CN116747047B - 一种牲畜分娩监测方法、装置和系统 - Google Patents
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Abstract
本发明属于畜牧养殖技术领域，提供一种牲畜分娩监测方法、装置和系统，获取被监测牲畜的第一图像，得到被监测牲畜的腿部点云数据和尾巴点云数据；根据腿部点云数据和尾巴点云数据，确定被监测牲畜腿部与尾部的夹角信息；若夹角信息符合预设分娩夹角范围，得到分娩预警信息；在得到分娩预警信息后，获取被监测牲畜的第二图像以及与第二图像对应的热红外图像；根据第一图像、第二图像和热红外图像，确定臀部温度信息和牲畜幼崽温度信息；根据臀部温度信息和牲畜幼崽温度信息的差值，得到牲畜分娩行为判断结果。本发明通过获取被监测牲畜的图像和热红外图像进行分娩行为监测，全程非接触，无需人员干预，提高了预测准确度。
Description
技术领域
本发明涉及畜牧养殖技术领域，尤其涉及一种牲畜分娩监测方法、装置和系统。
背景技术
在牧场日常管理过程中，对分娩的牲畜进行及时接产是牧场人员的关键工作，如果牲畜生产不能及时被发现，在生产时出现难产、流产，有可能导致分娩出的牲畜幼崽受伤死亡，对牧场造成巨大的损失。
传统的牲畜分娩监测方法是靠牧场工作人员在牲畜预产期邻近时时时关注，具有主观性强、耗时多、人工成本高、工作强度大和误诊率高等缺点，容易产生因疏忽未能及时发现并处理分娩而造成损失的情况。为了克服人工监测方法的弊端，国内外学者对自动化检测技术开展了广泛的研究。目前主流的监测方法是通过三轴加速计、蓝牙设备等传感器部件安装在牲畜尾跟、蹄部等部位，结合数据挖掘方法对记录数据进行分析实现牲畜某些阶段生命体征和行为的识别。
目前牲畜分娩监测技术多为接触式的设备进行分析，该设备佩戴在牲畜身上，以侵入式的方式采集信息，会影响牲畜的日常行动，同时外置部件易受环境污染、遮挡信号干扰信号传输等影响，导致预测准确性低。
发明内容
本发明提供一种牲畜分娩监测方法、装置和系统，用以解决现有技术中牲畜分娩监测技术多为接触式的设备进行分析，会影响牲畜的日常行动，易受影响，导致预测准确性低的缺陷。
本发明提供一种牲畜分娩监测方法，包括：
获取被监测牲畜的第一图像，得到所述被监测牲畜的腿部点云数据和尾巴点云数据；
根据所述腿部点云数据和所述尾巴点云数据，确定所述被监测牲畜腿部与尾部的夹角信息；
若所述夹角信息符合预设分娩夹角范围，得到分娩预警信息；
在得到所述分娩预警信息后，获取所述被监测牲畜的第二图像以及与所述第二图像对应的热红外图像；
根据所述第一图像、所述第二图像和所述热红外图像，确定所述被监测牲畜的臀部温度信息和牲畜幼崽温度信息；
根据所述臀部温度信息和所述牲畜幼崽温度信息的差值，得到牲畜分娩行为判断结果。
根据本发明提供的一种牲畜分娩监测方法，所述根据所述腿部点云数据和所述尾巴点云数据，确定所述被监测牲畜腿部与尾部的夹角信息，包括：
根据所述腿部点云数据和所述尾巴点云数据，基于最小二乘法确定腿部拟合直线和尾巴拟合直线；
基于向量叉积确定所述腿部拟合直线和所述尾巴拟合直线之间的夹角，并作为所述被监测牲畜腿部与尾部的夹角信息。
根据本发明提供的一种牲畜分娩监测方法，所述根据所述腿部点云数据和所述尾巴点云数据，基于最小二乘法确定腿部拟合直线和尾巴拟合直线，包括：
分别选择所述腿部点云数据中的两个点和所述尾巴点云数据中的两个点，构建腿部初始拟合直线和尾巴初始拟合直线；
确定所述腿部点云数据中其他点到所述腿部初始拟合直线的第一垂足以及所述尾巴点云数据中其他点到所述尾巴初始拟合直线的第二垂足；
确定所有所述第一垂足到所述腿部初始拟合直线的距离平方和，作为第一误差，并确定所有所述第二垂足到所述尾巴初始拟合直线的距离平方和，作为第二误差；
根据所述第一误差对所述腿部初始拟合直线进行调整，并根据所述第二误差对所述尾巴初始拟合直线进行调整；
重复上述步骤直至所述第一误差和所述第二误差达到预设阈值或者迭代次数达到预设值，得到所述腿部拟合直线和所述尾巴拟合直线。
根据本发明提供的一种牲畜分娩监测方法，所述根据所述第一图像、所述第二图像和所述热红外图像，确定所述被监测牲畜的臀部温度信息和牲畜幼崽温度信息，包括：
根据所述第一图像和所述第二图像，确定所述被监测牲畜在分娩预警前的第一臀部点云数据和分娩预警后的第二臀部点云数据；
根据所述第一臀部点云数据和所述第二臀部点云数据的差值，确定牲畜幼崽点云数据；
分别将所述第一臀部点云数据和所述牲畜幼崽点云数据映射至所述热红外图像，确定所述被监测牲畜的臀部温度信息和所述牲畜幼崽温度信息。
