CN115474580A - 一种梅花鹿体温无接触测量的方法及系统 - Google Patents

一种梅花鹿体温无接触测量的方法及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN115474580A
CN115474580A CN202211291286.4A CN202211291286A CN115474580A CN 115474580 A CN115474580 A CN 115474580A CN 202211291286 A CN202211291286 A CN 202211291286A CN 115474580 A CN115474580 A CN 115474580A
Authority
CN
China
Prior art keywords
sika deer
image
deer
temperature
face
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.)
Pending
Application number
CN202211291286.4A
Other languages
English (en)
Inventor
宫鹤
潘浩鸿
孙宇
穆叶
胡天立
郭颖
李士军
马晓丹
周纪彤
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Jilin Agricultural University
Original Assignee
Jilin Agricultural University
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Jilin Agricultural University filed Critical Jilin Agricultural University
Priority to CN202211291286.4A priority Critical patent/CN115474580A/zh
Publication of CN115474580A publication Critical patent/CN115474580A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • AHUMAN NECESSITIES
    • A01AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
    • A01KANIMAL HUSBANDRY; AVICULTURE; APICULTURE; PISCICULTURE; FISHING; REARING OR BREEDING ANIMALS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; NEW BREEDS OF ANIMALS
    • A01K67/00Rearing or breeding animals, not otherwise provided for; New or modified breeds of animals
    • A01K67/02Breeding vertebrates
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A01AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
    • A01KANIMAL HUSBANDRY; AVICULTURE; APICULTURE; PISCICULTURE; FISHING; REARING OR BREEDING ANIMALS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; NEW BREEDS OF ANIMALS
    • A01K29/00Other apparatus for animal husbandry
    • A01K29/005Monitoring or measuring activity, e.g. detecting heat or mating
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06KGRAPHICAL DATA READING; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
    • G06K7/00Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns
    • G06K7/10Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns by electromagnetic radiation, e.g. optical sensing; by corpuscular radiation
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/80Analysis of captured images to determine intrinsic or extrinsic camera parameters, i.e. camera calibration
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/40Extraction of image or video features
    • G06V10/44Local feature extraction by analysis of parts of the pattern, e.g. by detecting edges, contours, loops, corners, strokes or intersections; Connectivity analysis, e.g. of connected components
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/70Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
    • G06V10/74Image or video pattern matching; Proximity measures in feature spaces
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/70Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
    • G06V10/77Processing image or video features in feature spaces; using data integration or data reduction, e.g. principal component analysis [PCA] or independent component analysis [ICA] or self-organising maps [SOM]; Blind source separation
    • G06V10/774Generating sets of training patterns; Bootstrap methods, e.g. bagging or boosting
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/70Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
    • G06V10/77Processing image or video features in feature spaces; using data integration or data reduction, e.g. principal component analysis [PCA] or independent component analysis [ICA] or self-organising maps [SOM]; Blind source separation
    • G06V10/80Fusion, i.e. combining data from various sources at the sensor level, preprocessing level, feature extraction level or classification level
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30244Camera pose

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Environmental Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Animal Husbandry (AREA)
  • Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Zoology (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Toxicology (AREA)
  • Radiation Pyrometers (AREA)

Abstract

本发明涉及一种梅花鹿体温无接触测量的方法及系统。由红外热成像摄像头采集梅花鹿面部热成像图像,配合机器视觉技术,为热成像传感器标定梅花鹿个体面部各关键点位置的空间坐标,反向推导出热成像图中坐标,达到由双目可见光图像获取梅花鹿面部裸露部分在热成像图像中位置的目的。结合实时环境参数、定位参数对温度信息校正,从而得到梅花鹿真实体温信息数据集。本发明实例能够准确被动获取梅花鹿面部各点位置温度情况,对梅花鹿被测个体无应激反应,无伤害。通过对体温进行准确高频次测量,在体温维度严密监视梅花鹿健康状况,该技术的研究可以扩充智能养殖管理设备的功能,提前病害预警时间,降低病害造成的损害,提高梅花鹿养殖户的经济效益。

