CN115760904A - 一种畜禽统计方法、装置、电子设备和介质 - Google Patents
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Abstract
本申请提供一种畜禽统计方法、装置、电子设备和介质，上述畜禽统计方法包括：获取目标区域的M个第一目标图像，所述第一目标图像包括目标畜禽的可见光图像；根据所述M个第一目标图像，获得N个特征信息，以及每个特征信息对应的第一坐标信息；将所述N个特征信息中相同的特征信息对应的不同第一坐标信息进行关联，获得L个运动轨迹信息；根据所述L个运动轨迹信息，获得畜禽数量。通过先处理包括有目标畜禽的可见光图像的第一目标图像，来获得目标畜禽的运动轨迹信息，再根据运动轨迹信息获得目标畜禽的畜禽数量的自动化统计方式，提高了畜禽统计的效率。
Description
技术领域
本申请涉及物联网技术领域，具体涉及一种畜禽统计方法、装置、电子设备和介质。
背景技术
在畜禽养殖的过程中，经常需要对畜类或禽类的数目进行统计，以便于后续对畜禽的管理。
以猪群的养殖为例，为落实对猪群质量的管控工作，在猪群的出栏阶段，工作人员需统计并核定活猪数量，目前来说，对活猪数量的统计多通过纯人工或半人工的方式进行，受人为因素的干扰，活猪的统计效率低下，即采用常规方式进行畜禽统计的效率低。
发明内容
本申请的目的在于提供一种畜禽统计方法、装置、电子设备和介质，用于解决采用常规方式进行畜禽统计的效率低的问题。
第一方面，本申请实施例提供一种畜禽统计方法，包括：
获取目标区域的M个第一目标图像，所述第一目标图像包括目标畜禽的可见光图像，M为正整数；
根据所述M个第一目标图像，获得N个特征信息，以及每个特征信息对应的第一坐标信息，N为正整数，M小于N；
将所述N个特征信息中相同的特征信息对应的不同第一坐标信息进行关联，获得L个运动轨迹信息，L为正整数，L小于N；
根据所述L个运动轨迹信息，获得畜禽数量。
第二方面，本申请实施例提供一种畜禽统计装置，包括：
第一获取模块，用于获取目标区域的M个第一目标图像，所述第一目标图像包括目标畜禽的可见光图像；
第二获取模块，用于根据所述M个第一目标图像，获得N个特征信息，以及每个特征信息对应的第一坐标信息；
关联模块，用于将所述N个特征信息中相同的特征信息对应的不同第一坐标信息进行关联，获得L个运动轨迹信息；
统计模块，根据所述L个运动轨迹信息，获得畜禽数量。
第三方面，本申请实施例提供一种电子设备，包括：
处理器，存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如上第一方面所述的畜禽统计方法中的步骤。
第四方面，本申请实施例提供一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现如上第一方面所述的畜禽统计方法中的步骤。
上述申请中的至少一个实施例具有如下优点或有益效果：
本申请实施例提供的畜禽统计方法，通过先处理包括有目标畜禽的可见光图像的第一目标图像，来获得目标畜禽的运动轨迹信息，再根据运动轨迹信息获得目标畜禽的畜禽数量的自动化统计方式，提高了畜禽统计的效率。
附图说明
图1是本申请实施例提供的一种畜禽统计方法的流程图；
图2是本申请实施例提供的一种畜禽统计装置的结构示意图；
图3是本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
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作出创造性劳动前提下所获取的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
请参阅图1，图1是本申请实施例提供的一种畜禽统计方法的流程图，如图1所示，上述畜禽统计方法包括：
步骤101、获取目标区域的M个第一目标图像。
其中，第一目标图像包括目标畜禽的可见光图像。
步骤102、根据所述M个第一目标图像，获得N个特征信息，以及每个特征信息对应的第一坐标信息。
步骤103、将所述N个特征信息中相同的特征信息对应的不同第一坐标信息进行关联，获得L个运动轨迹信息。
步骤104、根据所述L个运动轨迹信息，获得畜禽数量。
其中，M、N、L均为正整数，且M小于N，L小于N。
如上所述，通过先处理包括有目标畜禽的可见光图像的第一目标图像，来获得目标畜禽的运动轨迹信息，再根据运动轨迹信息获得目标畜禽的畜禽数量的自动化统计方式，提高了畜禽统计的效率。