根据本发明提供的一种牲畜分娩监测方法，所述获取被监测牲畜的第一图像，得到所述被监测牲畜的腿部点云数据和尾巴点云数据，包括：
获取所述被监测牲畜的第一图像；
将所述第一图像输入至预先训练完成的目标检测网络模型，得到腿部目标框和尾巴目标框；
将所述腿部目标框和所述尾巴目标框对应的像素点映射至深度图像中，得到所述被监测牲畜的腿部点云数据和尾巴点云数据。
本发明还提供了一种牲畜分娩监测装置，包括：
第一获取模块，用于获取被监测牲畜的第一图像，得到所述被监测牲畜的腿部点云数据和尾巴点云数据；
夹角确定模块，用于根据所述腿部点云数据和所述尾巴点云数据，确定所述被监测牲畜腿部与尾部的夹角信息；
分娩预警确定模块，用于若所述夹角信息符合预设分娩夹角范围，得到分娩预警信息；
第二获取模块，用于在得到所述分娩预警信息后，获取所述被监测牲畜的第二图像以及与所述第二图像对应的热红外图像；
温度确定模块，用于根据所述第一图像、所述第二图像和所述热红外图像，确定所述被监测牲畜的臀部温度信息和牲畜幼崽温度信息；
分娩判断模块，用于根据所述臀部温度信息和所述牲畜幼崽温度信息的差值，得到牲畜分娩行为判断结果。
本发明还提供了一种牲畜分娩监测系统，包括相机、热红外传感器和计算单元；
所述相机用于获取被监测牲畜的第一图像和第二图像；
所述热红外传感器用于获取所述被监测牲畜的热红外图像；
所述计算单元分别与所述相机和所述热红外传感器连接，用于根据所述被监测牲畜的第一图像，得到所述被监测牲畜的腿部点云数据和尾巴点云数据；根据所述腿部点云数据和所述尾巴点云数据，确定所述被监测牲畜腿部与尾部的夹角信息；若所述夹角信息符合预设分娩夹角范围，得到分娩预警信息；在得到所述分娩预警信息后，根据所述被监测牲畜的第二图像以及与所述第二图像对应的热红外图像；根据所述第一图像、所述第二图像和所述热红外图像，确定所述被监测牲畜的臀部温度信息和牲畜幼崽温度信息；根据所述臀部温度信息和所述牲畜幼崽温度信息的差值，得到牲畜分娩行为判断结果。
根据本发明提供的一种牲畜分娩监测系统，还包括导轨和驱动机构，所述驱动机构与所述导轨连接，用于带动所述相机、热红外传感器和计算单元沿所述导轨移动。
本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述牲畜分娩监测方法。
本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述牲畜分娩监测方法。
本发明提供的牲畜分娩监测方法、装置和系统，获取被监测牲畜的第一图像，得到所述被监测牲畜的腿部点云数据和尾巴点云数据；根据所述腿部点云数据和所述尾巴点云数据，确定所述被监测牲畜腿部与尾部的夹角信息；若所述夹角信息符合预设分娩夹角范围，得到分娩预警信息；在得到所述分娩预警信息后，获取所述被监测牲畜的第二图像以及与所述第二图像对应的热红外图像；根据所述第一图像、所述第二图像和所述热红外图像，确定所述被监测牲畜的臀部温度信息和牲畜幼崽温度信息；根据所述臀部温度信息和所述牲畜幼崽温度信息的差值，得到牲畜分娩行为判断结果。
本发明通过获取被监测牲畜的图像和热红外图像进行分娩行为监测，全程非接触，无需人员干预，不会影响牲畜的日常行动，也不会受环境污染、遮挡信号干扰信号传输等影响，提高了预测准确度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明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一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明提供的牲畜分娩监测方法的流程示意图；
图2是本发明提供的母牛分娩示意图；
图3是本发明提供的母牛腿部与尾部的夹角示意图；
图4是本发明提供的牲畜分娩监测装置的结构示意图；
图5是本发明提供的牲畜分娩监测系统的结构示意图；
图6是本发明提供的分娩监测组件的原理框图；
图7是本发明提供的电子设备的结构示意图。
附图标记：
1-相机、2-热红外传感器、3-计算单元、4-导轨、5-驱动机构、6-电池、7-充电站。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明中的附图，对本发明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发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