Description

一种梅花鹿体温无接触测量的方法及系统
技术领域
本申请涉及计算机技术领域,尤其涉及一种梅花鹿体温无接触测量的方法及系统。
背景技术
梅花鹿属于国家一级保护动物,其产出的肉、茸、骨、鞭、血、皮、油等产品在药用、食用、皮用等各方面的经济价值极高。当前,积极发展专业化、规划化、集约化和标准化梅花鹿养殖的方式愈加重要,近年来,大部分地区梅花鹿养殖模式也出现了由传统向现代化、规模化转变,由散养向圈养发展,梅花鹿养殖成为养殖业的发展趋势。
为保证梅花鹿的身体健康,饲养员需要定时对梅花鹿进行体温检测,而目前采用的方式,需要饲养员逐个靠近梅花鹿,再对其进行体温检测,而这样不仅费时费力,还易导致梅花鹿受惊,最终给梅花鹿养殖带来影响,为此,提出一种梅花鹿体温无接触测量方法的研究。
发明内容
为了解决上述技术问题或者至少部分地解决上述技术问题,本申请提供了一种梅花鹿体温无接触测量的方法及系统。
第一方面,本申请提供了一种梅花鹿体温无接触测量的方法,包括:
获取梅花鹿鹿脸的热成像图像和可见光图像;
将所述热成像图像和所述可见光图像输入预设的融合网络模型,以使所述融合网络模型将所述热成像图像和所述可见光图像中关键特征点进行匹配,得到鹿脸温度图像;
根据所述鹿脸温度图像确定所述梅花鹿的体温。
可选地,所述方法还包括:
获取双目摄像头对梅花鹿鹿脸采集的原始可见光图像;
将原始可见光图片进行图像预处理,去除图像背景信息,得到中间图像;
在所述中间图像中进行边缘检测,得到梅花鹿鹿脸的面部轮廓及特征点轮廓;
基于所述原始可见光图像、所述梅花鹿鹿脸的面部轮廓及所述特征点轮廓,确定所述可见光图像。
可选地,所述融合网络模型将所述热成像图像和所述可见光图像中关键特征点进行匹配,得到鹿脸温度图像,包括:
基于所述可见光图像中所述梅花鹿鹿脸的面部轮廓及所述特征点轮廓,在所述可见光图像中确定所述梅花鹿鹿脸的第一质心;
在所述热成像图像中确定所述梅花鹿鹿脸的第二质心;
基于所述第一质心、第二质心对所述热成像图像和所述可见光图像进行匹配,得到所述鹿脸温度图像。
可选地,根据所述鹿脸温度图像确定所述梅花鹿的体温,包括:
在所述鹿脸温度图像中确定鹿眼位置及所述鹿眼位置对应的温度值;
根据所述温度值确定所述梅花鹿的体温。
可选地,根据所述温度值确定所述梅花鹿的体温,包括:
获取当前环境温度;
根据预设的环境温度与校正温度的对应关系,确定与所述当前环境温度对应的校正温度;
利用所述校正温度对所述温度值进行校正,得到所述梅花鹿的体温。
第二方面,本申请提供了一种梅花鹿体温无接触测量的系统,包括:双目摄像头、红外热成像摄像头和数据处理装置;
所述双目摄像头,用于采集梅花鹿鹿脸的可见光图像;
所述红外热成像摄像头,用于采集梅花鹿鹿脸的热成像图像;
所述数据处理装置,用于执行如第一方面任一所述的梅花鹿体温无接触测量的方法。
可选地,还包括:RFID读写装置;
所述RFID读写装置,用于读取梅花鹿鹿脸对应的梅花鹿的身份信息,并发送给所述数据处理装置;
所述数据处理装置,还用于将所述梅花鹿的提问与所述梅花鹿的身份信息对应存储。
本申请实施例提供的上述技术方案与现有技术相比具有如下优点:
现阶段,对梅花鹿的体温测量都是通过人工,且多为梅花鹿体表温度,不能反映梅花鹿的真实体温。且人工测量,随意性大,不能达到对梅花鹿体温的实时监测。本实例提供的方法不但可以达到无接触测量梅花鹿真实体温的目的,而且可以对梅花鹿体温状况进行实时监测,以便于进一步判断梅花鹿健康状况,降低病害造成的损失,提高梅花鹿养殖户的经济效益。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分,示出了符合本发明的实施例,并与说明书一起用于解释本发明的原理。
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,对于本领域普通技术人员而言,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实例提供的一种整体流程图;
图2为本申请实例提供的所述无接触测量整体装置侧视图;
图3为本申请实例提供的所述无接触测量整体装置俯视图;
图4为本申请实例提供的双目测距的方法原理图;
图5为本申请实例提供的一种可见光图像和热成像图片采集示意图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本申请的一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例,都属于本申请保护的范围。
本申请实施例提供一种梅花鹿体温无接触测量的方法,包括:
获取梅花鹿鹿脸的热成像图像和可见光图像;
将所述热成像图像和所述可见光图像输入预设的融合网络模型,以使所述融合网络模型将所述热成像图像和所述可见光图像中关键特征点进行匹配,得到鹿脸温度图像;
根据所述鹿脸温度图像确定所述梅花鹿的体温。
在本申请的又一实施例中,所述方法还包括:
获取双目摄像头对梅花鹿鹿脸采集的原始可见光图像;
将原始可见光图片进行图像预处理,去除图像背景信息,得到中间图像;
在所述中间图像中进行边缘检测,得到梅花鹿鹿脸的面部轮廓及特征点轮廓;
基于所述原始可见光图像、所述梅花鹿鹿脸的面部轮廓及所述特征点轮廓,确定所述可见光图像。
在本申请的又一实施例中,所述融合网络模型将所述热成像图像和所述可见光图像中关键特征点进行匹配,得到鹿脸温度图像,包括:
基于所述可见光图像中所述梅花鹿鹿脸的面部轮廓及所述特征点轮廓,在所述可见光图像中确定所述梅花鹿鹿脸的第一质心;
在所述热成像图像中确定所述梅花鹿鹿脸的第二质心;
基于所述第一质心、第二质心对所述热成像图像和所述可见光图像进行匹配,得到所述鹿脸温度图像。
在本申请的又一实施例中,根据所述鹿脸温度图像确定所述梅花鹿的体温,包括:
在所述鹿脸温度图像中确定鹿眼位置及所述鹿眼位置对应的温度值;
根据所述温度值确定所述梅花鹿的体温。
在本申请的又一实施例中,根据所述温度值确定所述梅花鹿的体温,包括:
获取当前环境温度;
根据预设的环境温度与校正温度的对应关系,确定与所述当前环境温度对应的校正温度;
利用所述校正温度对所述温度值进行校正,得到所述梅花鹿的体温。
在本申请的又一实施例中,还提供一种梅花鹿体温无接触测量的系统,包括:双目摄像头、红外热成像摄像头和数据处理装置;
所述双目摄像头,用于采集梅花鹿鹿脸的可见光图像;
所述红外热成像摄像头,用于采集梅花鹿鹿脸的热成像图像;
所述数据处理装置,用于执行如权利要求1至4任一所述的梅花鹿体温无接触测量的方法。
在本申请的又一实施例中,还包括:RFID读写装置;
所述RFID读写装置,用于读取梅花鹿鹿脸对应的梅花鹿的身份信息,并发送给所述数据处理装置;
所述数据处理装置,还用于将所述梅花鹿的提问与所述梅花鹿的身份信息对应存储。
为了便于理解,以下结合实际应用解释本申请的技术方案。
步骤一:采集装置搭建
首先对左右摄像机位置进行标定,并对相机焦距进行固定。如图2所示,①为RFID读写器,通过读取②RFID耳标来确定目标梅花鹿的身份信息,③为两个双目摄像机和一个红外热成像装置,通过图3装置侧视图可以看出红外热成像摄像头和两个及以上双目摄像头的布设位置,用来拍摄梅花鹿面目可见光照片和低分辨率的梅花鹿热成像图片,为最后的图像融合部分提供数据集支撑,通过双目测距原理,如图4所示。P是待测目标动物上眼部位置,OR与OT分别是两个相机的光心,点P在两个相机感光器上的成像点分别为P和P’(相机的成像平面经过旋转后放在了镜头前方),F为相机焦距,D为两相机中心距,B为我们想求得的深度信息,设点P到点P’的距离为dis,则:
dis=D-(XR-xT)
根据相似三角形原理:
Figure BDA0003893087290000061
可得:
Figure BDA0003893087290000062
公式中,焦距F和摄像头中心距D可通过标定得到,因此,只要获得了:
XR-Xr
(即视差d)的值即可求得深度信息,即:
Figure BDA0003893087290000063
⑤为搭建的梅花鹿水槽,用来吸引梅花鹿,更便于数据集的采集。
步骤二:目标检测
通过设定摄像头的区域监测目标,即设立区域入侵检测算法,当检测到目标区域有目标入侵后,启动三个摄像机,当检测到目标区域有完整的梅花鹿鹿脸后,拍摄同一时刻的梅花鹿鹿脸可见光图像与热成像图像照片,通过网络传输到数据库。为下一步的图像融合部分提供了数据来源。
步骤三:温度校正
因梅花鹿毛皮厚等因素影响,导致测量的体表温度会存在很大的误差,不能真实反映梅花鹿真实的体温信息。本方法配合机器视觉技术,为热成像传感器标定梅花鹿个体面部各关键点位置的空间坐标,反向推导出热成像图中坐标,达到由双目可见光图像获取梅花鹿面部裸露部分在热成像图像中位置的目的。结合实时环境参数、定位参数对温度信息校正,从而得到能够反映梅花鹿真实体温信息的数据集。
如图5所示,将所建立的温度校正模型应用进实际环境,根据步骤一所述的测距方法,对采集到的梅花鹿脸部热成像图片温度进行校正,进而得到梅花鹿真实体温。为步骤四的图像融合部分奠定了基础。
步骤四:图像融合
