图像是在至少2分钟期间、并且更优选地在至少5分钟期间(但是当然不排除更长的时间)获得的，则对于许多类型的运动来说是优选的。至少对于奶牛，这允许观察足够数量的运动或收缩，以可靠地确定健康指示值。
其他特殊的和本发明的实施例在从属权利要求中以及在说明书的当前以下部分中进行了描述。
3D相机可以是固定的，也可以是可移动的，只要该相机被布置为观察至少一个感兴趣区域即可。此外，考虑到动物可能会在图像获取期间移动，该3D相机可能设置有具有这样的视野的镜头，使得对于动物相对于3D相机的所有可能位置，该(多个)感兴趣区域都将包括在图像中。特别地，3D相机可以被布置为可通过连接到控制设备的所提供的移动器控制装置而指向(该)感兴趣区域。然后，控制设备可能能够例如基于图像处理主动地将3D相机指向期望的(多个)感兴趣区域。然后可以使用更小的视野，这进而允许更高的准确度。这还允许系统通过相应地布置控制设备和/或移动器控制装置以引导3D相机查看与期望的健康参数相对应的感兴趣区域来确定多于一个健康参数频率。
确定多个3D图像中的感兴趣区域可以有利地受益于某种形式的跟踪，尤其是当动物移动时。例如，图像处理设备被布置为识别图像中的特定点，并使用该点来跟踪和定位连续图像以进行比较。基于这样的跟踪，相机的移动器控制装置可以被布置为将3D相机定位成使得所识别的点总是在图像中的相同位置。
在实施例中，3D相机系统包括飞行时间相机或结构光相机。这种类型的3D相机提供高达30Hz或更高的相对较高的帧率。这确保不会错过图像之间感兴趣区域的收缩或其他运动，同时在所获得的3D图像中可以很容易地考虑动物的运动。然而，不一定需要具有如此高的帧率，这样的高帧率会导致计算数量相对较多。比如立体相机或激光扫描仪等其他3D相机类型也是可能的。优选的3D相机的示例是MESA Imaging“SwissRanger”3D相机或等效物、以及“Kinect”型相机设备。在所有这些中，相机的提供3D信息的特性在本发明中被用于提供动物的感兴趣区域的曲率数据。
在实施例中，所述曲率值包括或者是所述感兴趣区域的曲率值的平均值、特别是在跨所述感兴趣区域的多个点上求平均得到的平均值。该曲率值可以根据任何期望的方法来确定，只要它是表面弯曲程度的指示即可。根据该实施例，可以通过分析完整的或部分感兴趣区域来确定该值。也可以分析所述完整的或部分区域中的多个点，同样只要获得弯曲程度的良好指示即可。另外需要注意的是，曲率值的符号不能忽略，因为凸感兴趣区域应该给予正值，而凹感兴趣区域应该给予负值，反之亦然，只要这两者是不同的即可。在感兴趣区域的外观在凸与凹之间变化的情况下，这可以防止无意义的双峰值。
计算表面(感兴趣区域)曲率的有用示例是，通过对与表面上点的邻居的协方差矩阵进行主成分分析。这给出了矩阵的三个特征值λ0、λ1、λ2，点的曲率σ可以通过σ＝λ0/(λ0+λ1+λ2)来估计，其中，λ0是最小的特征值。然后，可以通过对感兴趣区域中的多个点(比如点矩阵)的表面曲率求平均(或相加等)来确定表面曲率。结果证明，在感兴趣区域中的某个固定且易于识别的点周围的表面点网格或栅格就足够了，如上文已经说明的。该固定点可以是例如用于跟踪的具有最高互相关系数的表面点。然而，这并不排除其他估计表面曲率的方法，比如通过计算感兴趣区域或其部分/窗口中的所有表面法向量的变化。
在确定表面曲率(可以针对每个图像完成此步骤)之后，结果是作为时间的函数的曲率。在分析该函数时，确定局部极值、特别是局部极大值。在本文中，如果在某个值的时间之前和之后的预定时间窗口(比如几秒，例如3s)中该值是最高的，则将该值视为局部极值是有利的。这可以防止噪声尖峰等过多地干扰。