在本申请实施例的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本申请实施例和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本申请实施例的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
在本申请实施例的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本申请实施例中的具体含义。
在本申请实施例中，除非另有明确的规定和限定，第一特征在第二特征“上”或“下”可以是第一和第二特征直接接触，或第一和第二特征通过中间媒介间接接触。而且，第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”可是第一特征在第二特征正上方或斜上方，或仅仅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”可以是第一特征在第二特征正下方或斜下方，或仅仅表示第一特征水平高度小于第二特征。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请实施例的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
不同种类的牲畜在分娩之前，会出现特定行为，比如母牛分娩前会出现抬翘尾根现象，大腿与尾部的夹角接近直角，在90°上下浮动。本发明通过获取牲畜的图像，通过图像识别牲畜是否出现了分娩前的特定行为来进行分娩监测。
图1是本发明提供的牲畜分娩监测方法的流程示意图，如图1所示，本发明提供一种牲畜分娩监测方法，包括：
S110，获取被监测牲畜的第一图像，得到所述被监测牲畜的腿部点云数据和尾巴点云数据；第一图像包括RGB彩色图像和深度图像，第一图像中包含被监测牲畜的影像。
S120，根据所述腿部点云数据和所述尾巴点云数据，确定所述被监测牲畜腿部与尾部的夹角信息；以母牛为例，未分娩时，尾部与腿部夹角较小，近似为0°；即将分娩时，尾部与腿部夹角较大，近似为90°。设置分娩角度为80°～90°，当尾部与腿部的夹角满足这个角度时，即可认定为预计产生分娩行为，通过该方法可初步进行牛只分娩预警。
S130，若所述夹角信息符合预设分娩夹角范围，得到分娩预警信息；若夹角信息在80°～90°范围内浮动，且达到预设次数或保持了预设的时长，则认为母牛即将分娩，得到分娩预警信息。
S140，在得到所述分娩预警信息后，获取所述被监测牲畜的第二图像以及与所述第二图像对应的热红外图像；在初步得到母牛分娩预警后，需要再次判断对母牛臀部进行跟踪监测。
S150，根据所述第一图像、所述第二图像和所述热红外图像，确定所述被监测牲畜的臀部温度信息和牲畜幼崽温度信息；第一图像为母牛分娩前的图像，第二图像为母牛分娩后的图像，第一图像和第二图像的差别在于，母牛的臀部出现了犊牛，即牲畜幼崽。热红外图像可以表征母牛和犊牛的温度。
S160，根据所述臀部温度信息和所述牲畜幼崽温度信息的差值，得到牲畜分娩行为判断结果。
由于犊牛被分娩的状态下，外部会包裹胎衣及牛只体液，此时犊牛温度高于母牛体表温度，为了实现二次验证，根据刚出生的犊牛体温高于母牛体表温度的特性，所述臀部温度信息和所述牲畜幼崽温度信息的差值大于预设值，则认为母牛发生了分娩行为。
可以理解的是，本发明通过获取被监测牲畜的图像和热红外图像进行分娩行为监测，全程非接触，无需人员干预，不会影响牲畜的日常行动，也不会受环境污染、遮挡信号干扰信号传输等影响，提高了预测准确度。
在上述实施例的基础上，作为一个可选的实施例，所述获取被监测牲畜的第一图像，得到所述被监测牲畜的腿部点云数据和尾巴点云数据，包括：
S111，获取所述被监测牲畜的第一图像；第一图像由RGB-D深度相机获取，包括彩色图像和深度图像。
S112，将所述第一图像输入至预先训练完成的目标检测网络模型，得到腿部目标框和尾巴目标框；具体的，目标检测网络模型由YOLOv7神经网络训练得到，将彩色图像输入到目标检测网络模型，得到彩色图像中的腿部目标框和尾巴目标框。
S113，将所述腿部目标框和所述尾巴目标框对应的像素点映射至深度图像中，得到所述被监测牲畜的腿部点云数据和尾巴点云数据。
将彩色图像中所述腿部目标框和所述尾巴目标框对应的像素点映射至深度图像中，得到以RGB-D深度相机为原点的立体坐标系中的点云数据，点云数据的空间坐标集合{(x1,y1,z1),(x2,y2,z2),... (xn ,yn ,zn)}。
