CN117195934B - 一种耳标的跟踪方法及养殖数据采集方法 - Google Patents
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Abstract
发明公开了一种耳标的跟踪方法及养殖数据采集方法，属于电子标签的通信编码技术领域。阅读器根据待跟踪的m1个耳标创建编码表，阅读器广播第一信号后，m2个耳标响应第一信号并处于激活状态。m2个耳标反馈第二信号，阅读器根据第二信号估计位于覆盖区域的m3个耳标。阅读器创建的第三信号，最终有m4个耳标应答第三信号，阅读器确定有m4个耳标加入其覆盖范围。通过对耳标的编码筛选，确定进入阅读器覆盖区域的耳标，实现动物轮换饲养时未知耳标的位置跟踪，降低规模养殖中耳标的成本。本发明的养殖数据采集方法，结合耳标跟踪方法与视频处理技术，采集特定动物的养殖过程数据，避免通过直接监控设施识别耳标，降低对养殖场硬件设施的要求。
Description
技术领域
本发明涉及电子标签的通信编码技术领域，尤其涉及一种耳标的跟踪方法及养殖数据采集方法。
背景技术
在数字化养殖系统中，给动物佩戴耳标可以跟踪动物的位置，达到精细化管理的目的。中国专利申请CN110286625B公开了一种饲养对象管理系统和管理方法。在该系统中，耳标接收模块采集饲养对象的身份信息，并将身份信息发送给控制器。控制器根据养殖过程信息确定饲养对象的个体状态。但是当饲养对象规模增大，耳标数量增加会造成射频信道冲突。
对于有源标签，给每一个有源标签分配一个独立的信道，可以解决耳标信道冲突。这种方式成本高，不适用于规模养殖领域。对于无源标签，预先给标签设置通信间隔，也可以解决信道冲突的问题。阅读器在固定的时间与不同的无源标签通信，在非通信时段无源标签保持沉默。这种方式成本低，但是需要已知标签数量，再设置通信时间序列。例如中国专利申请CN111401093B公开的RFID标签识别方法、装置、计算机设备及和存储介质，该方法读取第一预设时间内的RFID标签集合，获取识别出的RFID标签的数量，以第二预设时间为周期轮询读取的RFID标签集合的第二数据。在规模养殖过程中，经常出现妊娠猪、病疫猪的转场，每次转场要重新设置通信时间序列，否则阅读器会丢失对转场耳标的跟踪。随着养殖数量的增加，通信时间序列越来越长，影响通信效率。
进一步的，无源标签存储容量有限，难以存储过多养殖数据，需要结合其他方式监测养殖过程数据。例如中国专利申请CN112036206A公开的基于识别码式猪耳标的监控方法、装置及系统。该监控方法实时获取视频中每一帧对应的猪只图像，对猪只图像中的识别码进行定位，对定位后的识别码进行识别得到与识别码对应的猪只信息，根据图像的变化识别猪只异常行为。该监控方法要求从监控视频中识别耳标的识别码，对监控视频的质量要求较高，难以推广应用。因此，现有技术有待进一步改进。
发明内容
针对上述问题，本发明提供了一种耳标的跟踪方法及养殖数据采集方法，通过对耳标的编码筛选，确定进入阅读器覆盖区域的耳标，实现动物轮换饲养时未知耳标的位置跟踪，实现耳标的小型化，降低规模养殖中耳标的成本。进一步的，本发明还提供了一种养殖数据采集方法，结合耳标跟踪方法与视频处理技术，采集特定动物的养殖过程数据，避免通过直接监控设施识别耳标，降低对养殖场硬件设施的要求。
本申请的发明目的可通过以下技术手段实现：
一种耳标的跟踪方法，包括以下步骤：
步骤1：为每一动物分配一耳标，该耳标具有对应动物的身份编号，创建第一集合A1和第三集合A3，第一集合A1由m1个待跟踪耳标的身份编号组成，第三集合A3预设为空集；