在实施例中，控制设备被布置为将所确定的健康参数频率值与预定频率标准进行比较。极值、特别是极大值将以或多或少的规律的频率发生。通过确定该频率或频带，可以获得关于动物健康的有价值的信息，并给出健康指示。
在实施例中，所述控制设备被布置为通过滤除所述计算出的曲率的时间函数中的具有预定频率范围之外的频率的时间变化来过滤所述函数。通过这种措施，可以有效地去除不相关的变化，比如由动物运动/位移或噪声引起的变化。本文使用以下见解：相关的健康相关运动或收缩发生在动物特定的频带内。特别地但非限制性实施例，所述控制设备被布置为对所述计算出的曲率函数执行傅立叶变换以构建经变换的频率函数，然后去除所述经变换的频率函数的在所述预定频率范围之外的所有部分，以获得干净的频率函数，以及通过分析所述干净的频率函数来确定收缩频率。傅里叶变换是众所周知的从时间信号中去除频率分量的有效方法。然而，可以应用实现类似效果的其他滤波方式，比如带通滤波器。对干净的频率函数的分析可以通过确定具有最强信号值的频率值或干净的频率函数中剩余信号内的频率信号的平均值来完成，或者通过给出指示收缩频率值的任何其他分析来完成。另外但仅可选地，控制设备可以被布置为对干净的频率函数执行逆傅立叶变换，以获得干净的曲率函数。可以显示该干净的曲率函数以供视觉检查。
在实施例中，所述频率标准包括当所确定的健康参数频率值低于预定的较低频率阈值或高于预定的较高频率阈值时生成健康警告。已经发现，对于正常动物，健康相关的运动或收缩发生的频率具有一定的值或存在于一定的带宽内，并且还发现，对于患有临床甚至亚临床疾病的动物，该频率会发生变化。这允许确定健康警告，比如注意列表上的条目、给农场主或兽医的消息、可听或可视警报等。所有这些都用于引起对特定动物的注意以进行进一步的健康检查，因为发现所述动物的某个值不同寻常。
在实施例中，所述较低频率阈值、所述较高频率阈值分别为：所述动物的历史值、特别是所述动物的历史平均值，或者是所述动物的文献值、特别是取决于所述动物的品种、年龄、泌乳或怀孕天数、或活动或饲料类型或饲养方案中的一个或多个的文献值。这允许根据动物的具体情况微调(多个)频率阈值，以便防止不必要的健康警告。这里要注意的是，文献值可以是起始点，而可选地通过深度学习等方式对历史值进行处理可以产生具有更高可靠性的阈值。下面将给出示例。
在实施例中，所述频率阈值取决于所述动物进行的活动类型，例如饲喂、挤奶或休息。本文使用以下见解：健康相关的运动的频率取决于动物短时间内参与的活动类型。例如，如果动物正在进食，则该频率通常会较高，即，在预期频带内的高侧。相反，在压力情况下或在休息时，该频率可能较低(比如对于瘤网胃收缩)，或较高(比如对于呼吸)。因此，通过确定这些值、或者两个或更多个其他健康参数频率值，可以获得更可靠的信息，并且可以防止不必要的健康警告。
在实施例中，该系统包括至少一个站，每个站选自由以下各项组成的组：挤奶站、饲养站、饮水站、治疗站、隔离站、产犊栏和选择站，其中，3D相机系统包括设置在所述站中的至少一个站中的3D相机。这些站非常适合放置3D相机系统，因为动物将在一个位置停留相对较长时间。特别是挤奶站非常适合，因为甚至可以基于预期的产奶量和其他历史数据预测动物将在此停留多长时间。平均而言，动物将在挤奶站停留至少5分钟，这为如上文已经陈述地那样确定频率提供了非常合适的时间窗口。此外，在其他站也可以使用3D相机系统进行此类测量。即使不是每个实例都产生可靠的测量值(例如因为动物停留在合适位置的时间过短)，本发明的系统也允许在许多实例中监测动物，使得可以获得对该动物的健康的良好见解，并且可以在出现问题时尽早地发出警告。这里要注意的是，在每个站，除了测量与健康相关的运动或收缩之外，还可以执行一些其他动作，比如挤奶、饲养、治疗或隔离动物。有利地，隔离站联接到挤奶站或饲养站，使得在针对站中的特定动物给出健康警告的情况下，控制设备可以将动物送到隔离站以等待由农场主或兽医进行健康检查。