根据步骤三所得到的梅花鹿鹿脸低分辨率的热成像图片和步骤一所得到的梅花鹿鹿脸可见光图片,结合所采用改进后的卷积神经网络,先将所采集到的可见光图片进行去背景处理,防止背景对梅花鹿面部轮廓提取的影响。通过多尺度提取方法,引入了一种整体嵌套边缘检测(HED)边缘提取的算法,使提取到的可见光照片中梅花鹿面部轮廓以及各特征点轮廓更加清晰,完整,准确,减少了噪声对结果的影响。在对可见光照片中梅花鹿面部轮廓以及各特征点轮廓提取后,寻找可见光图像与红外热成像中鹿脸质心位置,将梅花鹿鹿脸低分辨率热成像图片和梅花鹿鹿脸可见光进行匹配,将二者进行融合,使红外热成像图像中相同像素位置对应到可见光图像中对应的物理位置中。通过融合后的图片,可以准确看出梅花鹿面部各点位置温度信息。
本申请实施例通过在鹿场合适区域,布设图像采集装置,寻找合适的区域位置,从而得到目标梅花鹿对应面部的可见光图像与红外图像数据集。在区域目标内,布设身份读写装置,从而达到对目标对象身份识别的目的。
利用机器视觉技术,对所采集到的梅花鹿可见光图像中对应特征点进行提取,并在红外热成像图片中映射出来,最后完成可见光图像与红外热成像图片的融合图片,从而得到梅花鹿眼部温度信息,进而反应出梅花鹿的真实体温。
本申请实施例通过设置双目摄像头,红外热成像摄像头,RFID读写装置,数据传输模块与数据显示单元,采用双目摄像头与红外摄像头相结合的方法图像采集,利用RFID读写装置来确定梅花鹿个体信息,利用搭建的通信模块,将采集到的各类信息上传至服务器中,通过服务中各线程协作,可以实现数据预处理,网页数据等边缘计算任务,最终将数据展示在现场布置的显示单元模块;
通过设立区域入侵检测算法,对入侵目标进行检测,拍摄同一时刻拍摄梅花鹿鹿脸可见光图像与梅花鹿鹿脸低分辨率热成像图片;
提取热成像中,对应的空间坐标,结合当前的环境信息,对温度测量结果进行校正;
将可见光图像与热成像图像输入到融合网络中,确定两幅图像中关键特征点空间坐标,将其综合成为一副高质量图像。
通过设定摄像头的区域监测目标,即设立区域入侵检测算法,当检测到目标区域有目标入侵后,启动三个或三个以上摄像头,当检测到目标区域有完整的梅花鹿鹿脸后,同一时刻对多个摄像头发送数据采集命令,等待数据采集完成后,与本地数据库建立TCP连接,通过网络将采集完成的数据传输到本地数据库中。
本方法运用机器视觉技术,通过双目测距,得到梅花鹿个体面部各关键点位置的空间坐标,并在热成像传感器上进行标定,反向推导出热成像图中坐标,达到由双目可见光图像获取梅花鹿面部裸露部分在热成像图像中位置的目的;通过温度传感器,采集当前环境参数信息,将环境信息与位置信息一并输入预设的拟合函数中,得到数据集。
本申请实施例可以将所述梅花鹿鹿脸低分辨率热成像图片和所述梅花鹿鹿脸可见光图片输入网络模型;
将所采集到的可见光图片进行图像预处理,去除图像背景信息;,
通过多尺度提取方法,引入了一种整体嵌套边缘检测(HED)边缘提取的算法;
在对可见光照片中梅花鹿面部轮廓以及各特征点轮廓提取后,寻找可见光图像与红外热成像中鹿脸质心位置;
将梅花鹿鹿脸低分辨率热成像图片和梅花鹿鹿脸可见光进行匹配,将二者进行融合,使红外热成像图像中相同像素位置对应到可见光图像中对应的物理位置中。
本发明实施例通过执行边缘计算节点上所存放的程序实现了图像融合,保证了将温度校正模型与改进后图像融合算法模型的实际应用,确保了对梅花鹿体温进行精准监测,从而进一步判断梅花鹿健康状况。
边缘计算节点,边缘节点指在靠近用户的网络边缘侧构建的业务平台,提供存储、计算、网络等资源,将部分关键业务应用下沉到接入网络边缘,以减少网络传输和多级转发带来的宽度和时延损耗,边缘计算节点在物理上是一个单独的数据中心,分为制冷、环境等基础设施,边缘服务器、交换机等硬件,边缘网络架构,PaaS以及SaaS平台。
本方法既能将数据上传至云端,在云端处理数据,也可利用移动设备,在现场对数据进行分析。通过通信总线①将数据上传至存储器进行保存,并将结果发送至现场布置的结果显示单元,可对梅花鹿体温信息进行实时监测与采集。
需要说明的是,在本文中,诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上所述仅是本发明的具体实施方式,使本领域技术人员能够理解或实现本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的,本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下,在其它实施例中实现。因此,本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例,而是要符合与本文所申请的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (7)