步骤2：阅读器创建一个具有L1位的第一编码表，根据第一编码函数分别对第一集合A1中的身份编号进行编码运算，获得m1个第一编码值，将第一编码值映射至第一编码表的编码位，将一非零整数赋给被映射的编码位；
步骤3：阅读器创建m1个具有L2位的第二编码表，根据第二编码函数分别对第一集合A1中的身份编号进行编码运算，获得m1个第二编码值，将第二编码值映射至m1个第二编码表的编码位，将一非零整数赋给被映射的编码位；
步骤4：阅读器广播第一信号，第一信号包含第一编码表，多个耳标接收该第一编码表后根据第一编码函数计算第一编码值，若该耳标的第一编码值映射至第一编码表的非零位，该耳标进入激活状态；
步骤5：处于激活状态的耳标创建具有L2位的第三编码表，根据第二编码函数对身份标识进行编码运算得到第二编码值，将第二编码值映射至第三编码表的编码位，将一非零整数赋给被映射的编码位；
步骤6：多个耳标根据第三编码表的非零位向阅读器反馈第二信号，阅读器创建具有L2位的第四编码表，阅读器根据接收到第二信号的通信时间序列将第四编码表的相应编码位赋值为非零整数；
步骤7：阅读器将m1个第二编码表映射至第四编码表，若第二编码表的非零位映射至第四编码表的非零位，将该第二编码表对应的身份编号存入第三集合A3；
步骤8：阅读器根据第三集合A3创建第三信号，第三信号为第三集合A3的每一身份编号分配一响应帧，阅读器广播第三信号；
步骤9：处于激活状态的耳标接收第三信号，至少一个耳标根据响应帧反馈第四信号，阅读器根据第四信号确定进入该阅读器的覆盖区域的m4个耳标。
在本发明中，所述第一编码表或第二编码表的编码位预设为0。
在本发明中，处于激活状态的耳标的身份编号组成第二集合A2，进入阅读器覆盖区域的耳标身份编号组成第四集合A4，A1∩A2=A4，A3∩A2=A4。
在本发明中，在步骤4中，所述第一信号还包括第一编码函数的系数以及反馈第二信号的通信时间序列，该通信时间序列的长度为L2。
在本发明中，在步骤6中，阅读器在所述通信时间序列检测信道，若信道收到第二信息，将第四编码表的相应编码位赋值为1，若信道未收到第二信息，将第四编码表的相应编码位赋值为0。
一种根据所述耳标的跟踪方法的养殖数据采集方法，包括以下步骤：
步骤100：在养殖场布置多个饲养区，每一饲养区设置阅读器、多个信号发射器以及监控装置；
步骤200：根据待采集的多个动物的耳标生成第一集合A1，根据所述耳标的跟踪方法识别进入阅读器的覆盖区域的m4个耳标；
步骤300：所述信号发射器向饲养区发射测距信号，m4个耳标响应所述测距信号，预测所述耳标的位置坐标，跟踪进入每一饲养区的m5个耳标；
步骤400：监控装置提取饲养区的单帧图像，识别所述单帧图像中的m5个动物轮廓，根据所述耳标的位置坐标将动物轮廓匹配至对应的身份编码；
步骤500：提取每一动物的连续图像，采集动物的养殖数据。
在本发明中，在步骤100中，饲养区位于阅读器的覆盖区域内，m4≥m5。
在本发明中，在步骤200中，将病疫康复动物分配至多个饲养区，第一集合A1由病疫康复动物的身份编号组成。
在本发明中，在步骤400中，根据静态图像算法识别动物轮廓的外接矩形，提取耳标所在的候选框。
在本发明中，在步骤500中，根据动态图像算法识别动物行为，获得动物的养殖数据。