在实施例中，控制设备被布置为基于所确定的时间点来确定局部极值之间的时间间隔，并且通过将所确定的时间间隔与预定时间间隔标准进行比较来分析时间点。在上文中，系统使用基于频率的分析来确定健康指示或警告。然而，也可以基于局部极值之间的时间间隔进行分析。实际上，在经历从时域到频域的变换之后，这种分析将归结为与基于频率的分析相同。然而，在某些情况下，仅分析各种时间间隔可能更简单，比如通过确定局部极大值之间的平均时间间隔。于是，这样的平均时间间隔应该在一定时间间隔范围内，该时间间隔范围可能取决于动物、活动等。与频率相关分析系统中的特殊实施例有关的所有特征也适用于基于时间间隔的分析系统。
一个重要的健康参数频率是呼吸率，并且感兴趣区域是动物胸腔的至少一部分。因此，在实施例中，控制设备被布置为将3D相机指向动物的胸腔。
特别地，所述较高频率阈值出自每分钟45至75次，包含两端值。这些值尤其适用于奶牛，其中针对奶牛的阈值优选为约45次/分钟，而针对牛犊的阈值在约50至75次/分钟之间。当然，也可以使用其他值，特别是针对其他类型的动物的情况。这些值可取自文献。
另一个重要的健康参数频率是瘤胃运动性，并且所述感兴趣区域是左侧腰旁窝、特别是所述左侧腰旁窝内的部分区域。已知瘤网胃运动性可以提供有价值的健康信息。瘤网胃通过周期性收缩和放松来执行消化功能。在本文中，最初的收缩从网胃开始并通过瘤胃。这些收缩混合和循环食糜。这些收缩可以通过3D相机观察到。这里要注意，仅确定时间上曲率的单个值(该值比如可以从根据单个图像确定瘤胃区域的深度或体积或身体状况评分的现有技术系统导出)无法产生有关收缩的任何信息。
注意，瘤胃运动性往往由兽医通过听诊(听身体声音)和颤动(通过感觉身体来诊察)来确定。这需要兽医在场，对于连续监测而言这是不切实际的。因此，在实践中，仅在怀疑存在某种健康问题时才使用瘤胃运动性。因此，由此排除了在很早的阶段确定健康问题或其前兆的可能性。另外，实际测试表明，人类观察填充满的瘤胃的收缩比使用根据本发明的系统所能实现的更困难，这因此提供了可靠性方面的优势。由于是人工评估，因此兽医的运动性确定也可能产生错误和主观性。而且这也会给动物或畜群带来压力或其他扰动。这本身可能是导致真实瘤网胃运动性偏差的原因，使得兽医可能由于其自身的评估引起的压力等而产生错误评估。由于这些原因，本发明提供了用于确定健康指示的非接触式系统。
在上述实施例中，感兴趣区域是左侧腰旁窝，也称为瘤胃三角形。这是反刍动物左侧的或多或少的三角形区域，其提供了相对清晰的瘤网胃视野。它可以很容易被自动识别，例如通过使用三角形并匹配相对较高局部曲率的区域来进行模板匹配。以下网址中描述了类似的方法：https://nl.mathworks.com/help/images/ref/normxcorr2.html，并且参考了此来源以获得数学细节。特别地，感兴趣区域是所述左侧腰旁窝内的部分区域，即，不是整个瘤胃三角形而仅是其较小或较大的部分。已经发现，也可以通过查看腰旁窝的一部分来收集有用的信息，这限制了确定和计算的数量。
在实施例中，所述较高频率阈值为每分钟约4次，和/或其中，所述较低频率阈值为每分钟约0.5次。例如，当动物主要由粗饲料饲养时，收缩频率通常高于当由富含精饲料的膳食饲养时的收缩频率，于是可以相应地调整阈值。
可替代地或另外地，所述健康参数是分娩收缩，并且所述感兴趣区域是所述动物的腹部。腹部隆起是分娩收缩的指示。收缩的频率、特别是其增加是产犊阶段(对于母牛而言)等的指示。