上述畜禽统计方法优选应用于目标畜禽由A区域移动至B区域的过程中，上述A区域与B区域之间通过运输通道C连通，上述目标区域为该运输通道 C的部分区域。以猪群出栏过程为例，猪群需经运猪通道(即运输通道C)从养殖场(即A区域)移动至运猪车(即B区域)上，上述目标区域为运输通道中的部分区域，上述目标畜禽可以为猪、牛、羊、鸡等动物。
上述第一目标图像可以为RGB图像，第一目标图像可以通过RGB相机采集获得，上述RGB相机位于目标区域附近。
根据M个第一目标图像，获得N个特征信息，以及每个特征信息对应的第一坐标信息的过程可以为：
根据预设的畜禽检测模型对M个第一目标图像分别进行特征检测，以获得N个特征信息，以及每个特征信息对应的第一坐标信息；其中，N大于或等于M。
上述畜禽检测模型的构建过程为：获取多个样本图像(包括有目标畜禽的可见光图像)，根据多个样本图像对初始检测模型进行训练，获得训练后的初始检测模型(也即所述畜禽检测模型)；其中，初始检测模型可以为SSD(Single Shot MultiBox Detector)模型、YOLO(You Only Look Once)模型、R-CNN (Region-CNN)模型中的一种或多种，另外，也可以基于实际需求对上述初始检测模型进行适应性调整，本申请实施例对此并不加以限定。
将N个特征信息中相同的特征信息对应的不同第一坐标信息进行关联，获得L个运动轨迹信息的过程可以为：利用预设的关联算法对N个特征信息中相同的特征信息对应的不同第一坐标信息进行关联，以获得L个运动轨迹信息。其中，关联算法可以为匈牙利算法(Hungarian Algorithm)或KM算法 (Kuhn-Munkres Algorithm)中的任意一种。
可选的，所述获取目标区域的M个第一目标图像，包括：
获取目标区域的P个第一备选图像，P为正整数，且P大于M；
对所述P个第一备选图像中未包括所述可见光图像的第一备选图像进行过滤，获得所述M个第一目标图像。
上述第一备选图像为RGB相机采集的目标区域内的原始RGB图像，该原始RGB图像分为两类，一类为包括目标畜禽的可见光图像的原始RGB图像(即所述第一备选图像)，另外一类为不包括目标畜禽的可见光图像的原始 RGB图像，通过上述设置，滤除不包括目标畜禽的可见光图像的原始RGB图像，降低前述畜禽检测模型所需要处理的数据量，提高畜禽检测模型的处理效率；另外，优选通过SSD(Single Shot MultiBox Detector)模型执行上述过滤过程。
可选的，所述将所述N个特征信息中相同的特征信息对应的不同第一坐标信息进行关联，获得L个运动轨迹信息，包括：
根据滤波算法对N个所述第一坐标信息进行平滑处理，获得平滑后的N 个第一坐标信息；
将所述N个特征信息中相同的特征信息对应的平滑后的不同第一坐标信息进行关联，获得L个运动轨迹信息。
上述第一坐标信息为坐标集合，该坐标集合内包括有多个坐标点，为减少后续处理的数据量，通常会以一质点坐标对上述坐标集合进行替换，该质点坐标为坐标集合所对应区块的中心点的坐标(可以通过对坐标集合内所包括多个坐标点进行平均计算得到)，为确保所获得质点坐标的准确性，便会通过滤波算法对第一坐标信息进行平滑处理(将第一坐标信息所对应区块进行平滑处理)。实际应用中，上述滤波算法优选为卡尔曼滤波算法。
可选的，所述运动轨迹信息包括运动距离数据；
所述根据所述L个运动轨迹信息，获得畜禽数量包括：
对运动距离数据大于预设的距离阈值的L个运动轨迹信息的数目进行统计，获得所述畜禽数量。
上述运动距离数据为目标畜禽在计数区域内累计移动距离，该计数区域为目标区域中央一虚拟的矩形区域，上述运动轨迹信息还包括目标畜禽的当前时刻的第一坐标和目标畜禽的上一时刻的第二坐标，当前时刻和上一时刻为相邻的时刻；对运动距离数据大于预设的距离阈值的L个运动轨迹信息的数目进行统计，获得所述畜禽数量的过程包括：
若第一坐标和第二坐标不同，且第一坐标和第二坐标均位于计数区域之内，则将第一坐标和第二坐标之间的距离计入目标畜禽的运动距离数据；
若第一坐标和第二坐标不同，且第二坐标位于计数区域之外；则将该运动轨迹信息所对应目标畜禽计入畜禽数量；
若第一坐标和第二坐标相同，则判定目标畜禽处于滞留状态。
通过上述设置，避免在目标畜禽原地停留或徘徊的情况下反复计数，并导致统计的畜禽数量出现错误的问题，即确保所统计的畜禽数量的准确性。
进一步的，所述运动轨迹信息包括运动轨迹方向；
对运动距离数据大于预设的距离阈值的L个运动轨迹信息的数目进行统计，获得所述畜禽数量，包括：
对运动轨迹方向与预设的目标方向相同，且运动距离数据大于预设的距离阈值的L个运动轨迹信息的数目进行统计，获得前进数量；
对运动轨迹方向与预设的目标方向相反，且运动距离数据大于预设的距离阈值的L个运动轨迹信息的数目进行统计，获得后退数量；
