[發明專利]一種智能投喂控制方法及裝置

有效

• 申請號: 201810073204.6
• 申請日: 2018-01-25
• 公開（公告）號: CN108445746B
• 公開（公告）日: 2020-12-29
• 發明（設計）人: 周超;楊信廷;孫傳恒;徐大明;吝凱;郭強;陳瀾
• 申請（專利權）人: 北京農業信息技術研究中心
• 主分類號: G05B13/04
• 分類號: G05B13/04
• 代理公司: 北京路浩知識產權代理有限公司 11002
• 代理人: 王瑩;吳歡燕

1.一種智能投喂控制方法，其特征在于，包括：

S1，根據智能投喂過程的配置參數，采集被投喂群體攝食過程中的攝食圖像；

S2，根據所述配置參數，對所述攝食圖像進行基于給定算法的圖像數據處理，提取所述被投喂群體的攝食行為指標，并基于所述攝食行為指標實現投喂決策；

S3，根據所述投喂決策，控制對所述被投喂群體的投喂時間及投喂量;步驟S2中所述對所述攝食圖像進行基于給定算法的圖像數據處理，提取所述被投喂群體的攝食行為指標的步驟進一步包括：

基于所述攝食圖像，利用所述給定算法，分別提取所述被投喂群體的聚集程度指標FI和搶食強度指標SI；

相應的，步驟S2中所述基于所述攝食行為指標實現投喂決策的步驟進一步包括：

基于所述聚集程度指標FI和所述搶食強度指標SI，利用根據行為指標模糊化處理構建并訓練和測試好的自適應模糊推理模型ANFIS，獲取開始投喂或者停止投喂的決策輸出；

在所述基于所述攝食圖像，利用所述給定算法，分別提取所述被投喂群體的聚集程度指標FI和搶食強度指標SI中，提取所述被投喂群體的聚集程度指標FI具體包括：

從所述攝食圖像中取出背景圖像后，獲取目標物體的圖像；

計算所述目標物體的質心并對其進行Delaunay三角剖分，獲取Delaunay三角網；

分別計算每個所述Delaunay三角網的周長，并獲取周長平均值；

利用所述周長平均值表征所述聚集程度指標FI；

提取所述搶食強度指標SI具體包括：

從所述攝食圖像中取出背景圖像后，獲取前景目標物體的圖像；

對所述前景目標物體的圖像進行灰度化處理后，生成灰度共生矩陣；

根據所述灰度共生矩陣獲取所述攝食圖像的圖像紋理特征；

利用所述圖像紋理特征表征所述搶食強度指標SI。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，根據所述行為指標模糊化處理構建所述自適應模糊推理模型ANFIS的步驟進一步包括：

S21，初始化所述自適應模糊推理模型ANFIS的步長參數、上升速率參數及下降速率參數，并選取給定形狀的隸屬度函數；

S22，分別按對應的設定劃分標準確定所述聚集程度指標FI和所述搶食強度指標SI分別對應的行為指標模糊子集；

S23，基于所述聚集程度指標FI和所述搶食強度指標SI分別對應的行為指標模糊子集，制定“if-then”的模糊控制規則。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，訓練和測試所述自適應模糊推理模型ANFIS的步驟進一步包括：

S24，選取滿足設定數量要求的一組所述攝食圖像作為樣本圖像，并分別提取各所述樣本圖像的所述聚集程度指標FI和所述搶食強度指標SI；

S25，以所述聚集程度指標FI和所述搶食強度指標SI作為輸入，以事先獲取的各所述樣本圖像分別對應的投喂決策作為決策輸出，形成訓練和測試樣本集；

S26，選取所述訓練和測試樣本集中給定比例的樣本作為訓練樣本，其余作為測試樣本，并利用所述訓練樣本逐次訓練所述自適應模糊推理模型ANFIS，直至訓練完成；

S27，利用所述測試樣本對訓練完成的所述自適應模糊推理模型ANFIS進行逐次測試，直至測試結果滿足設定標準，測試完成。