CN114119648A - 一种用于固定通道的猪只计数方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及畜牧养殖技术领域，公开了一种用于固定通道的猪只计数方法，包括以下步骤：S1、初始化猪只轨迹库及轨迹预测模型；S2、目标跟踪：构建对应的轨迹预测模型，进行目标跟踪；S3、猪只轨迹预测：使用轨迹预测模型，预测猪只未来一段时间内的运动轨迹；S4、轨迹预测模型更新：将相邻两帧中距离误差小于阈值的猪只划分为同一猪只；对轨迹预测模型参数进行更新；S5、构建计数线及猪只数量统计：建立计数线；根据猪只移动轨迹跨越计数线的方向和次数对猪只数量进行统计，计算出猪只总数。本发明可以实现快速、高精度、低成本的猪只数量统计，计数方法具有较强的兼容性和鲁棒性，受环境、背景信息等因素的影响较低，适应各种复杂的应用场景。

Description

一种用于固定通道的猪只计数方法
技术领域
本发明涉及畜牧养殖技术领域，具体是一种用于固定通道的猪只计数方法。
背景技术
传统的畜牧养殖业中通常使用人工对猪只数量进行统计，需要耗费大量的人力，且存在计数误差，这也导致养殖成本难以降低；而随着人工智领域相关技术的迅猛发展，智慧养殖的概念也逐渐进入人们的视野；其中借助人工智能的方法实现猪只数量统计可以大大提升养殖场在采购、转移、出售猪只时的效率；猪只计数通常借助目标识别算法将猪只从复杂环境中识别出来，通过目标追踪或目标特征识别的方法可以避免对同一目标多次统计。
目前市面上已有多种猪只计数方法，例如：专利网公开了一种便于计数生猪的猪舍(公开号：CN213029430U)，该专利在猪舍出口处安装红外发射和接收装置，猪只在通过出口时会遮挡红外发射装置发出的信号，接收装置接收不到信号时自动计数；公开了计数装置、学习器制造装置、计数方法和学习器制造方法(公开号：CN112204613A)，该专利为一种通用的技术方法，但该方法不会对移动的技术目标进行区分；公开了一种基于椭圆拟合的粘连仔猪自动计数方法(公开号：CN104240243B)，该专利将图像中的猪只使用椭圆进行拟合，实现对单帧图像中猪只数量的统计；公开了猪只计数装置(公开号：CN110796632A)，该专利借助红外相机识别猪只聚集区域，并使用卷积神经网络对聚集区域中的猪只进行识别，但需要消耗较多的计算资源；公开了一种仔猪出栏自动计数平台及方法(公开号：CN111242903A)，该专利需要借助特定设备和目标识别算法对猪只进行识别；公开了一种养殖场生猪计数方法(公开号：CN110246174A)，该专利借助悬挂于猪舍上方的摄像头将猪只从背景中区分出来并进行计数，该方法虽然有较好的效果但是对相机安装位置有较严格的要求。
发明内容
本发明的目的在于提供一种用于固定通道的猪只计数方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种用于固定通道的猪只计数方法，包括以下步骤：
S1、初始化猪只轨迹库及轨迹预测模型：在计数前，初始化存储猪只轨迹库和轨迹预测模型，并建立新的猪只对应的轨迹预测模型；
S2、目标跟踪：通过在固定同道中安装的摄像头拍摄猪只的每帧图像，并使用目标识别方法，从获取的图像中提取猪只所在位置，并为其构建对应的轨迹预测模型，进行目标跟踪；
S3、猪只轨迹预测：使用猪只对应的轨迹预测模型，预测猪只未来一段时间内的运动轨迹；
S4、轨迹预测模型更新：通过判断预测猪只的轨迹与新一帧图像中猪只所在的位置，将相邻两帧中距离误差小于阈值的猪只划分为同一猪只；当新一帧中无法匹配与轨迹库中现有猪只轨迹匹配的猪只时，将其新加到归集库中，此外，根据猪只在新一帧图像中对应的位置和图像序列获取时的时间序列，对轨迹预测模型参数进行更新；