根据所述前进数量和所述后退数量，获得所述畜禽数量。
通过上述设置，进一步确保畜禽数量的准确性，避免行进方向与目标方向相反的目标畜禽对畜禽数量的干扰。
上述计数区域包括起点坐标和终点坐标，自起点坐标向终点坐标的方向即为目标方向(即用户设定的目标畜禽的移动方向)。如前所述，在目标畜禽的运动距离数据大于距离阈值，目标畜禽的第一坐标与第二坐标不同，且目标畜禽的第一坐标位于计数区域之外的情况下；
若第一坐标与起点坐标之间的距离小于第一坐标与终点坐标之间的距离，则判定该目标畜禽的运动轨迹方向与目标方向相反，此时会对后退数量的数值进行加一处理；
若第一坐标与终点坐标之间的距离小于第一坐标与起点坐标之间的距离，则判定该目标畜禽的运动轨迹方向与目标方向相同，此时会对前进数量的数值进行加一处理；
将前进数量减去后退数量，即可获得畜禽数量。
实际中，上述畜禽数量为实时数据，即随着目标畜禽在目标区域内的移动，畜禽数量会相应进行变化，为简化上述计数过程，还可以省去前进数量和后退数量的计算，即通过对畜禽数量的加一处理，来替换对前进数量的数值进行的加一处理；同时通过对畜禽数量的减一处理，来替换对后退数量的数值进行的加一处理。
可选的，在获取目标区域的M个第一目标图像之前，所述方法还包括：
获取所述目标区域的光线强度信息；
在所述光线强度信息小于预设的光强阈值的情况下，生成用于开启照明设备的补光指令。
在光线昏暗的情况下，例如伴晚、夜晚等情况，利用补光指令开启照明设备，使目标区域保持较好的光线环境，以使所采集的第一目标图像能保有较高的图像质量，以便于前述畜禽检测模型对第一目标图像的处理。
上述光线强度信息可以通过设置于目标区域(或目标区域的临近区域)的光线感应器实时采集得到。一般情况下，上述照明设备处于关闭状态，在接收补光指令，上述照明设备将由关闭状态转为开启状态，以充当目标区域的补充光源。
实际应用中，上述该光线感应器除了采集目标区域的光线强度信息以外，还会采集目标区域所处环境的背景光强信息，在照明设备处于开启状态时，若背景光强信息大于光强阈值，则控制照明设备由开启状态转为关闭状态，以降低照明设备不必要的能量耗损。
可选的，在根据所述M个第一目标图像，获得N个特征信息，以及每个特征信息对应的第一坐标信息之前，所述方法还包括：
获取所述目标区域的M个第二目标图像，所述第二目标图像包括目标畜禽的红外图像；
在根据所述M个第一目标图像，获得N个特征信息，以及每个特征信息对应的第一坐标信息之后，所述方法还包括：
将所述N个第一坐标信息映射于所述M个第二目标图像内，获得N个第二坐标信息，以及每个第二坐标信息对应的温度数据；
在N个所述温度数据中存在至少一个温度数据大于预设的温度阈值的情况下，生成警报信息。
M个第一目标图像和M个第二目标图像一一对应，第一目标图像的采集时间与其对应的第二目标图像的采集时间相同。在获取到目标畜禽在第一目标图像中的第一坐标信息的情况下，通过第一目标图像和第二目标图像之间的坐标映射关系，即可获得目标畜禽在第二目标图像中的第二坐标信息，该第二坐标信息对应的温度数据即为目标畜禽的温度。通过上述设置，在对目标畜禽的统计过程中，快速且准确地完成对目标畜禽的温度测量，由于前述统计过程已完成对目标畜禽的坐标定位，使得温度测量可相应省去重复的坐标定位，这能进一步提高目标畜禽的温度测量效率。
优选通过双目相机采集上述M个第一目标图像和M个第二目标图像，所述双目相机包括RGB相机和红外相机，其中，RGB相机用于采集上述M个第一目标图像，红外相机用于采集上述M个第二目标图像。
第一目标图像和第二目标图像之间的坐标映射关系的获取过程可以为：
在将双目热标定板预先安装于目标区域内的情况下，利用上述双目相机采集双目热标定板的标定RGB图像和标定红外图像，采集时间相同的标定RGB 图像和标定红外图像为一组标定双目图像，标定双目图像存在多组，多组标定双目图像的采集位置和采集角度均不相同；
遍历多组标定双目图像，并提取每组双目图像的第一角点坐标(对应标定 RGB图像)和第二角点坐标(对应标定红外图像)；
根据如下公式求取每组标定双目图像的双目映射矩阵：
其中，
为第一角点坐标，
为第二角点坐标，T为双目映射矩阵。
最后对多个标定双目图像对应的双目映射矩阵进行平均处理，以获得目标映射矩阵(即第一目标图像和第二目标图像之间的坐标映射关系)。
另外，上述警报信息可以通过语音播报、LED灯闪烁或蜂鸣器持续蜂鸣等方式展示，本申请实施例对此并不加以限定。
可选的，在将所述N个第一坐标信息映射于所述M个第二目标图像内，获得N个第二坐标信息，以及每个第二坐标信息对应的温度数据之后，所述方法还包括：
