[發明專利]一種基于視頻活躍性分析的智能化豬圈養監視系統

有效

• 申請號: 201910509928.5
• 申請日: 2019-06-13
• 公開（公告）號: CN110222664B
• 公開（公告）日: 2021-07-02
• 發明（設計）人: 連衛民;王桂芝;孫漢卿;張建偉;李丹;權慶樂;劉征;張先哲
• 申請（專利權）人: 河南牧業經濟學院
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/32;G06T7/11;G06T7/187;G06T7/90
• 代理公司: 鄭州芝麻知識產權代理事務所(普通合伙) 41173
• 代理人: 董曉勇

本發明公開了一種基于視頻活躍性分析的智能化豬圈養監視系統，針對畜牧業養殖圈養場景下動物行為的實例級別監視仍待提升的問題。該發明使用基于深度卷積神經網絡的語義分割得到動物的遮罩；使用基于顏色顯著度公式分割動物的帶顏色耳標；針對語義分割的遮罩通過距離變換方法處理得到實例分割結果；依照實例分割的結果，使用距離優先方法和姿態約束條件將耳標與實例關聯，得到動物骨骼模型；基于動物骨骼模型，得到其中心點位置及頭部朝向的屬性，加入感興趣區域計數器；基于感興趣計數器得出豬的咬尾判定方法。該發明利用監控視頻信息，結合耳標信息，通過基于骨骼模型的感興趣區域事件來對錄像中需要注意的時間點進行標記。

技術領域

本發明涉及畜牧業養殖圈養場景下的計算機視覺監視分析系統，特別是涉及一種基于視頻活躍性分析的智能化豬圈養監視系統。

背景技術

畜牧業監控是響應大數據和人工智能概念的產業，近年來，很多圈養動物的棚子部署了視頻監控，但其作用僅限于安防和人工觀察動物習性。觀察動物特殊行為的任務特性決定了人工觀察動物習性的工作效率低下，一方面浪費了人力和時間，一方面還有漏檢的可能性，這些因素進一步降低了視頻監控的實際價值。導致上述矛盾的原因在于視頻序列沒有引入分析系統，沒有關鍵時刻的標簽，也沒有參考性的數據。

目前使用物體檢測器的方法不適用于動物的實例級別監視，即難以獲得每一頭動物的信息。基于物體檢測器的方法大部分使用邊界框，由于動物姿態和朝向不確定，基于邊界框的方法難以監視動物的活躍性數據。使用語義分割的結果不能區分每一頭動物，只能提供大致的遮罩，只有后處理才能實現實例級別的分割。若能實現實例級別的分割，即可進一步分析動物的活動。目前采用鮮艷顏色的耳標可以直接通過顏色分割算法得到遮罩，若飼養環境不允許出現鮮艷顏色，使用紅外反光材料的耳標也能用于分割并得到位置。耳標和動物遮罩結合可以得知動物的朝向甚至頭部方向。

目前使用深度卷積神經網絡進行語義分割的任務已經十分成熟，大部分攝像頭是安裝在頂棚的，較高的機位能獲得接近俯視的效果，使用預訓練好的模型，僅需要標注少量樣本進行繼續訓練的微調工作即可適配到各個場地。

發明內容

本發明克服了現有技術中畜牧業養殖圈養場景下動物行為的實例級別監視仍待提升的問題，提供一種能夠輔助人工回放視頻和提供計算機分析參考性數據的基于視頻活躍性分析的智能化豬圈養監視系統。

本發明的技術解決方案是，提供一種具有以下結構的基于視頻活躍性分析的智能化豬圈養監視系統：對透視變換后的視頻進行基于視覺的處理和分析，含有以下步驟，步驟a，使用基于深度卷積神經網絡的語義分割得到動物的遮罩；步驟b，使用基于顏色顯著度公式分割動物的帶顏色耳標；步驟c，針對語義分割的遮罩通過距離變換方法處理得到實例分割結果；步驟d，依照實例分割的結果，使用距離優先方法和姿態約束條件將耳標與實例關聯，得到動物骨骼模型；步驟e，基于動物骨骼模型，得到其中心點位置及頭部朝向的屬性，加入感興趣區域計數器；步驟f，基于感興趣計數器得出豬的咬尾判定方法。

所述步驟a中使用的深度卷積神經網絡符合以下端到端特征：1、輸入圖像為RGB彩色圖像；2、輸出圖像是置信圖或經過后處理的二值遮罩。

所述步驟b中顏色顯著度數值是單通道的，基于RGB通道數值和目標顏色相似度相乘得到。

所述步驟c中針對二值圖進行距離變換得到實例分割結果，通過閾值化分割出不再連通的二值遮罩。