例如，所述较高频率阈值出自5至10次/小时。奶牛的分娩收缩通常从12至20次/小时开始，然后增加到约40次/小时。健康警告可以基于所确定的频率，并且可以取决于例如农场主或兽医距离有多近。当然，其他值也是可能的，比如针对其他类型的动物的情况。
在第二方面，本发明涉及一种用于确定反刍动物、特别是奶牛的健康指示的方法，所述方法使用根据本发明第一方面的系统并且包括以下步骤：在至少预定时间段期间的连续时间点处获得所述动物的至少一个感兴趣区域的多个3D图像，所述图像处理设备处理所获得的多个3D图像，由所述图像处理设备确定所述多个3D图像中的感兴趣区域，由所述控制设备针对每个3D图像计算所述感兴趣区域的曲率值，并将计算出的曲率确定为时间的函数，以及确定所述时间函数的局部极值出现的时间点以及所述健康参数频率值(这通过分析所述时间点来进行)。由于这是与本发明的系统方面对应的方法，因此这里只须说明针对与本发明的系统方面的特殊实施例有关的措施提及的所有特殊特征和优点也适用于方法方面就足够了。
这里要强调的是，本方法不是诊断方法，尽管其可以用于诊断方法中。毕竟，该方法仅有助于确定动物是否有问题。其无法做出关于给出健康警告的动物存在何种疾病(如果有的话)的诊断。
现在将参考一个或多个示例性且非限制性实施例以及附图来阐明本发明，在附图中：
-图1非常示意性地示出了根据本发明的系统1，以及
-图2示出了原始曲率与时间的示例性曲线图、以及经平滑的曲率对时间的函数。
图1非常示意性地示出了根据本发明的系统1，该系统用于确定奶牛2的健康参数频率值，并且包括3D相机3、具有图像处理设备5的控制设备4、具有乳杯7的挤奶机器人6和具有传感器9的饲料槽8。
呈左侧腰旁窝形式的感兴趣区域用附图标记10指示，并且子区域或窗口用附图标记11指示。也可以使用其他的感兴趣区域，例如腹部10’或胸腔10”。未示出的相机移动器可以由控制设备4控制以将3D相机3指向期望的感兴趣区域。这可以基于用户定义的期望健康参数，比如呼吸率，其对应的感兴趣区域为胸腔，或者该期望健康参数可以在控制设备4中预编程，然后被布置为基于对所获得的图像的处理来找到(多个)期望的感兴趣区域。
还可以通过相应地布置系统、特别是3D相机和/或控制设备来确定呼吸率或分娩收缩率，后者例如在产犊栏内进行。
在所示的实施例中，非常示意性地示出了通过挤奶机器人6利用乳杯7(这里示出了其中一个乳杯)给奶牛2挤奶的挤奶站。一旦挤奶过程开始，即在识别奶牛并决定她将被挤奶之后，控制设备4将能够粗略估计该奶牛将在挤奶站花费的时间。为此，其可以使用标准最少时间、该奶牛的历史挤奶时间、或甚至是基于生产和挤奶间隔的估计挤奶时间，如本领域本身已知的。对于几乎每次挤奶，此时间至少为5分钟，通常长达8或9分钟。在奶牛不被挤奶的情况下，她会被驱赶到外面，并且通常没有足够的时间进行有意义的测量。
可替代地，该站是饲养站，通过饲料槽8示意性地指示，该饲料槽具有传感器9，该传感器通过奶牛鼻子的按压而指示奶牛开始进食。大多数挤奶站也会有饲料槽，但饲料槽也可能是独立的系统。另外的其他替代性方案可以是饮水站(或饮水槽)、治疗站等。而且，大多数站都具有动物标识(这里未示出)，通过该标识，可以识别动物并且可以单独调整设置(挤奶、饲养、治疗)。此外，还可以通过这样的动物识别来触发3D相机系统，例如，在系统应仅监测特定动物的情况下。
当3D相机被打开时，其开始对动物的(多个)感兴趣区域(下文中：ROI)(之一)进行成像，这里感兴趣区域例如指示为左侧腰旁窝(由虚线10指示)。为了能够获得足够可靠的数据，帧速率至少为每秒一帧，但优选地至少为其十倍。为了确保在成像过程中ROI在相机的视野内，可以在相机上提供广角镜头，使得当动物在(挤奶、饲养、...)站处或中时，ROI将在视野内。还可以提供用于基于图像处理设备5对图像中的ROI的识别来移动相机的马达。以这种方式跟踪ROI本身是已知技术。其优点是ROI可以形成图像的较大部分，并且因此可以以更高的分辨率成像。