S5、构建计数线及猪只数量统计：根据所有猪只的移动轨迹预测固定通道的分布，并使用曲线拟合方法拟合出固定通道的分布，在固定通道中部沿垂直切线的方向建立计数线；根据猪只移动轨迹跨越计数线的方向和次数对猪只数量进行统计，计算出猪只总数，具体计数为：当猪只正向跨越计数线，即猪只移动轨迹从起始位置所在计数线一侧跨越到计数线另一侧时，猪只总数量加1；当猪只移动轨迹反向跨越计数线时，猪只总数量减1。
作为本发明进一步的方案：所述S2步骤中的目标识别方法可以采用深度学习、机器学习或图像处理算法。
作为本发明再进一步的方案：所述S1步骤中的轨迹预测模型可以采用一阶线性轨迹预测模型、二阶线性轨迹预测模型、高阶线性轨迹预测模型或非线性轨迹预测模型。
作为本发明再进一步的方案：所述S1步骤中通过轨迹初始化可以清空轨迹库中历史轨迹，避免影响猪只计数的精确度，通过轨迹预测模型初始化可以对猪只建立具有相同默认参数的同种轨迹预测模型，从而预测猪只未来一段时间内的移动轨迹。
作为本发明再进一步的方案：所述S5步骤中在预测固定通道的分布后，可以采用B样条、贝塞尔曲线或多项式拟合方法拟合出精度较高的通道分布曲线。
作为本发明再进一步的方案：所述S5步骤中预测固定通道的分布L的公式如下：
Figure BDA0003351708680000031
其中k对应获取图像时的时间序列，pi为第i头猪只的移动轨迹。
与现有技术相比，本发明的有益效果：
本发明通过固定安装的摄像头获取包含猪只的图像信息，在计数前初始化猪只轨迹库及猪只对应的轨迹预测模型，使用目标识别方法对获取图像中的猪只进行识别并建立对应的跟踪目标；通过对未来时间段内猪只运动估计的预测，将连续帧中满足轨迹误差的猪只划定为同一猪只，并对新出现的猪只建立对应模型；最后根据猪只的移动轨迹预估通道的分布曲线，并建立计数线，通过判定猪只移动轨迹是否经过计数线对猪只总数进行统计，从而将猪只从复杂环境中识别出来，可以实现快速、高精度、低成本的猪只数量统计，计数方法具有较强的兼容性和鲁棒性，受环境、背景信息等因素的影响较低，可以适应各种复杂的应用场景。
附图说明
图1为一种用于固定通道的猪只计数方法的流程示意图。
具体实施方式
请参阅图1，本发明实施例中，一种用于固定通道的猪只计数方法，包括以下步骤：
S1、初始化猪只轨迹库及轨迹预测模型：在计数前，初始化存储猪只轨迹库和轨迹预测模型，并建立新的猪只对应的轨迹预测模型；
S2、目标跟踪：通过在固定同道中安装的摄像头拍摄猪只的每帧图像，并使用目标识别方法，从获取的图像中提取猪只所在位置，并为其构建对应的轨迹预测模型，进行目标跟踪；
S3、猪只轨迹预测：使用猪只对应的轨迹预测模型，预测猪只未来一段时间内的运动轨迹，设置预测时间为Δt，带入轨迹预测模型中，即可获得猪只未来一段时间Δt，所在图像中的位置；
S4、轨迹预测模型更新：通过判断预测猪只的轨迹与新一帧图像中猪只所在的位置，对于最新获取的图像In及其之前m帧图像{In-1，In-2，...，In-m}图像中识别出的猪只位置，将相邻两帧中猪只误差小于阈值d1的猪只划分为同一只猪只，并根据猪只在图像{In，In-1，...，In-m}中对应的位置和图像序列获取时的时间序列{tn，tn-1，...，tn-m}，对轨迹预测模型参数进行更新；
S5、构建计数线及猪只数量统计：根据所有猪只的移动轨迹预测固定通道的分布，并使用曲线拟合方法拟合出固定通道的分布，在固定通道中部沿垂直切线的方向建立计数线；根据猪只移动轨迹跨越计数线的方向和次数对猪只数量进行统计，计算出猪只总数，具体计数为：当猪只正向跨越计数线，即猪只移动轨迹从起始位置所在计数线一侧跨越到计数线另一侧时，猪只总数量加1；当猪只移动轨迹反向跨越计数线时，猪只总数量减1。