实施本发明的耳标的跟踪方法及养殖数据采集方法，其有益效果在于：本发明的多个耳标共用一个信道，与同一阅读器连接，降低了数字化养殖系统的成本。本发明通过对无源耳标的编码，快速估计加入养殖区的未知耳标，进而设置相适应的通信时间序列，再根据耳标的响应情况匹配未知耳标。当饲养区内批量动物轮换时，不必唤醒饲养区的原有耳标，降低耳标轮询时间。进一步的，本发明通过耳标跟踪方法与图像处理方法采集养殖数据，避免通过监控设施识别动物身份，降低对养殖场硬件设施的要求。
附图说明
图1为本发明的耳标的跟踪方法的流程图；
图2为本发明的第一集合的耳标与第一编码表映射关系的拓扑图；
图3为本发明的生成一个第一编码表的示意图；
图4为本发明的生成m1个第二编码表的示意图；
图5为本发明的激活状态的耳标映射第一编码表的拓扑图；
图6为本发明的休眠状态的耳标映射第一编码表的拓扑图；
图7为本发明的部分第二编码表与第四编码表的映射关系的示意图；
图8为本发明的第一集合A1的示意图；
图9为本发明的第二集合A2的示意图；
图10为本发明的第三集合A3的示意图；
图11为本发明阅读器与耳标的系统框图；
图12为本发明的养殖数据采集方法的流程图；
图13为本发明的养殖场的示意图；
图14为本发明的饲养区的示意图；
图15为本发明的动物轮廓的外接矩形的示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
在养殖场区分多个饲养区，便于规模养殖时的分类管理，每个饲养区的动物通常在十几只到几十只不等。如本申请人的在先专利所述，养殖系统可以识别某一动物出现体温上升等疾病征兆，将病疫动物集中饲喂。病疫动物康复后，再返回至饲养区。动物在饲养区之间转场时，虽然可以人为干预进入饲养区的动物数量，但是阅读器无法确定相应动物的身份编号，无法快速与相应的耳标建立连接，丢失对这部分耳标的跟踪。因此，本发明首先确定全部病疫康复动物的耳标（第一集合A1），再向饲养区广播第一信号，阅读器根据耳标反馈的数据预测估计位于覆盖范围的病疫康复动物的耳标（第三集合A3），进入覆盖区域的病疫康复动物的耳标（第四集合A4）最后应答阅读器，并与阅读器建立连接。本发明通过两次编码筛选，可以快速估计跟踪进入某一阅读器覆盖范围的耳标。
实施例一
如图1至图10所示的本发明耳标的跟踪方法，包括以下步骤。
步骤1：为每一动物分配一耳标，该耳标具有对应动物的身份编号，创建第一集合A1和第三集合A3，第一集合A1由m1个待跟踪耳标的身份编号组成，第三集合A3预设为空集。在入栏前为每一动物设置身份编号，养殖场全部动物耳标的总集为A0，第一集合A1为本次病疫康复动物的集合。A0-A1为未病疫动物的集合。第三集合A3为阅读器此次寻址的集合，因第三集合A3的元素未知，预设为空集。
步骤2：阅读器创建一个具有L1位的第一编码表，根据第一编码函数分别对第一集合A1中的身份编号进行编码运算，获得m1个第一编码值，将第一编码值映射至第一编码表的编码位，将一非零整数赋给被映射的编码位。
在本实施例中，L1=100。第一编码表的全部编码位预设为0。将身份编号代入第一编码函数得出第一编码值，取第一编码值的后两位+1后得到所映射的编码位。若任意编码位被映射一次以上，该编码位赋值为1。参照图2，映射完成后的第一编码表由多个0或1的编码位组成。
步骤3：阅读器创建m1个具有L2位的第二编码表，根据第二编码函数分别对第一集合A1中的身份编号进行编码运算，获得m1个第二编码值，将第二编码值映射至m1个第二编码表的编码位，将一非零整数赋给被映射的编码位。
