[發明專利]一種禽類異常識別方法及裝置

在審

• 申請號: 201811618563.1
• 申請日: 2018-12-27
• 公開（公告）號: CN109711346A
• 公開（公告）日: 2019-05-03
• 發明（設計）人: 趙亞琴;徐媛;盧鵬
• 申請（專利權）人: 南京林業大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 北京超凡志成知識產權代理事務所(普通合伙) 11371
• 代理人: 趙麗娜

本發明提供了一種禽類異常識別方法及裝置，涉及視頻監控技術領域。該禽類異常識別方法包括：提取監控視頻中的圖像信息；在所述圖像信息中選取參考圖像以及食槽中無飼料時的背景圖像；分別計算每幅參考圖像中未被飼料覆蓋的圖像區域與所述背景圖像中未被飼料覆蓋的圖像區域之間的面積差值；確定所述面積差值為極大值的參考圖像對應的時刻為飼料添加結束時刻，將所述極大值作為添加飼料結束時的起始飼料量；基于所述極大值與所述飼料添加結束時刻后參考圖像對應的面積差值之間的差判斷禽類進食是否異常。該方法基于采集圖像確定食槽中的飼料量，基于通過圖像處理獲取的飼料量的變化值判斷禽類是否進食異常，從而自動識別禽類異常行為。

技術領域

本發明涉及視頻監控技術領域，具體而言，涉及一種禽類異常識別方法及裝置。

背景技術

目前，禽類養殖場遠程監控系統主要有兩種：第一種由上位機PC和下位機PLC組成，實現養殖場現場參數如溫度、濕度、氨氣等的自動監控，這類系統只能對養殖場環境監測，無法監測禽類動物的異常行為。第二種是采用監控攝像頭拍攝監控視頻，這類系統需要由專門的值班工作人員，由工作人員從監控視頻中觀察畜禽的異常行為，無法自動識別禽類的反常行為，需要耗費大量人力。

發明內容

有鑒于此，本發明實施例的目的在于提供一種禽類異常識別方法及裝置，以解決現有技術存在的無法基于監控圖像自動識別禽類的反常行為，需要耗費大量人力的問題。

第一方面，本發明實施例提供了一種禽類異常識別方法，所述禽類異常識別方法包括：提取監控視頻中的圖像信息；在所述圖像信息中選取參考圖像；確定食槽中無飼料時的背景圖像，分別計算每幅參考圖像中未被飼料覆蓋的圖像區域與所述背景圖像中未被飼料覆蓋的圖像區域之間的面積差值；確定所述面積差值為極大值的參考圖像對應的時刻為飼料添加結束時刻，將所述極大值作為添加飼料結束時的起始飼料量；基于所述極大值與所述飼料添加結束時刻后參考圖像對應的面積差值之間的差判斷禽類進食是否異常。

上述實施例將監控視頻中的包含食槽的多幀圖像作為參考圖像，基于參考圖像和食槽中無飼料的背景圖像進行圖像處理確定兩者面積差值即食槽內飼料量，并在多幅參考圖像中確定面積差值的極大值作為添加飼料結束時的飼料量，提高了飼料量判定的效率、準確率和自動化程度，然后基于飼料量在對應時間內的變化量判斷禽類進食是否異常，減少了人工識別和操作，使禽類異常情況識別可以通過處理設備基于監控視頻自動化進行，提高了禽類異常識別的效率。

綜合第一方面，所述在所述圖像信息中選取參考圖像，包括：每間隔時間t₁在所述圖像信息中選取一幀圖像I_f(k)作為飼料量檢測的第k幅圖像，其中，t₁＝μT₁，T₁為給食槽添加飼料所用時間，0.5≤μ≤1，k為正整數。。

上述實施例基于給食槽添加飼料所用時間設定間隔時間t₁，避免間隔時間太長選取的參考圖像超過兩次添加飼料間隔時間，同時避免間隔時間太短飼料減少量過少造成進食量判斷準確率較低的問題，從而提高了進食異常識別的準確率。

綜合第一方面，所述分別計算每幅參考圖像中未被飼料覆蓋的圖像區域與所述背景圖像中未被飼料覆蓋的圖像區域之間的面積差值，包括：采用兩幀差法檢測每幅參考圖像I_f(k)和所述背景圖片的對應位置所有像素的像素值變化；基于所述像素值變化分別獲得每幅參考圖像I_f(k)中未被飼料覆蓋的圖像區域與所述背景圖像中未被飼料覆蓋的圖像區域的面積差值ΔS_k。

上述實施例基于兩幀差法檢測獲得的像素值變化確定參考圖像和背景圖像中表示飼料量變化的未被飼料覆蓋的圖像區域的面積差值，該方式基于圖像處理由處理設備自動進行，避免采用個人進行識別，提高了獲取飼料變化量的效率和準確率。