可以理解的是，本发明通过获取被监测牲畜的图像和热红外图像进行分娩行为监测，全程非接触，无需人员干预，不会影响牲畜的日常行动，也不会受环境污染、遮挡信号干扰信号传输等影响，提高了预测准确度。
在上述实施例的基础上，作为一个可选的实施例，所述根据所述腿部点云数据和所述尾巴点云数据，确定所述被监测牲畜腿部与尾部的夹角信息，包括：
S121，根据所述腿部点云数据和所述尾巴点云数据，基于最小二乘法确定腿部拟合直线和尾巴拟合直线。
最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化算法，通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。
S122，基于向量叉积确定所述腿部拟合直线和所述尾巴拟合直线之间的夹角，并作为所述被监测牲畜腿部与尾部的夹角信息。
可以理解的是，本发明使用最小二乘法对大腿区域与尾巴区域三维空间坐标数据进行线性拟合，获取大腿区域与尾巴区域的两个直线方程，创造性地采用点云拟合直线求母牛腿部与尾部夹角，以进行分娩预警。
在上述实施例的基础上，作为一个可选的实施例，所述根据所述腿部点云数据和所述尾巴点云数据，基于最小二乘法确定腿部拟合直线和尾巴拟合直线，包括：
S1211，分别选择所述腿部点云数据中的两个点和所述尾巴点云数据中的两个点，构建腿部初始拟合直线和尾巴初始拟合直线；
可以选取母牛腿部或尾部的点云数据中的任意两个点，以这腿部（尾部）中两个点为起点和终点，构造一条直线作为拟合直线，分别获取腿部初始拟合直线和尾巴初始拟合直线。
S1212，确定所述腿部点云数据中其他点到所述腿部初始拟合直线的第一垂足以及所述尾巴点云数据中其他点到所述尾巴初始拟合直线的第二垂足；
对于每个点，计算其到腿部初始拟合直线和尾巴初始拟合直线的垂足，可以通过计算该点在腿部初始拟合直线和尾巴初始拟合直线上的投影点来得到。
S1213，确定所有所述第一垂足到所述腿部初始拟合直线的距离平方和，作为第一误差，并确定所有所述第二垂足到所述尾巴初始拟合直线的距离平方和，作为第二误差；
S1214，根据所述第一误差对所述腿部初始拟合直线进行调整，并根据所述第二误差对所述尾巴初始拟合直线进行调整；
可以通过调整腿部初始拟合直线和尾巴初始拟合直线的斜率和截距来实现。具体地，拟合腿部和尾部的两条直线的斜率可以通过求解以下公式得到：
；
其中，和/>分别表示所有腿部和尾部空间点的坐标平均值。
截距可以通过求解以下公式得到：
。
其中，b为截距。
S1215，重复上述步骤直至所述第一误差和所述第二误差达到预设阈值或者迭代次数达到预设值，得到所述腿部拟合直线和所述尾巴拟合直线。具体的，迭代次数可根据实际需求进行设定，比如1000，可完成较为准确的腿部和尾部点云信息的两条直线拟合。
图2是本发明提供的母牛分娩示意图，图3是本发明提供的母牛腿部与尾部的夹角示意图，如图2和图3所示，在立体空间中拟合的腿部和尾部点云直线方程并不相交，为计算腿部和尾部的夹角使用向量叉积来计算。首先，将腿部拟合直线和尾巴拟合直线方向向量分别记为u和v。
向量叉积的定义为：
u×v=；
其中，||是叉积矩阵，|/>|和|/>|是u和v腿部和尾部向量矩阵。叉积结果是一个向量，模长即为两个腿部和尾部向量所在平面的面积。
腿部和尾部夹角可以通过下面的公式计算：
=(u*u) / (||u|| * ||v||)；
其中(u×v)表示两个向量的点积，||u|| 和 ||v|| 表示向量u和v的模长。所以，两条直线的夹角就可以用反三角函数求出，最终得到两条直线的夹角。
可以理解的是，本发明通过计算母牛尾巴与大腿的夹角初步进行牛只分娩前期预警，监测全程无应激、非接触牛只，分娩行为监测无需人员干预。
在上述实施例的基础上，作为一个可选的实施例，所述根据所述第一图像、所述第二图像和所述热红外图像，确定所述被监测牲畜的臀部温度信息和牲畜幼崽温度信息，包括：
S151，根据所述第一图像和所述第二图像，确定所述被监测牲畜在分娩预警前的第一臀部点云数据和分娩预警后的第二臀部点云数据；第一图像和第二图像均由RGB-D相机获取，分别将第一图像和第二图像输入到预先训练完成的目标检测模型中，识别第一图像和第二图像中的母牛臀部目标框。
结合像素信息和深度信息，得到第一臀部点云数据和第二臀部点云数据，具体的，点云坐标的计算公式如下：
；