所获得的3D图像由图像处理设备5处理，这将在下面进一步阐明。该处理的结果是作为时间的函数的ROI的曲率值。由控制设备5分析该函数，并且应用一个或多个标准来确定奶牛2的健康指示。在健康指示引起警报等的情况下，控制设备4可以将奶牛2加入注意列表、发出可听或可视警报、在站2、6之后隔离奶牛2等。然后，奶牛2将由农场主或兽医进一步诊察。
在使用该系统时和在该方法中，所获得的3D图像形成ROI的3D表示。为了限制计算的数量，将在下面描述，可以将ROI限制到例如左侧腰旁窝的仅一部分，比如限制到本示例中的子区域或窗口11，尽管这并非是必要的。
代替确定该ROI的深度或体积(如在现有技术系统中为确定瘤胃填充所做的那样)，本发明确定ROI的变化曲率值。这基于以下见解：自然过程影响瘤胃形状，使得瞬时瘤胃填充值的预测值似乎是受限的，但相反，对瘤胃或左侧腰旁窝区域的曲率的时间变化分析的预测值似乎是有意义的。这种见解在确定其他与健康相关频率值、特别是呼吸率或分娩收缩频率值时也很有用。
针对每个所获得的3D图像，通过图像处理(比如通过识别左侧腰旁窝的左上角)并重新定位图像/调整图像大小来跟踪感兴趣(子)区域。然后，计算曲率值。这可以通过多种方式完成，只要其以系统的方式表达ROI的弯曲程度即可。现在将简要阐述一个示例。
曲率的确定将限于子区域11。针对该子区域11，曲率值如下确定。
首先，从点的最近邻居计算协方差矩阵。
Figure BDA0003311552830000111
其中，k是邻近点的数量，pi是第i个邻近点的位置向量，并且
Figure BDA0003311552830000113
是邻近点的质心的位置向量。所得到的协方差矩阵C将是具有3个特征值的3×3矩阵。表面曲率σ可以通过以下等式估计
Figure BDA0003311552830000112
其中，λ0、λ1、λ2是协方差矩阵C的特征值，其中λ0是最小的特征值。
然后，可以将所得到的曲率值σ绘制为时间的函数。这是在示例性的图2中完成的，作为变化有点大的曲线。注意，x轴表示图像编号，在这种情况下，帧速率为30Hz，或1800张图像/分钟。显然，虽然在曲线中可辨别出粗略的“节拍”，但很难从中提取出有意义的信息。然而，已经意识到可以有效地消除各种噪声源。一方面，可以去除动物运动以及变化的光照条件，这些光照条件原则上是一次性变化而不是规律的变化。另外，可以消除比预期收缩频率快得多的规律的运动，比如呼吸。后者通常在每分钟约25到50次呼吸之间，这比瘤网胃收缩高一个数量级。在这种情况下，上述“噪声信号”借助通过信号频率分解信号的方式来去除，其中，“通过”频率范围在每分钟0.5到4.0次收缩之间，而丢弃其余频率。为此，构建信号的傅立叶变换，应用该通过频率范围以及低于和高于该范围的截止频率范围，并构建逆傅立叶变换以重新生成曲率-时间函数。该函数也绘制在图2中，作为平滑曲线。在平滑曲线中，或多或少均匀间隔的峰值清晰可见，而且这些峰值的频率也清晰地在预期范围内。注意，经平滑的曲率函数仅用于视觉检查，而经傅立叶变换的函数则用作计算和监测的依据。
在经平滑的曲线中，峰值或极大值已用点指示。因此，对于瘤网胃收缩，平均频率约为每分钟9/(＝5800/1800)＝2.8次收缩。这是被测奶牛的正常频率，在这种情况下是初产的健康荷斯坦和瑞士棕奶牛，因此对于该特定奶牛，可以给出“健康”指示，并且不需要给出健康警报。