在本实施例中，L2=50。第二编码表的全部编码位预设为0。将身份编号代入第二编码函数得出第二编码值。第二编码值的后两位小于等于50的，取第二编码值的后两位+1后得到所映射的编码位，第二编码值的后两位大于50的，第二编码值的后两位-50为所映射的编码位。若任意编码位被映射，该编码位赋值为1，否则保持为0。与第一编码表不同，第二编码表具有m1个，每个第二编码表与第一集合的身份编号对应。对照图3和图4，第一集合的身份编号经第一编码函数的编码赋值操作后，获得一个第一编码表。同时，第一集合的身份编号经第二编码函数的编码赋值操作后，获得m1个第二编码表。
步骤4：阅读器广播第一信号，第一信号包含第一编码表，多个耳标接收该第一编码表后根据第一编码函数计算第一编码值，若该耳标的第一编码值映射至第一编码表的非零位，该耳标进入激活状态。所述第一信号还包括第一编码函数的系数以及反馈第二信号的通信时间序列。在另一实施例中，第一编码函数预存在耳标的存储器内。
耳标根据自身的身份编码计算第一编码值，并采用步骤2所示的方法映射相应的编码位。参照图5所示，部分耳标的第一编码值可以映射到非零位，此部分耳标进入激活状态。参照图6所示，部分耳标的第一编码值映射到零位，此部分耳标保持休眠状态，在接下来的通信过程中，不响应阅读器。
步骤5：处于激活状态的耳标创建具有L2位的第三编码表，根据第二编码函数对身份标识进行编码运算得到第二编码值，将第二编码值映射至第三编码表的编码位，将一非零整数赋给被映射的编码位。
由于第一编码表为第一集合全部耳标的映射，作为第一集合子集的第三集合中的全部耳标处于激活状态。此外还有部分耳标不属于第一集合，由于编码位的重叠，也处于激活状态。第二编码函数寄存在耳标内，处于激活状态的耳标采用步骤3的方法给第三编码表的编码位赋值。
步骤6：多个耳标根据第三编码表的非零位向阅读器反馈第二信号，阅读器创建具有L2位的第四编码表，阅读器根据接收到第二信号的通信时间序列将第四编码表的相应编码位赋值为非零整数。
耳标根据第一信号指示的通信时间序列反馈第二信号，通信时间序列的长度与第三编码表的长度相同。因全部耳标共用一个信道，阅读器不区分第二信号的来源。阅读器在所述通信时间序列检测信道，将第四编码表的相应编码位赋值为1，若信道未收到第二信息，将第四编码表的相应编码位赋值为0。因此，第四编码表包含全部激活状态的耳标的映射信息。
步骤7：阅读器将m1个第二编码表映射至第四编码表，若第二编码表的非零位映射至第四编码表的非零位，将该第二编码表对应的身份编号存入第三集合A3。如图7所示，部分第二编码表可以完成映射，部分第二编码表的非零位无法完成映射。除了第三集合中全部耳标可以完成映射外，由于编码位的重叠，部分不属于第三集合但属于第一集合的耳标也可以完成映射。经过两次编码过滤，误差大大降低。
步骤8：阅读器根据第三集合A3创建第三信号，第三信号为第三集合A3的每一身份编号分配一响应帧，阅读器广播第三信号。在本实施例中，第三集合的耳标数量与阅读器覆盖区域的实际耳标数量接近，第三信号的长度得以降低。本发明实现了在动物批量轮换时，可以较为准确的估计新加入的耳标，避免唤醒饲养区的全部耳标，降低耳标轮询时间。
步骤9：处于激活状态的耳标接收第三信号，至少一个耳标根据响应帧反馈第四信号，阅读器根据第四信号确定进入该阅读器的覆盖区域的m4个耳标。m4个耳标为实际处于阅读器覆盖区域的新加入耳标，本实施可以设置相适应的信号长度，快速匹配新加入的耳标。