其中，为图像中心点横坐标像素位置，单位像素，/>为图像中心点纵坐标像素位置，单位像素，/>为横向像素焦距，单位像素，/>为纵向像素焦距，单位像素，/>为图像点(u,v)深度，单位为m。
S152，根据所述第一臀部点云数据和所述第二臀部点云数据的差值，确定牲畜幼崽点云数据；
当母牛发生分娩行为，犊牛的头部或者尾部会露出母牛生殖道口，点云形态会发生明显变化。记录此时母牛臀部点云图像与分娩前的母牛臀部点云图像。此时点云图像减去未分娩的点云图像即可得到犊牛部分身体的点云图像。
S153，分别将所述第一臀部点云数据和所述牲畜幼崽点云数据映射至所述热红外图像，确定所述被监测牲畜的臀部温度信息和所述牲畜幼崽温度信息。
由于犊牛被分娩的状态下，外部会包裹胎衣及牛只体液，此时犊牛温度高于母牛体表温度，为了实现二次验证，对刚出生的犊牛体温高于母牛体表温度的特性。获取犊牛部分身体的图像区域映射到热红外信息的区域，计算该区域温度的中位数；再此之前计算未分娩母牛臀部温度的中位数。对两个状态的温度值做差，如果犊牛中位数高于母牛臀部体温预设温度差数值，本分娩设定温度阈值为1.5℃，当温度差值高于这个预设值时，可认定为母牛发生分娩行为。
可以理解的是，本发明通过犊牛温度与母牛温度差值进行牛只分娩行为判断，结合热红外信息进行二次判断，提高牛只分娩行为监测准确率。
下面对本发明提供的牲畜分娩监测装置进行描述，下文描述的牲畜分娩监测装置与上文描述的牲畜分娩监测方法可相互对应参照。
图4是本发明提供的牲畜分娩监测装置的结构示意图，如图4所示，本发明还提供了一种牲畜分娩监测装置，包括：
第一获取模块410，用于获取被监测牲畜的第一图像，得到所述被监测牲畜的腿部点云数据和尾巴点云数据；
夹角确定模块420，用于根据所述腿部点云数据和所述尾巴点云数据，确定所述被监测牲畜腿部与尾部的夹角信息；
分娩预警确定模块430，用于若所述夹角信息符合预设分娩夹角范围，得到分娩预警信息；
第二获取模块440，用于在得到所述分娩预警信息后，获取所述被监测牲畜的第二图像以及与所述第二图像对应的热红外图像；
温度确定模块450，用于根据所述第一图像、所述第二图像和所述热红外图像，确定所述被监测牲畜的臀部温度信息和牲畜幼崽温度信息；
分娩判断模块460，用于根据所述臀部温度信息和所述牲畜幼崽温度信息的差值，得到牲畜分娩行为判断结果。
作为一个实施例，所述第一获取模块410还用于：
获取所述被监测牲畜的第一图像；
将所述第一图像输入至预先训练完成的目标检测网络模型，得到腿部目标框和尾巴目标框；
将所述腿部目标框和所述尾巴目标框对应的像素点映射至深度图像中，得到所述被监测牲畜的腿部点云数据和尾巴点云数据。
作为一个实施例，所述夹角确定模块420还用于：
根据所述腿部点云数据和所述尾巴点云数据，基于最小二乘法确定腿部拟合直线和尾巴拟合直线；
基于向量叉积确定所述腿部拟合直线和所述尾巴拟合直线之间的夹角，并作为所述被监测牲畜腿部与尾部的夹角信息。
作为一个实施例，所述夹角确定模块420还用于：
分别选择所述腿部点云数据中的两个点和所述尾巴点云数据中的两个点，构建腿部初始拟合直线和尾巴初始拟合直线；
确定所述腿部点云数据中其他点到所述腿部初始拟合直线的第一垂足以及所述尾巴点云数据中其他点到所述尾巴初始拟合直线的第二垂足；
确定所有所述第一垂足到所述腿部初始拟合直线的距离平方和，作为第一误差，并确定所有所述第二垂足到所述尾巴初始拟合直线的距离平方和，作为第二误差；
根据所述第一误差对所述腿部初始拟合直线进行调整，并根据所述第二误差对所述尾巴初始拟合直线进行调整；
重复上述步骤直至所述第一误差和所述第二误差达到预设阈值或者迭代次数达到预设值，得到所述腿部拟合直线和所述尾巴拟合直线。
作为一个实施例，所述温度确定模块450还用于：
根据所述第一图像和所述第二图像，确定所述被监测牲畜在分娩预警前的第一臀部点云数据和分娩预警后的第二臀部点云数据；
根据所述第一臀部点云数据和所述第二臀部点云数据的差值，确定牲畜幼崽点云数据；
分别将所述第一臀部点云数据和所述牲畜幼崽点云数据映射至所述热红外图像，确定所述被监测牲畜的臀部温度信息和所述牲畜幼崽温度信息。
图5是本发明提供的牲畜分娩监测系统的结构示意图，如图5所示，本发明还提供了一种牲畜分娩监测系统，可分为分娩监测组件和吊装组件，分娩监测组件包括相机1、热红外传感器2和计算单元3；相机1为RGB-D相机，即深度相机，能够获取彩色图像和深度图像。热红外传感器2与相机1设在同一位置处，以便第一图像、第二图像和热红外图像能够对应，计算单元3为边缘计算单元。
所述相机1用于获取被监测牲畜的第一图像和第二图像；
所述热红外传感器2用于获取所述被监测牲畜的热红外图像；