1.一种梅花鹿体温无接触测量的方法,其特征在于,包括:
获取梅花鹿鹿脸的热成像图像和可见光图像;
将所述热成像图像和所述可见光图像输入预设的融合网络模型,以使所述融合网络模型将所述热成像图像和所述可见光图像中关键特征点进行匹配,得到鹿脸温度图像;
根据所述鹿脸温度图像确定所述梅花鹿的体温。
2.根据权利要求1所述的梅花鹿体温无接触测量的方法,其特征在于,所述方法还包括:
获取双目摄像头对梅花鹿鹿脸采集的原始可见光图像;
将原始可见光图片进行图像预处理,去除图像背景信息,得到中间图像;
在所述中间图像中进行边缘检测,得到梅花鹿鹿脸的面部轮廓及特征点轮廓;
基于所述原始可见光图像、所述梅花鹿鹿脸的面部轮廓及所述特征点轮廓,确定所述可见光图像。
3.根据权利要求2所述的梅花鹿体温无接触测量的方法,其特征在于,所述融合网络模型将所述热成像图像和所述可见光图像中关键特征点进行匹配,得到鹿脸温度图像,包括:
基于所述可见光图像中所述梅花鹿鹿脸的面部轮廓及所述特征点轮廓,在所述可见光图像中确定所述梅花鹿鹿脸的第一质心;
在所述热成像图像中确定所述梅花鹿鹿脸的第二质心;
基于所述第一质心、第二质心对所述热成像图像和所述可见光图像进行匹配,得到所述鹿脸温度图像。
4.根据权利要求1所述的梅花鹿体温无接触测量的方法,其特征在于,根据所述鹿脸温度图像确定所述梅花鹿的体温,包括:
在所述鹿脸温度图像中确定鹿眼位置及所述鹿眼位置对应的温度值;
根据所述温度值确定所述梅花鹿的体温。
5.根据权利要求4所述的梅花鹿体温无接触测量的方法,其特征在于,根据所述温度值确定所述梅花鹿的体温,包括:
获取当前环境温度;
根据预设的环境温度与校正温度的对应关系,确定与所述当前环境温度对应的校正温度;
利用所述校正温度对所述温度值进行校正,得到所述梅花鹿的体温。
6.一种梅花鹿体温无接触测量的系统,其特征在于,包括:双目摄像头、红外热成像摄像头和数据处理装置;
所述双目摄像头,用于采集梅花鹿鹿脸的可见光图像;
所述红外热成像摄像头,用于采集梅花鹿鹿脸的热成像图像;
所述数据处理装置,用于执行如权利要求1至4任一所述的梅花鹿体温无接触测量的方法。
7.根据权利要求6所述的梅花鹿体温无接触测量的系统,其特征在于,还包括:RFID读写装置;
所述RFID读写装置,用于读取梅花鹿鹿脸对应的梅花鹿的身份信息,并发送给所述数据处理装置;
所述数据处理装置,还用于将所述梅花鹿的提问与所述梅花鹿的身份信息对应存储。
CN202211291286.4A 2022-10-17 2022-10-17 一种梅花鹿体温无接触测量的方法及系统 Pending CN115474580A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202211291286.4A CN115474580A (zh) 2022-10-17 2022-10-17 一种梅花鹿体温无接触测量的方法及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202211291286.4A CN115474580A (zh) 2022-10-17 2022-10-17 一种梅花鹿体温无接触测量的方法及系统