对照图8至图10，第一集合A1中耳标为全部病疫康复动物耳标。阅读器覆盖范围的耳标组成第四集合A4，A4∈A1。本实施例需要估计哪些处于当前阅读器的覆盖范围（第四集合A4），以便缩短阅读器的寻址时间。阅读器广播第一信号后，m2个耳标响应该第一信号并处于激活状态。m2≤m1，完成了第一轮编码筛选。如图9所示，处于激活状态的耳标的身份编号组成第二集合A2，第二集合A2包含病疫康复动物耳标和部分健康动物耳标，A1∩A2=A4。
第二集合中m2个耳标反馈第二信号，阅读器根据第二信号估计m3个耳标位于覆盖区域。m3≤m1，完成了第二轮编码筛选。如图10所示，m3个耳标组成第三集合A3。A3∩A2= A4，阅读器创建的第三信号，最终有m4个耳标应答，阅读器确定有m4个耳标加入其覆盖范围。
实施例二
本实施例进一步公开了第一编码函数的优选实施例。在本实施例中第一编码函数为三次多项式，编码值y=ax3+bx2+cx+d，a、b、c、d分别为多项式的系数，x为身份编码。为了降低编码位冲突，a、b、c、d通常为质数。阅读器在第一信号中广播第一编码函数的系数、反馈第二信号的通信时间序列。耳标将身份编码x代入三次多项式计算第一编码值，第一编码值的后两位+1后得到所映射的编码位。例如第一编码值21577映射至编码位78。因编码位不能无限制延长，存在编码位冲突的可能。当同一编码位被多个耳标映射时，该编码位赋值仍为1。
第二编码函数可以采用二次多项式或者系数与第一编码函数不同的三次多项式。采用多项式的编码算法可以降低算法执行难度，适用于无源耳标。在另一实施例中，第一编码函数为哈希函数，生成任意身份编码对应的哈希值，将哈希值映射至对应编码位。哈希函数具有强抗碰撞性，编码位冲突更低，第三集合与第四集合更接近。但是哈希函数算法执行消耗资源大，对耳标硬件要求高。
实施例三
本实施例公开了阅读器和耳标优选的结构。如图11所示，阅读器包括微控制器、读写模块、发射模块、接收模块、第一天线、电源等元件。耳标包括第二天线、储能模块、处理器、存储器等元件。
微控制器执行数据运算，生成第一编码表、第二编码表等数据。读写模块产生高频发射能量，激活耳标并为其提供能量。发射模块对发射信号进行调制。接收模块对接收信号进行解调。第一天线建立射频电磁波耦合耳标，向耳标传递信号。电源为读写模块、微控制器等供电。第二天线用于接收第一天线的信号并反馈响应信号，储能模块将第一天线信号中部分电磁波能量转换为直流电，并给处理器供电。处理器执行必要的数据处理要信号调制解调。存储器存储身份编号，第二编码函数等必要数据。在无源标签中，处理器、存储器通常集合在一个芯片中，芯片运算能力小但功耗低。
作为本发明进一步改进，耳标根据通信时间序列向阅读器反馈的第二信号。若第三编码表的相应编码位为1，耳标为高电平状态，储能模块的输出开关接通，发射一个第二信号。若第三编码表的相应编码位为0，耳标为低电平状态，储能模块的输出开关闭合，不发射信号。为降低功耗，第二信号可以仅为不加载数据内容的方波信号，信号长度可以是0.1至2微秒。
实施例四
养殖场监控设备的单帧图像的清晰度有限，难以完成高精度的文字识别，为了应用智能养殖系统更新全部硬件设施的成本较高。为了实时监控特定饲养区内动物的养殖过程数据，本实施例首先确定位于饲养区的m5个耳标，再将m5个耳标匹配至监控视频，跟踪每一病疫康复动物的养殖行为。如图12至图15所示的本发明根据所述耳标的跟踪方法的养殖数据采集方法，包括以下步骤。
步骤100：在养殖场布置多个饲养区，每一饲养区设置阅读器、多个信号发射器以及监控装置。如图13所示，阅读器的覆盖范围通常为圆形，饲养区的形状通常为矩形。饲养区位于阅读器的覆盖区域内，阅读器确定的新加入耳标包含饲养区的耳标。通常m4≥m5。