所述计算单元3分别与所述相机1和所述热红外传感器2连接，用于根据所述被监测牲畜的第一图像，得到所述被监测牲畜的腿部点云数据和尾巴点云数据；根据所述腿部点云数据和所述尾巴点云数据，确定所述被监测牲畜腿部与尾部的夹角信息；若所述夹角信息符合预设分娩夹角范围，得到分娩预警信息；在得到所述分娩预警信息后，根据所述被监测牲畜的第二图像以及与所述第二图像对应的热红外图像；根据所述第一图像、所述第二图像和所述热红外图像，确定所述被监测牲畜的臀部温度信息和牲畜幼崽温度信息；根据所述臀部温度信息和所述牲畜幼崽温度信息的差值，得到牲畜分娩行为判断结果。
吊装组件包括导轨4和驱动机构5，所述驱动机构5与所述导轨4连接，用于带动所述相机1、热红外传感器2和计算单元3沿所述导轨4移动，驱动机构5可包括电动滑轮。
吊装组件主要负责系统驱动，在电机的驱动下使吊装组件能在牛场的斜上方45°进行环行循环往复的运动；分娩监测组件负责牛场内图像的采集工作。在牛场的上方平行放置多条滑轨，吊装组件在电机驱动下在滑轨上运行，分娩监测组件在吊装组件的协助下，对牛场内的图像进行分块采集，使图像信息更加全面，覆盖牛场，能够采集牛场内的所有牛只的图像。分娩监测组件主要由RGB-D相机、热红外传感器2、边缘计算单元组成，与地面倾斜45°俯视拍摄牛只图像。
图6是本发明提供的分娩监测组件的原理框图，如图6所示，边缘读取并处理RGB-D数据与热红外数据，边缘计算单元内置牛只的目标检测算法，获得检测目标框，结合深感信息计算牛只大小，初步判断母牛和犊牛类别。同时通过无线传感网络实现牛只分娩的图像推流，告知牧场管理人员做好犊牛接生工作。分娩监测组件自动进行24小时全时数据采集与分析。
可选的，本发明提供的一种牲畜分娩监测系统还包括充电站7和电池6，电池6与相机1、计算单元3和热红外传感器2集成为一体结构。充电站7为电池6提供充电能；电动滑轮在电机的驱动下，在导轨4上做往复循环运动，采集不同位置图像信息，增加应用范围；红热外传感器，可通过热成像的方式获取牛只及犊牛体温；边缘计算单元内置目标检测网络模型及图像处理算法，对所采集彩色、深度、热红外图像进行实时处理。
图7示例了一种电子设备的实体结构示意图，如图7所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)710、通信接口(Communications Interface)720、存储器(memory)730和通信总线740，其中，处理器710，通信接口720，存储器730通过通信总线740完成相互间的通信。处理器710可以调用存储器730中的逻辑指令，以执行牲畜分娩监测方法，该方法包括：
获取被监测牲畜的第一图像，得到所述被监测牲畜的腿部点云数据和尾巴点云数据；
根据所述腿部点云数据和所述尾巴点云数据，确定所述被监测牲畜腿部与尾部的夹角信息；
若所述夹角信息符合预设分娩夹角范围，得到分娩预警信息；
在得到所述分娩预警信息后，获取所述被监测牲畜的第二图像以及与所述第二图像对应的热红外图像；
根据所述第一图像、所述第二图像和所述热红外图像，确定所述被监测牲畜的臀部温度信息和牲畜幼崽温度信息；
根据所述臀部温度信息和所述牲畜幼崽温度信息的差值，得到牲畜分娩行为判断结果。
此外，上述的存储器730中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案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中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
另一方面，本发明还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，计算机程序可存储在非暂态计算机可读存储介质上，所述计算机程序被处理器执行时，计算机能够执行上述各方法所提供的牲畜分娩监测方法，该方法包括：
获取被监测牲畜的第一图像，得到所述被监测牲畜的腿部点云数据和尾巴点云数据；
根据所述腿部点云数据和所述尾巴点云数据，确定所述被监测牲畜腿部与尾部的夹角信息；
若所述夹角信息符合预设分娩夹角范围，得到分娩预警信息；
在得到所述分娩预警信息后，获取所述被监测牲畜的第二图像以及与所述第二图像对应的热红外图像；
根据所述第一图像、所述第二图像和所述热红外图像，确定所述被监测牲畜的臀部温度信息和牲畜幼崽温度信息；
根据所述臀部温度信息和所述牲畜幼崽温度信息的差值，得到牲畜分娩行为判断结果。