然而，可能的是，基于历史测量结果，某头特定奶牛通常具有更高或更低的值。在这种情况下，可以给出“仍然健康，但请检查”的健康指示，即，可以进行一些诊察，但不是很紧急，或者可以更密切地监测该奶牛。还可能的是，计算出的收缩频率实际上低于预定阈值，比如当在饲养期间所确定的频率为每分钟大约1到2之间时。这样的值在休息期间并不少见，但在饲养期间通常应该更高。因此，在这种情况下，可以由控制设备发出“急需检查”的健康指示，或警报发声等。
这里要注意的是，确定多于一个健康参数频率值可能具有进一步的优势，因为知道这样的值允许从正在确定的(多个)其他信号中去除对应的(多个)信号。例如，如果系统设置为监测分娩收缩，问题可能是这些分娩收缩发生的频率比呼吸或瘤网胃收缩要低得多，即使呼吸或瘤网胃收缩主要发生在身体的其他部位。通过确定瘤胃运动性(频率值)和/或呼吸(频率)，并从腹部观察中减去与这些运动相对应的任何(多个)残余信号，所得到的腹部图像可以引起对分娩收缩频率值的更可靠的确定。
在所示实施例中，在挤奶站中提供了3D相机系统。在该站内，每天会给动物挤奶几次，比如2-4次/天。如果更频繁地监测动物是有利的，因为例如测量可能会由于时间太短而无法得出有意义的信息、或者由于运动太剧烈等而失败。因此，如果3D相机系统在比如饲养站、供水站、甚至隔间或“休息站”等其他位置包括一个或多个附加相机，则是有利的。注意，可以将所确定的频率与对应地调整的阈值频率(比如在隔间中时的较低阈值频率)进行比较。
注意，3D相机生成3D图像，这些图像表示每个像素都结合了关于到相机的距离的信息的动物的2D图像。在上述实施例中，在感兴趣区域中计算曲率，并且基于对曲率的时间分析得出结论。还可能的是，具有图像处理设备的控制设备计算感兴趣区域中的特定点与相机之间的距离。该点也会以与曲率变化相同的频率朝向相机移动并再次移回。换句话说，该点相对于相机的相对位置以相同的相关频率变化。因此，本发明——系统和方法两者也可以在它们(被布置为)测量感兴趣区域(例如，左侧腰旁窝或其子区域)中的固定点的相对位置时起作用，并且分析极值、特别是固定点距离相机最近的时间点。
有利的是，以足够的精度和准确度确定固定点，以便防止人为因素或简单的错误测量。此外有利的是，固定点在图像中可容易地识别。在本文中，确定腰旁窝的边界是有帮助的，该腰旁窝是动物左侧可相对容易识别的三角形。然后，可以由图像处理软件确定固定点位于如此确定的感兴趣区域的边界的相对位置处，比如在几何中心或任何其他位置。然后，通过使用区域的边界的相对位置来确定动物的基本位置是相对简单的，即使在事后而不是实时进行分析时也是如此(比如在瘤胃运动性的情况下使用肋骨和脊椎，并且这另外地表明确定呼吸率是有利的，以便减去对应的信号)。这些边界整体的运动算作动物整体的位移，并且对于健康相关的运动或收缩没有意义。在减去这些整体的动物运动，如果可能的话还有与其他健康相关的运动相对应、或以其他方式产生影响的信号之后，可以确定固定点的真实相对运动，并且可以针对该相对运动或多或少地复制剩余的分析。
上述实施例仅用于帮助说明本发明，而不以任何方式限制本发明。本发明的范围而是由所附权利要求确定。

Claims (17)

1.一种用于自动监测反刍动物、特别是比如奶牛等乳畜的系统，所述系统包括：
-3D相机系统，用于在至少预定时间段期间的连续时间点处获得所述动物的至少一个感兴趣区域的多个3D图像，
-连接到所述3D相机系统的控制设备，所述控制设备设置有
-用于处理所获得的多个3D图像的图像处理设备，以及
-输出设备，
所述控制设备被布置为基于经处理的图像确定健康参数的健康参数频率值，并将所述健康频率参数值输出到所述输出设备，
其中，所述图像处理设备被布置为-确定所述多个3D图像中的感兴趣区域，以及
