[發明專利]基于人工智能的妊娠檢測方法、裝置、計算機設備和介質

在審

• 申請號: 202011303285.8
• 申請日: 2020-11-19
• 公開（公告）號: CN112587089A
• 公開（公告）日: 2021-04-02
• 發明（設計）人: 何丹;藺永;劉旭;李萬林;萬方;陳剛;李飛;賴旭
• 申請（專利權）人: 新希望六和股份有限公司;山東新希望六和集團有限公司
• 主分類號: A61B5/00
• 分類號: A61B5/00;A01K29/00
• 代理公司: 廣州華進聯合專利商標代理有限公司 44224
• 代理人: 陳金普

本申請涉及一種基于人工智能的妊娠檢測方法、裝置、計算機設備和存儲介質。采用本申請能夠縮短牲畜妊娠檢測時間，提升妊娠檢測準確度，從而提升妊娠檢測效率。所述方法包括：通過采集牲畜預設部位的待檢測視頻流，將上述待檢測視頻流輸入至預先構建的懷孕狀態分類模型，以使該懷孕狀態分類模型基于上述待檢測視頻流輸出不同懷孕狀態對應的概率值；該懷孕狀態分類模型采用基于時序的神經網絡模型；根據不同懷孕狀態對應的概率值的相對大小，確定上述牲畜的孕檢結果。

技術領域

本申請涉及妊娠圖像檢測技術領域，特別是涉及一種基于人工智能的妊娠檢測方法、裝置、計算機設備和存儲介質。

背景技術

在牲畜養殖領域，為提高生產效率，保障牲畜健康生產，需要對牲畜進行懷孕檢測。目前的牲畜孕檢都需要在牲畜懷孕達到一定階段后才能采集孕囊的B超圖像，然后由人工進行孕囊辨別，以母豬為例，一般母豬懷孕后需要至少28日孕齡以上，這時采集到的B超圖像才能被人眼識別出孕囊形狀。而小孕齡的牲畜由于孕檢的B超圖像上沒有特別明顯的孕囊形狀，人眼辨別難度高，無法盡早辨別牲畜是否受孕，進而影響了養殖場的喂養策略，降低了生產效率。

發明內容

基于此，有必要針對上述技術問題，提供一種基于人工智能的妊娠檢測方法、裝置、計算機設備和存儲介質。

一種基于人工智能的妊娠檢測方法，應用于計算機設備，所述方法包括：

采集牲畜預設部位的待檢測視頻流；

將所述待檢測視頻流輸入至預先構建的懷孕狀態分類模型，以使所述懷孕狀態分類模型基于所述待檢測視頻流輸出不同懷孕狀態對應的概率值；所述懷孕狀態分類模型采用基于時序的神經網絡模型；

根據所述不同懷孕狀態對應的概率值的相對大小，確定所述牲畜的孕檢結果。

在其中一個實施例中，所述采集牲畜預設部位的待檢測視頻流之前，還包括：

獲取樣本視頻流；所述樣本視頻流包括懷孕樣本視頻流和空懷樣本視頻流；

利用所述懷孕樣本視頻流和空懷樣本視頻流對待訓練懷孕狀態分類模型進行調參訓練，構建所述懷孕狀態分類模型。

在其中一個實施例中，所述將所述待檢測視頻流輸入至預先構建的懷孕狀態分類模型，以使所述懷孕狀態分類模型基于所述待檢測視頻流輸出不同懷孕狀態對應的概率值，包括：

通過所述懷孕狀態分類模型以預設的頻率采集所述待檢測視頻流中的多個視頻幀，識別各個視頻幀中的孕囊部位的圖像，根據所述各個視頻幀中的孕囊部位的圖像計算所述各個視頻幀中的孕囊的特征值，根據所述各個視頻幀中的孕囊的特征值預測得到所述概率值。

在其中一個實施例中，所述通過所述懷孕狀態分類模型以預設的頻率采集所述待檢測視頻流中的多個視頻幀之后，還包括：

通過所述懷孕狀態分類模型中的濾波器對各個視頻幀進行濾波處理得到降噪后的視頻幀。

在其中一個實施例中，所述預設部位的待檢測視頻流，包括：在所述預設部位按照順時針方向采集的視頻流，或者，在所述預設部位按照逆時針方向采集的視頻流。

在其中一個實施例中，所述懷孕狀態分類模型包括前向傳播模型和反向傳播模型，所述將所述待檢測視頻流輸入至預先構建的懷孕狀態分類模型，以使所述懷孕狀態分類模型基于所述待檢測視頻流輸出不同懷孕狀態對應的概率值，包括：

將所述順時針方向的視頻流輸入所述前向傳播模型，計算得到第一系數組；

將所述逆時針方向的視頻流輸入所述反向傳播模型，計算得到第二系數組；

根據所述第一系數組和所述第二系數組，以及預設的權重計算得到所述牲畜不同懷孕狀態對應的概率值。