又一方面，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各方法提供的牲畜分娩监测方法，该方法包括：
获取被监测牲畜的第一图像，得到所述被监测牲畜的腿部点云数据和尾巴点云数据；
根据所述腿部点云数据和所述尾巴点云数据，确定所述被监测牲畜腿部与尾部的夹角信息；
若所述夹角信息符合预设分娩夹角范围，得到分娩预警信息；
在得到所述分娩预警信息后，获取所述被监测牲畜的第二图像以及与所述第二图像对应的热红外图像；
根据所述第一图像、所述第二图像和所述热红外图像，确定所述被监测牲畜的臀部温度信息和牲畜幼崽温度信息；
根据所述臀部温度信息和所述牲畜幼崽温度信息的差值，得到牲畜分娩行为判断结果。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
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各实施方式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。基于这样的理解，上述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，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (8)
1.一种牲畜分娩监测方法，其特征在于，包括：
获取被监测牲畜的第一图像，得到所述被监测牲畜的腿部点云数据和尾巴点云数据；
根据所述腿部点云数据和所述尾巴点云数据，确定所述被监测牲畜腿部与尾部的夹角信息；
若所述夹角信息符合预设分娩夹角范围，得到分娩预警信息；
在得到所述分娩预警信息后，获取所述被监测牲畜的第二图像以及与所述第二图像对应的热红外图像；
根据所述第一图像、所述第二图像和所述热红外图像，确定所述被监测牲畜的臀部温度信息和牲畜幼崽温度信息；
根据所述臀部温度信息和所述牲畜幼崽温度信息的差值，得到牲畜分娩行为判断结果以实现二次验证；
所述根据所述腿部点云数据和所述尾巴点云数据，确定所述被监测牲畜腿部与尾部的夹角信息，包括：
根据所述腿部点云数据和所述尾巴点云数据，基于最小二乘法确定腿部拟合直线和尾巴拟合直线；
基于向量叉积确定所述腿部拟合直线和所述尾巴拟合直线之间的夹角，并作为所述被监测牲畜腿部与尾部的夹角信息；
所述根据所述腿部点云数据和所述尾巴点云数据，基于最小二乘法确定腿部拟合直线和尾巴拟合直线，包括：
分别选择所述腿部点云数据中的两个点和所述尾巴点云数据中的两个点，构建腿部初始拟合直线和尾巴初始拟合直线；
确定所述腿部点云数据中其他点到所述腿部初始拟合直线的第一垂足以及所述尾巴点云数据中其他点到所述尾巴初始拟合直线的第二垂足；
确定所有所述第一垂足到所述腿部初始拟合直线的距离平方和，作为第一误差，并确定所有所述第二垂足到所述尾巴初始拟合直线的距离平方和，作为第二误差；
根据所述第一误差对所述腿部初始拟合直线进行调整，并根据所述第二误差对所述尾巴初始拟合直线进行调整；
重复上述步骤直至所述第一误差和所述第二误差达到预设阈值或者迭代次数达到预设值，得到所述腿部拟合直线和所述尾巴拟合直线。
2.根据权利要求1所述的牲畜分娩监测方法，其特征在于，所述根据所述第一图像、所述第二图像和所述热红外图像，确定所述被监测牲畜的臀部温度信息和牲畜幼崽温度信息，包括：
根据所述第一图像和所述第二图像，确定所述被监测牲畜在分娩预警前的第一臀部点云数据和分娩预警后的第二臀部点云数据；
根据所述第一臀部点云数据和所述第二臀部点云数据的差值，确定牲畜幼崽点云数据；
分别将所述第一臀部点云数据和所述牲畜幼崽点云数据映射至所述热红外图像，确定所述被监测牲畜的臀部温度信息和所述牲畜幼崽温度信息。
3.根据权利要求1所述的牲畜分娩监测方法，其特征在于，所述获取被监测牲畜的第一图像，得到所述被监测牲畜的腿部点云数据和尾巴点云数据，包括：
获取所述被监测牲畜的第一图像；
将所述第一图像输入至预先训练完成的目标检测网络模型，得到腿部目标框和尾巴目标框；
将所述腿部目标框和所述尾巴目标框对应的像素点映射至深度图像中，得到所述被监测牲畜的腿部点云数据和尾巴点云数据。
4.一种牲畜分娩监测装置，其特征在于，包括：
第一获取模块，用于获取被监测牲畜的第一图像，得到所述被监测牲畜的腿部点云数据和尾巴点云数据；
夹角确定模块，用于根据所述腿部点云数据和所述尾巴点云数据，确定所述被监测牲畜腿部与尾部的夹角信息；
