[發明專利]基于妊娠后期姿態轉化特性的母豬分娩時間預測系統

在審

• 申請號: 202010768129.2
• 申請日: 2020-08-03
• 公開（公告）號: CN112131927A
• 公開（公告）日: 2020-12-25
• 發明（設計）人: 沈明霞;太猛;劉龍申;姚文;趙茹茜;陳佳;丁奇安
• 申請（專利權）人: 南京農業大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08;G06T5/00;G06T5/20;G06T5/40;G06T7/136;G06T7/90
• 代理公司: 南京天華專利代理有限責任公司 32218
• 代理人: 劉暢;徐冬濤

本發明公開了一種基于妊娠后期姿態轉化特性的母豬分娩時間預測系統，其特征在于它包括圖像采集模塊、網絡傳輸模塊、視頻存儲單元、本地服務器、中心計算模塊以及移動端接收模塊，圖像采集模塊采集妊娠后期限位欄環境下的母豬視頻，采集的數據存儲至視頻存儲單元；本地服務器截圖圖像幀通過網絡傳輸模塊上傳至中心計算模塊。本發明從圖像采集模塊，到最終的移動端接收模塊實現了端到端的自動化運行與控制，能夠極大地提升母豬管理效率，降低仔豬的死亡風險。

技術領域

本專利涉及計算機視覺、時間序列分析、畜禽精準養殖等技術領域。具體地講是一種通 過深層卷積神經網絡算法自動化檢測妊娠后期母豬姿態轉化頻率、筑巢行為表達主要姿態比 率、姿態變化統計特征、趨勢特征、時序差分特征等母豬產前姿態轉化相關特性，并對多種 特征分別進行4類時間分窗統計，將空間分布與時序統計特征融合建模實現母豬分娩時間預 測。

背景技術

初生仔豬的死亡率高達25-33％，是造成生豬養殖生產損失的突出問題之一，有研究表 明如果能夠準確預測母豬分娩時間，加以適當的人工監管和環境調控可有效降低仔豬死亡率。 目前主要通過人工記錄母豬妊娠期，憑經驗預測母豬分娩時間。然而該方法耗時耗力，且主 觀性強。通過穿戴式設備、光敏、加速度等傳感器技術自動化預測母豬分娩時間極大地減輕 了勞動力，但也有造成應激反應、功耗高、抗環境干擾能力差等問題。卷積神經網絡推動計 算機視覺各領域高速發展，利用計算機視覺技術實現自動化母豬分娩時間預測是急需解決的 一個課題。

近年來基于計算機視覺技術對動物行為進行分析多為分類任務。公開號CN109492535A 公開了一種基于計算機視覺的母豬哺乳行為識別方法。其使用了Deeplab實例分割算法提取 光流特征，適用于開放式的分娩環境，依賴母豬體型的幾何特征，不適用于規模化養殖限位 欄條件下多硬性遮擋、光線干擾明顯等場景。公開號CN106778784A公開了一種基于機器視 覺的豬個體識別與飲水行為分析的方法，公開號CN111274975A公開了一種豬只采食行為預 測的方法和裝置，均未考慮豬只行為的時序特征。

通過時間序列分析對母豬分娩時間預測的研究未有報道。

發明內容

本發明的目的在于填補現有技術的空白，提出了一種將母豬妊娠后期姿態轉化的空間特 征與時序特征相結合的方法實現母豬分娩時間的預測，克服傳統人工看守的耗時耗力問題， 避免了傳感器設備給母豬帶來的接觸式應激反應與高功耗的不足。以數據為驅動，較長地提 前了母豬分娩預測的時間，也提高了預測的容錯性，能夠適應規模化集約化生豬養殖過程中， 限位欄條件下的硬性遮擋、光線干擾嚴重的情況，實現較高準確度的母豬分娩時間預測。

技術方案：

一種基于妊娠后期姿態轉化特性的母豬分娩時間預測系統，它包括圖像采集模塊、網絡 傳輸模塊、視頻存儲單元、本地服務器、中心計算模塊以及移動端接收模塊，圖像采集模塊 采集妊娠后期限位欄環境下的母豬視頻，采集的數據存儲至視頻存儲單元；本地服務器截圖 圖像幀通過網絡傳輸模塊上傳至中心計算模塊，所述中心計算模塊執行以下步驟：

S1、姿態識別：識別母豬側臥、腹臥、胸臥、過渡姿態、坐臥、站立6類姿態；

S2、姿態轉化特性空間特征與時序特征的提取：對6類姿態檢測結果進行深入挖掘，提 取不同時間分窗下的姿態變化相關的多類空間分布與時序統計特征，并采用嵌入式特征選擇 方法篩選高方差低耦合的特征；

S3、分娩時間預測：基于提取的高權重特征和集成學習方法，對多個基學習器進行加權 決策，獲得最終的分娩預測時間T：

Q表示基模型的個數，α_q表示第q個模型的權重，P_q表示第q個模型的預測結果；

S4、將分娩預測時間T存儲至云服務器，管理人員通過移動端接收模塊及時獲知預測結 果。