-针对每个3D图像计算所述感兴趣区域的曲率值，并将计算出的曲率确定为时间的函数，
其中，所述控制设备被布置为确定：
-所述时间函数的局部极值出现的时间点，以及
-所述健康参数频率值，这通过相对于预定标准分析所述时间点来进行。
2.根据权利要求1所述的系统，其中，所述3D相机系统包括飞行时间相机或结构光相机。
3.根据任一项前述权利要求所述的系统，其中，所述曲率值包括或者是所述感兴趣区域的曲率值的平均值、特别是在跨所述感兴趣区域的多个点上求平均得到的平均值。
4.根据任一项前述权利要求所述的系统，其中，所述预定标准是频率标准，其中，所述控制设备被布置为确定所述局部极值在时间上的频率，并且通过将所确定的频率与所述频率标准进行比较来分析所述时间点。
5.根据权利要求4所述的系统，其中，所述控制设备被布置为通过滤除所述计算出的曲率的时间函数中的具有预定频率范围之外的频率的时间变化来过滤所述函数。
6.根据权利要求5所述的系统，其中，所述控制设备被布置为：
-对所述计算出的曲率函数执行傅立叶变换以构建经变换的频率函数，
-去除所述经变换的频率函数的在所述预定频率范围之外的所有部分，以获得干净的频率函数，以及
-通过分析所述干净的频率函数、特别是通过确定具有最强信号值的频率值或所述干净的频率函数内的频率信号的平均值来确定收缩频率。
7.根据权利要求4至6中任一项所述的系统，其中，所述频率标准包括当所确定的频率低于预定的较低频率阈值或高于预定的较高频率阈值时生成健康警告。
8.根据权利要求7所述的系统，其中，所述较低频阈值、所述较高频阈值分别为-所述动物的历史值、特别是所述动物的历史平均值，
或者
-所述动物的文献值、特别是分别取决于所述动物的品种、年龄、泌乳天数、或饲料类型或饲养方案中的一个或多个的文献值。
9.根据权利要求7或8所述的系统，其中，所述较低频率阈值、所述较高频率阈值分别取决于所述动物进行的活动类型，比如饲喂、挤奶或休息。
10.根据任一项前述权利要求所述的系统，包括至少一个动物站，每个动物站选自由以下各项组成的组：挤奶站、饲养站、饮水站、治疗站、隔离站、产犊栏和选择站，
其中，所述3D相机系统包括设置在所述站中的至少一个站中或上的3D相机。
11.根据任一项前述权利要求所述的系统，其中，所述健康参数是呼吸，并且所述感兴趣区域是所述动物的胸腔的至少一部分。
12.根据权利要求7和11所述的系统，其中，所述较高频率阈值出自每分钟45至75次，包含两端值。
13.根据权利要求1至10中任一项所述的系统，其中，所述健康参数是瘤胃运动性，并且所述感兴趣区域是左侧腰旁窝、特别是所述左侧腰旁窝内的部分区域。
14.根据权利要求7和13所述的系统，其中，所述较高频率阈值为每分钟约4次，和/或其中，所述较低频率阈值为每分钟约0.5次。
15.根据权利要求1至6中任一项所述的系统，其中，所述健康参数是分娩收缩，并且所述感兴趣区域是所述动物的腹部。
16.根据权利要求7和15所述的系统，其中，所述较高频率阈值出自5至10次/小时。
17.一种用于确定反刍动物、特别是奶牛的健康指示的方法，所述方法使用根据前述权利要求中任一项所述的系统并且包括以下步骤：
-在至少预定时间段期间的连续时间点处获得所述动物的至少一个感兴趣区域的多个3D图像，
-由所述图像处理设备处理所获得的多个3D图像，
-由所述图像处理设备确定所述多个3D图像中的感兴趣区域，
-由所述控制设备针对每个3D图像计算所述感兴趣区域的曲率值，并将计算出的曲率确定为时间的函数，
以及确定：
-所述时间函数的局部极值出现的时间点，以及
-所述健康参数频率值，这通过分析所述时间点来进行。
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