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN115474580A true CN115474580A (zh) 2022-12-16

Family

ID=84396371

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202211291286.4A Pending CN115474580A (zh) 2022-10-17 2022-10-17 一种梅花鹿体温无接触测量的方法及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN115474580A (zh)

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20210031091A (ko) * 2019-09-11 2021-03-19 주)엠트리센 가축 활동량 모니터링 및 건강 예찰 시스템 및 방법
CN113662530A (zh) * 2021-07-02 2021-11-19 华南农业大学 一种猪只生理生长状态监测预警方法
CN113887413A (zh) * 2021-09-30 2022-01-04 吉林农业大学 一种梅花鹿行为识别和健康预警的方法及系统
CN113947780A (zh) * 2021-09-30 2022-01-18 吉林农业大学 一种基于改进卷积神经网络的梅花鹿面部识别方法
CN114743224A (zh) * 2022-06-13 2022-07-12 金乡县康华乳业有限公司 一种基于计算机视觉的畜牧业家畜体温监控方法与系统

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20210031091A (ko) * 2019-09-11 2021-03-19 주)엠트리센 가축 활동량 모니터링 및 건강 예찰 시스템 및 방법
CN113662530A (zh) * 2021-07-02 2021-11-19 华南农业大学 一种猪只生理生长状态监测预警方法
CN113887413A (zh) * 2021-09-30 2022-01-04 吉林农业大学 一种梅花鹿行为识别和健康预警的方法及系统
CN113947780A (zh) * 2021-09-30 2022-01-18 吉林农业大学 一种基于改进卷积神经网络的梅花鹿面部识别方法
CN114743224A (zh) * 2022-06-13 2022-07-12 金乡县康华乳业有限公司 一种基于计算机视觉的畜牧业家畜体温监控方法与系统

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11627726B2 (en) System and method of estimating livestock weight
KR102062609B1 (ko) 3d 영상을 이용한 휴대형 가축 무게 측정시스템
CN105243386B (zh) 人脸活体判断方法以及系统
US20110201916A1 (en) Movement correction in mri using a camera
CN107106020A (zh) 用于分析并且传输与哺乳动物皮损病有关的数据、图像和视频的系统与方法
US11594060B2 (en) Animal information management system and animal information management method
US11295113B2 (en) 3D biometric identification system for identifying animals
CN113237556A (zh) 测温方法、装置和计算机设备
CN109784200A (zh) 基于双目视觉的奶牛行为图像获取与体况智能监测系统
CN105180802B (zh) 一种物体尺寸信息识别方法和装置
CN112528772A (zh) 基于热红外的奶牛跛行运动特征检测方法及装置
CN112001953A (zh) 温度检测的方法、装置、设备和计算机设备
CN113008380A (zh) 一种智慧ai体温预警方法、系统及存储介质
CN115886792A (zh) 一种牲畜智能体尺测定方法、系统及装置
CN111079617B (zh) 家禽识别方法、装置、可读存储介质及电子设备
CN108665471B (zh) 一种基于摄像头的人体背部曲线获取方法及系统
CN115474580A (zh) 一种梅花鹿体温无接触测量的方法及系统
Zhang et al. Body weight estimation of yak based on cloud edge computing
CN114511556B (zh) 胃黏膜出血风险预警方法、装置和医学图像处理设备
CN114743224B (zh) 一种基于计算机视觉的畜牧业家畜体温监控方法与系统
CN113762745A (zh) 基于机器视觉的生猪体型外貌评定方法及装置
CN115655473A (zh) 一种无接触测量梅花鹿温度的方法及系统
CN112163519A (zh) 图像映射处理方法、装置、存储介质及电子装置
Triyanto et al. Indoor Location Mapping of Lameness Chickens with Multi Cameras and Perspective Transform Using Convolutional Neural Networks.
Zheng et al. Research on tracking algorithm of milking robot arm based on improved SURF-KCF

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