获取恒温物体的恒定温度和所述恒温物体的实际温度；
根据所述恒定温度和所述实际温度，获得温度校准系数；
根据所述温度校准系数对N个所述温度数据进行校准；
在校准后的N个温度数据中存在至少一个温度数据大于所述温度阈值的情况下，生成所述警报信息。
通过上述设置，对所采集的温度数据进行校准，以确保温度数据的准确性，降低误报警的概率。上述实际温度由红外相机采集得到，上述温度校准系数＝恒定温度/实际温度；举例来说，若恒温物体的恒定温度为20摄氏度，恒温物体的实际温度为25摄氏度，N个温度数据中一个温度数据为20摄氏度，则温度校准系数为0.8，经过校准后的温度数据为16摄氏度。
本申请实施例还提供一种畜禽统计系统，包括：图像采集设备、黑体、图像识别设备以及报警提示设备。所述图像采集设备包括辅助照明装置、照明控制器、光线感应器以及双目相机，其中辅助照明装置与照明控制器连接，照明控制器与光线感应器连接，光线感应器用于接收运猪通道上的光线信号，并将之发送给照明控制器，照明控制器根据光线强弱程度控制辅助照明装置的打开与关闭；所述双目相机包含RGB相机和红外相机，所述RGB相机用于采集猪群通过RGB图像，用于后续图像识别分析，所述红外相机用于采集猪群的热力图像和黑体热力图像，用于后续猪群温的计算与矫正；所述黑体为一个恒温设备，用于红外相机的较准；所述图像识别设备包含猪群检测模块、猪群跟踪模块、猪群计数模块、双目映射模块、温度校准模块、猪温计算模块；所述猪群检测模块用于接收RGB相机采集的猪群RGB图像，并检测图像中有无猪体以及输出猪体的坐标等信息；所述猪群跟踪模块用于接收猪体坐标信息对猪体进行跟踪，获得猪体在运猪通道上的唯一ID及历史运动轨迹信息；所述猪群计数模块用于接收猪体ID及对应的轨迹信息，对通过的猪体数量进行计数操作；所述双目映射模块用于接收猪体唯一ID及对应的坐标信息，将其RGB 坐标映射到红外图像的坐标；所述温度校准模块用于接收黑体红外图像，获取红外相机测温的校准系数；所述猪温计算模块用于接收红外猪体红外坐标信息及校准系数，计算猪体的温度信息；所述报警提示设备用于接收猪群计数信息和猪温信息，进行提示与报警。
前述畜禽统计方法应用于所述畜禽统计系统中，为避免重复，在此不再赘述。
如图2所示，本申请实施例还提供一种畜禽统计装置200，包括：
第一获取模块201，用于获取目标区域的M个第一目标图像，所述第一目标图像包括目标畜禽的可见光图像；
第二获取模块202，用于根据所述M个第一目标图像，获得N个特征信息，以及每个特征信息对应的第一坐标信息；
关联模块203，用于将所述N个特征信息中相同的特征信息对应的不同第一坐标信息进行关联，获得L个运动轨迹信息；
统计模块204，根据所述L个运动轨迹信息，获得畜禽数量。
可选的，所述关联模块203具体用于：
根据滤波算法对N个所述第一坐标信息进行平滑处理，获得平滑后的N 个第一坐标信息；
将所述N个特征信息中相同的特征信息对应的平滑后的不同第一坐标信息进行关联，获得L个运动轨迹信息；
所述运动轨迹信息包括运动距离数据；
所述统计模块204具体用于：
对运动距离数据大于预设的距离阈值的L个运动轨迹信息的数目进行统计，获得所述畜禽数量。
可选的，所述第一获取模块201包括：
获取目标区域的P个第一备选图像；
对所述P个第一备选图像中未包括所述可见光图像的第一备选图像进行过滤，获得所述M个第一目标图像。
可选的，所述畜禽统计装置200还包括：
补光模块，用于获取所述目标区域的光线强度信息；并在所述光线强度信息小于预设的光强阈值的情况下，生成用于开启照明设备的补光指令。
可选的，所述畜禽统计装置200还包括：
测温模块，用于获取所述目标区域的M个第二目标图像，所述第二目标图像包括目标畜禽的红外图像；将所述N个第一坐标信息映射于所述M个第二目标图像内，获得N个第二坐标信息，以及每个第二坐标信息对应的温度数据；在N个所述温度数据中存在至少一个温度数据大于预设的温度阈值的情况下，生成警报信息。
可选的，所述畜禽统计装置200还包括：
温度校准模块，用于获取恒温物体的恒定温度和所述恒温物体的实际温度；根据所述恒定温度和所述实际温度，获得温度校准系数；根据所述温度校准系数对N个所述温度数据进行校准；在校准后的N个温度数据中存在至少一个温度数据大于所述温度阈值的情况下，生成所述警报信息。
可选的，所述运动轨迹信息包括运动轨迹方向；
所述统计模块204具体用于：
对运动轨迹方向与预设的目标方向相同，且运动距离数据大于预设的距离阈值的L个运动轨迹信息的数目进行统计，获得前进数量；
对运动轨迹方向与预设的目标方向相反，且运动距离数据大于预设的距离阈值的L个运动轨迹信息的数目进行统计，获得后退数量；