分娩预警确定模块，用于若所述夹角信息符合预设分娩夹角范围，得到分娩预警信息；
第二获取模块，用于在得到所述分娩预警信息后，获取所述被监测牲畜的第二图像以及与所述第二图像对应的热红外图像；
温度确定模块，用于根据所述第一图像、所述第二图像和所述热红外图像，确定所述被监测牲畜的臀部温度信息和牲畜幼崽温度信息；
分娩判断模块，用于根据所述臀部温度信息和所述牲畜幼崽温度信息的差值，得到牲畜分娩行为判断结果以实现二次验证；
所述根据所述腿部点云数据和所述尾巴点云数据，确定所述被监测牲畜腿部与尾部的夹角信息，包括：
根据所述腿部点云数据和所述尾巴点云数据，基于最小二乘法确定腿部拟合直线和尾巴拟合直线；
基于向量叉积确定所述腿部拟合直线和所述尾巴拟合直线之间的夹角，并作为所述被监测牲畜腿部与尾部的夹角信息；
所述根据所述腿部点云数据和所述尾巴点云数据，基于最小二乘法确定腿部拟合直线和尾巴拟合直线，包括：
分别选择所述腿部点云数据中的两个点和所述尾巴点云数据中的两个点，构建腿部初始拟合直线和尾巴初始拟合直线；
确定所述腿部点云数据中其他点到所述腿部初始拟合直线的第一垂足以及所述尾巴点云数据中其他点到所述尾巴初始拟合直线的第二垂足；
确定所有所述第一垂足到所述腿部初始拟合直线的距离平方和，作为第一误差，并确定所有所述第二垂足到所述尾巴初始拟合直线的距离平方和，作为第二误差；
根据所述第一误差对所述腿部初始拟合直线进行调整，并根据所述第二误差对所述尾巴初始拟合直线进行调整；
重复上述步骤直至所述第一误差和所述第二误差达到预设阈值或者迭代次数达到预设值，得到所述腿部拟合直线和所述尾巴拟合直线。
5.一种牲畜分娩监测系统，其特征在于，包括相机、热红外传感器和计算单元；
所述相机用于获取被监测牲畜的第一图像和第二图像；
所述热红外传感器用于获取所述被监测牲畜的热红外图像；
所述计算单元分别与所述相机和所述热红外传感器连接，用于根据所述被监测牲畜的第一图像，得到所述被监测牲畜的腿部点云数据和尾巴点云数据；根据所述腿部点云数据和所述尾巴点云数据，确定所述被监测牲畜腿部与尾部的夹角信息；若所述夹角信息符合预设分娩夹角范围，得到分娩预警信息；在得到所述分娩预警信息后，获取所述被监测牲畜的第二图像以及与所述第二图像对应的热红外图像；根据所述第一图像、所述第二图像和所述热红外图像，确定所述被监测牲畜的臀部温度信息和牲畜幼崽温度信息；根据所述臀部温度信息和所述牲畜幼崽温度信息的差值，得到牲畜分娩行为判断结果以实现二次验证；
所述根据所述腿部点云数据和所述尾巴点云数据，确定所述被监测牲畜腿部与尾部的夹角信息，包括：
根据所述腿部点云数据和所述尾巴点云数据，基于最小二乘法确定腿部拟合直线和尾巴拟合直线；
基于向量叉积确定所述腿部拟合直线和所述尾巴拟合直线之间的夹角，并作为所述被监测牲畜腿部与尾部的夹角信息；
所述根据所述腿部点云数据和所述尾巴点云数据，基于最小二乘法确定腿部拟合直线和尾巴拟合直线，包括：
分别选择所述腿部点云数据中的两个点和所述尾巴点云数据中的两个点，构建腿部初始拟合直线和尾巴初始拟合直线；
确定所述腿部点云数据中其他点到所述腿部初始拟合直线的第一垂足以及所述尾巴点云数据中其他点到所述尾巴初始拟合直线的第二垂足；
确定所有所述第一垂足到所述腿部初始拟合直线的距离平方和，作为第一误差，并确定所有所述第二垂足到所述尾巴初始拟合直线的距离平方和，作为第二误差；
根据所述第一误差对所述腿部初始拟合直线进行调整，并根据所述第二误差对所述尾巴初始拟合直线进行调整；
重复上述步骤直至所述第一误差和所述第二误差达到预设阈值或者迭代次数达到预设值，得到所述腿部拟合直线和所述尾巴拟合直线。
6.根据权利要求5所述的一种牲畜分娩监测系统，其特征在于，还包括导轨和驱动机构，所述驱动机构与所述导轨连接，用于带动所述相机、热红外传感器和计算单元沿所述导轨移动。
7.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至3任一项所述牲畜分娩监测方法。
8.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至3任一项所述牲畜分娩监测方法。
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| PB01 | Publication | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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