步骤200：根据待采集的多个动物的耳标生成第一集合A1，根据所述耳标的跟踪方法识别进入阅读器的覆盖区域的m4个耳标。第一集合A1由病疫康复动物的身份编号组成，将病疫康复的动物分配至多个饲养区，不同饲养区的阅读器开始识别新加入的耳标。
步骤300：所述信号发射器向饲养区发射测距信号，m4个耳标响应所述测距信号，预测所述耳标的位置坐标，跟踪进入每一饲养区的m5个耳标。建立信道后，信号发射器向耳标发射高功率信号，耳标将信号强度反馈至阅读器。参照图14，阅读器采用例如三角定位算法等方法估计每一耳标的位置坐标，识别位于饲养区的矩形范围内的m5个耳标。通过该方法可以排除位于阅读器覆盖区域但是不属于饲养区的耳标。
步骤400：监控装置提取饲养区的单帧图像，识别所述单帧图像中的m5个动物轮廓，根据所述耳标的位置坐标将动物轮廓匹配至对应的身份编码。根据静态图像算法识别动物轮廓的外接矩形，提取耳标所在的候选框。本实施例的静态识别算法可以包括以下具体步骤。步骤401：首先截取单帧图像中的饲养区；步骤402：自适应阈值分割单帧图像；步骤403：根据动物形态分割动物的粘连并再填补图像孔洞；步骤404：删除小面积连通区域；步骤405：最后生成各连通区域的外接矩形；步骤406：根据该外接矩形截取原始单帧图像，根据区域检测网络 RPN提取动物头部的多个候选框；步骤407：经由训练好的目标检测网络Fast R-CNN确定动物头部所在的候选框。包含外接矩形与候选框的单帧图像如图15所示。将位置坐标位于该候选框的耳标匹配至对应动物。若位置坐标不在候选框内，可以采用距离权重算法为耳标匹配最佳的候选框。本步骤可以在动物轮廓的基础上进一步识别耳标所在的头部轮廓，提高匹配准确性。
步骤500：提取每一动物的连续图像，采集动物的养殖数据。本实施例根据动态图像算法识别动物行为，获得动物的养殖数据。本实施例的养殖数据为动物行为。动态识别算法可以包括以下具体步骤。步骤501：计算动物在单帧图像中的光流场；步骤502：根据连续图像中多幅单帧图像的先后顺序建立动物的光流序列；步骤503：提取光流序列的运动特征；步骤504：将运动特征输入 SVM分类器中构建动物的行为类别。行为类别包括进食、运动、坐卧等。根据一个周期的行为类别确定动物的病疫恢复情况。本实施例通过耳标跟踪方法与图像处理方法，根据定位算法识别位于饲养区的病疫康复动物，再结合图像轮廓提取方法匹配图像中的动物，该方法只需要识别动物轮廓，不必读取耳标等的文字内容，耳标得以小型化，降低对养殖场监控硬件设施的要求。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改，等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种耳标的跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：为每一动物分配一耳标，该耳标为无源耳标，该耳标具有对应动物的身份编号，创建第一集合A1和第三集合A3，第一集合A1由m1个待跟踪耳标的身份编号组成，第三集合A3预设为空集；
步骤2：阅读器创建一个具有L1位的第一编码表，根据第一编码函数分别对第一集合A1中的身份编号进行编码运算，获得m1个第一编码值，将第一编码值映射至第一编码表的编码位，将一非零整数赋给被映射的编码位；
步骤3：阅读器创建m1个具有L2位的第二编码表，根据第二编码函数分别对第一集合A1中的身份编号进行编码运算，获得m1个第二编码值，将第二编码值映射至m1个第二编码表的编码位，将一非零整数赋给被映射的编码位；