根据所述前进数量和所述后退数量，获得所述畜禽数量。
请参见图3，图3是本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图，如图3所示，电子设备包括：总线301、收发机302、天线303、总线接口304、处理器305和存储器306。处理器305能够实现上述畜禽统计方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
在图3中，总线架构(用总线301来代表)，总线301可以包括任意数量的互联的总线和桥，总线301将包括由处理器305代表的一个或多个处理器和存储器306代表的存储器的各种电路链接在一起。总线301还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路链接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口304在总线 301和收发机302之间提供接口。收发机302可以是一个元件，也可以是多个元件，比如多个接收器和发送器，提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。经处理器305处理的数据通过天线303在无线介质上进行传输，进一步，天线303还接收数据并将数据传送给处理器305。
处理器305负责管理总线301和通常的处理，还可以提供各种功能，包括定时，外围接口，电压调节、电源管理以及其他控制功能。而存储器306可以被用于存储处理器305在执行操作时所使用的数据。
可选的，处理器305可以是CPU、ASIC、FPGA或CPLD。
本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。其中，的计算机可读存储介质，如只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器 (Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等。
需要说明的是，在本文中，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、物品或者装置不仅包括那些要素，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、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者第二终端设备等)执行本申请各个实施例所述的方法。
上面结合附图对本申请的实施例进行了描述，但是本申请并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本申请的启示下，在不脱离本申请宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，均属于本申请的保护之内。
Claims (10)
1.一种畜禽统计方法，其特征在于，包括：
获取目标区域的M个第一目标图像，所述第一目标图像包括目标畜禽的可见光图像，M为正整数；
根据所述M个第一目标图像，获得N个特征信息，以及每个特征信息对应的第一坐标信息，N为正整数，M小于N；
将所述N个特征信息中相同的特征信息对应的不同第一坐标信息进行关联，获得L个运动轨迹信息，L为正整数，L小于N；
根据所述L个运动轨迹信息，获得畜禽数量。
2.根据权利要求1所述的畜禽统计方法，其特征在于，所述将所述N个特征信息中相同的特征信息对应的不同第一坐标信息进行关联，获得L个运动轨迹信息，包括：
根据滤波算法对N个所述第一坐标信息进行平滑处理，获得平滑后的N个第一坐标信息；
将所述N个特征信息中相同的特征信息对应的平滑后的不同第一坐标信息进行关联，获得L个运动轨迹信息；
所述运动轨迹信息包括运动距离数据；
所述根据所述L个运动轨迹信息，获得畜禽数量包括：
对运动距离数据大于预设的距离阈值的L个运动轨迹信息的数目进行统计，获得所述畜禽数量。
3.根据权利要求1所述的畜禽统计方法，其特征在于，所述获取目标区域的M个第一目标图像，包括：
获取目标区域的P个第一备选图像，P为正整数，且P大于M；
对所述P个第一备选图像中未包括所述可见光图像的第一备选图像进行过滤，获得所述M个第一目标图像。
4.根据权利要求1所述的畜禽统计方法，其特征在于，在获取目标区域的M个第一目标图像之前，所述方法还包括：
获取所述目标区域的光线强度信息；
在所述光线强度信息小于预设的光强阈值的情况下，生成用于开启照明设备的补光指令。