优选的，S2步骤中的目标识别方法可以采用深度学习、机器学习或图像处理算法。
优选的，S1步骤中的轨迹预测模型可以采用一阶线性轨迹预测模型、二阶线性轨迹预测模型、高阶线性轨迹预测模型或非线性轨迹预测模型。
优选的，S1步骤中的初始化通过轨迹初始化可以清空轨迹库中历史轨迹，避免影响猪只计数的精确度，通过轨迹预测模型初始化可以对猪只建立具有相同默认参数的同种轨迹预测模型，从而预测猪只未来一段时间内的移动轨迹。
优选的，S5步骤中在预测固定通道的分布后，可以采用B样条、贝塞尔曲线或多项式拟合方法拟合出精度较高的通道分布曲线。
优选的，S5步骤中预测固定通道的分布L的公式如下：
Figure BDA0003351708680000041
其中k对应获取图像时的时间序列，pi为第i头猪只的移动轨迹。
以上所述的，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种用于固定通道的猪只计数方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、初始化猪只轨迹库及轨迹预测模型：在计数前，初始化存储猪只轨迹库和轨迹预测模型，并建立新的猪只对应的轨迹预测模型；
S2、目标跟踪：通过在固定同道中安装的摄像头拍摄猪只的每帧图像，并使用目标识别方法，从获取的图像中提取猪只所在位置，并为其构建对应的轨迹预测模型，进行目标跟踪；
S3、猪只轨迹预测：使用猪只对应的轨迹预测模型，预测猪只未来一段时间内的运动轨迹；
S4、轨迹预测模型更新：通过判断预测猪只的轨迹与新一帧图像中猪只所在的位置，将相邻两帧中距离误差小于阈值的猪只划分为同一猪只；当新一帧中无法匹配与轨迹库中现有猪只轨迹匹配的猪只时，将其新加到归集库中，此外，根据猪只在新一帧图像中对应的位置和图像序列获取时的时间序列，对轨迹预测模型参数进行更新；
S5、构建计数线及猪只数量统计：根据所有猪只的移动轨迹预测固定通道的分布，并使用曲线拟合方法拟合出固定通道的分布，在固定通道中部沿垂直切线的方向建立计数线；根据猪只移动轨迹跨越计数线的方向和次数对猪只数量进行统计，计算出猪只总数，具体计数为：当猪只正向跨越计数线，即猪只移动轨迹从起始位置所在计数线一侧跨越到计数线另一侧时，猪只总数量加1；当猪只移动轨迹反向跨越计数线时，猪只总数量减1。
2.根据权利要求1所述的一种用于固定通道的猪只计数方法，其特征在于，所述S2步骤中的目标识别方法可以采用深度学习、机器学习或图像处理算法。
3.根据权利要求1所述的一种用于固定通道的猪只计数方法，其特征在于，所述S1步骤中的轨迹预测模型可以采用一阶线性轨迹预测模型、二阶线性轨迹预测模型、高阶线性轨迹预测模型或非线性轨迹预测模型。
4.根据权利要求1所述的一种用于固定通道的猪只计数方法，其特征在于，所述S1步骤中通过轨迹初始化可以清空轨迹库中历史轨迹，避免影响猪只计数的精确度，通过轨迹预测模型初始化可以对猪只建立具有相同默认参数的同种轨迹预测模型，从而预测猪只未来一段时间内的移动轨迹。
5.根据权利要求1所述的一种用于固定通道的猪只计数方法，其特征在于，所述S5步骤中在预测固定通道的分布后，可以采用B样条、贝塞尔曲线或多项式拟合方法拟合出精度较高的通道分布曲线。
6.根据权利要求1所述的一种用于固定通道的猪只计数方法，其特征在于，所述S5步骤中预测固定通道的分布L的公式如下：
Figure FDA0003351708670000021
其中k对应获取图像时的时间序列，pi为第i头猪只的移动轨迹。
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