步骤4：阅读器广播第一信号，第一信号包含第一编码表，多个耳标接收该第一编码表后根据第一编码函数计算第一编码值，若该耳标的第一编码值映射至第一编码表的非零位，该耳标进入激活状态，其中，m2个耳标响应第一信号并处于激活状态，处于激活状态的耳标的身份编号组成第二集合A2，m2≤m1；
步骤5：处于激活状态的耳标创建具有L2位的第三编码表，根据第二编码函数对身份编号进行编码运算得到第二编码值，将第二编码值映射至第三编码表的编码位，将一非零整数赋给被映射的编码位；
步骤6：多个耳标根据第三编码表的非零位向阅读器反馈第二信号，阅读器创建具有L2位的第四编码表，阅读器根据接收到第二信号的通信时间序列将第四编码表的相应编码位赋值为非零整数；
步骤7：阅读器将m1个第二编码表映射至第四编码表，若第二编码表的非零位映射至第四编码表的非零位，将该第二编码表对应的身份编号存入第三集合A3，其中，m3个耳标组成第三集合A3，m3≤m1；
步骤8：阅读器根据第三集合A3创建第三信号，第三信号为第三集合A3的每一身份编号分配一响应帧，阅读器广播第三信号；
步骤9：处于激活状态的耳标接收第三信号，至少一个耳标根据响应帧反馈第四信号，阅读器根据第四信号确定进入该阅读器的覆盖区域的m4个耳标，进入阅读器覆盖区域的耳标身份编号组成第四集合A4，其中，A1∩A2=A4，A3∩A2= A4。
2.根据权利要求1所述的耳标的跟踪方法，其特征在于，所述第一编码表或第二编码表的编码位预设为0。
3.根据权利要求1所述的耳标的跟踪方法，其特征在于，在步骤4中，所述第一信号还包括第一编码函数的系数以及反馈第二信号的通信时间序列，该通信时间序列的长度为L2。
4.根据权利要求1所述的耳标的跟踪方法，其特征在于，在步骤6中，阅读器在所述通信时间序列检测信道，若信道收到第二信息，将第四编码表的相应编码位赋值为1，若信道未收到第二信息，将第四编码表的相应编码位赋值为0。
5.一种根据权利要求1至4任意一项所述耳标的跟踪方法的养殖数据采集方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤100：在养殖场布置多个饲养区，每一饲养区设置阅读器、多个信号发射器以及监控装置；
步骤200：根据待采集的多个动物的耳标生成第一集合A1，根据所述耳标的跟踪方法识别进入阅读器的覆盖区域的m4个耳标；
步骤300：所述信号发射器向饲养区发射测距信号，m4个耳标响应所述测距信号，预测所述耳标的位置坐标，跟踪进入每一饲养区的m5个耳标；
步骤400：监控装置提取饲养区的单帧图像，识别所述单帧图像中的m5个动物轮廓，根据所述耳标的位置坐标将动物轮廓匹配至对应的身份编码；
步骤500：提取每一动物的连续图像，采集动物的养殖数据。
6.根据权利要求5所述的养殖数据采集方法，其特征在于，在步骤100中，饲养区位于阅读器的覆盖区域内，m4≥m5。
7.根据权利要求5所述的养殖数据采集方法，其特征在于，在步骤200中，将病疫康复动物分配至多个饲养区，第一集合A1由病疫康复动物的身份编号组成。
8.根据权利要求5所述的养殖数据采集方法，其特征在于，在步骤400中，根据静态图像算法识别动物轮廓的外接矩形，提取耳标所在的候选框。
9.根据权利要求5所述的养殖数据采集方法，其特征在于，在步骤500中，根据动态图像算法识别动物行为，获得动物的养殖数据。
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