5.根据权利要求1所述的畜禽统计方法，其特征在于，在根据所述M个第一目标图像，获得N个特征信息，以及每个特征信息对应的第一坐标信息之前，所述方法还包括：
获取所述目标区域的M个第二目标图像，所述第二目标图像包括目标畜禽的红外图像；
在根据所述M个第一目标图像，获得N个特征信息，以及每个特征信息对应的第一坐标信息之后，所述方法还包括：
将所述N个第一坐标信息映射于所述M个第二目标图像内，获得N个第二坐标信息，以及每个第二坐标信息对应的温度数据；
在N个所述温度数据中存在至少一个温度数据大于预设的温度阈值的情况下，生成警报信息。
6.根据权利要求5所述的畜禽统计方法，其特征在于，在将所述N个第一坐标信息映射于所述M个第二目标图像内，获得N个第二坐标信息，以及每个第二坐标信息对应的温度数据之后，所述方法还包括：
获取恒温物体的恒定温度和所述恒温物体的实际温度；
根据所述恒定温度和所述实际温度，获得温度校准系数；
根据所述温度校准系数对N个所述温度数据进行校准；
在校准后的N个温度数据中存在至少一个温度数据大于所述温度阈值的情况下，生成所述警报信息。
7.根据权利要求2所述的畜禽统计方法，其特征在于，所述运动轨迹信息包括运动轨迹方向；
对运动距离数据大于预设的距离阈值的L个运动轨迹信息的数目进行统计，获得所述畜禽数量，包括：
对运动轨迹方向与预设的目标方向相同，且运动距离数据大于预设的距离阈值的L个运动轨迹信息的数目进行统计，获得前进数量；
对运动轨迹方向与预设的目标方向相反，且运动距离数据大于预设的距离阈值的L个运动轨迹信息的数目进行统计，获得后退数量；
根据所述前进数量和所述后退数量，获得所述畜禽数量。
8.一种畜禽统计装置，其特征在于，包括：
第一获取模块，用于获取目标区域的M个第一目标图像，所述第一目标图像包括目标畜禽的可见光图像；
第二获取模块，用于根据所述M个第一目标图像，获得N个特征信息，以及每个特征信息对应的第一坐标信息；
关联模块，用于将所述N个特征信息中相同的特征信息对应的不同第一坐标信息进行关联，获得L个运动轨迹信息；
统计模块，根据所述L个运动轨迹信息，获得畜禽数量。
9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器，存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
10.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质上存储有程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
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| CN202111025226.3A CN115760904A (zh) | 2021-09-02 | 2021-09-02 | 一种畜禽统计方法、装置、电子设备和介质 |
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| CN115760904A true CN115760904A (zh) | 2023-03-07 |
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117593341A (zh) * | 2024-01-19 | 2024-02-23 | 深圳市超诺科技有限公司 | 一种基于打猎相机目标物监控数据的处理系统及方法 |
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2021
- 2021-09-02 CN CN202111025226.3A patent/CN115760904A/zh active Pending
Cited By (2)
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|---|---|---|---|---|
| CN117593341A (zh) * | 2024-01-19 | 2024-02-23 | 深圳市超诺科技有限公司 | 一种基于打猎相机目标物监控数据的处理系统及方法 |
| CN117593341B (zh) * | 2024-01-19 | 2024-05-07 | 深圳市超诺科技有限公司 | 一种基于打猎相机目标物监控数据的处理系统及方法 |
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