[發(fā)明專利]一種基于深度學(xué)習(xí)模型的仔豬被壓檢測方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110724368.2
• 申請日: 2021-06-29
• 公開（公告）號: CN113326899A
• 公開（公告）日: 2021-08-31
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 杜曉冬;樊士冉;張瑞雪;張志勇;陳麒麟;閆雪冬;趙鋮
• 申請（專利權(quán)）人: 西藏新好科技有限公司;山東新希望六和農(nóng)牧科技有限公司;山東新希望六和集團(tuán)有限公司;夏津新希望六和農(nóng)牧有限公司;新希望六和股份有限公司;北京新六農(nóng)牧科技有限公司;四川新希望六和豬育種科技有限公司;新希望集團(tuán)有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)模型的仔豬被壓檢測方法，涉及養(yǎng)殖技術(shù)領(lǐng)域，技術(shù)方案為，在豬產(chǎn)房欄位內(nèi)設(shè)置麥克風(fēng)陣列；通過麥克風(fēng)采集兩個欄位的聲音；根據(jù)采集到的聲音，判斷聲源位置；結(jié)合基于CNN和聲譜圖所建立的仔豬被壓發(fā)聲模型，判斷仔豬是否出現(xiàn)被壓情況。本發(fā)明的有益效果是：本方案提供的方法將解放產(chǎn)房對勞動力的需求，降低企業(yè)的生產(chǎn)管理成本，提高畜牧養(yǎng)殖的數(shù)智化水平。此外，從生產(chǎn)角度來看，通過本方案的方案方法，可以降低仔豬死淘率，解救更多的仔豬，另其可轉(zhuǎn)化為繼續(xù)培育的生長育肥豬，對進(jìn)一步提高畜牧企業(yè)的經(jīng)營利潤有很大幫助。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及養(yǎng)殖技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于深度學(xué)習(xí)模型的仔豬被壓檢測方法。

背景技術(shù)

據(jù)統(tǒng)計，在母豬產(chǎn)仔過程中會發(fā)生每10頭小豬就有1頭被母豬壓死的現(xiàn)象。近一半的死亡情況發(fā)生在小豬出生后的前3天。如果在母豬壓在小豬3分鐘之內(nèi)站起來，小豬就有存活的希望。發(fā)生此類事件時，傳統(tǒng)的方法是當(dāng)飼養(yǎng)員發(fā)現(xiàn)小豬被壓后沖到母豬身邊，通過拍打它的方式讓它站起來拿走小豬，久而久之，母豬適應(yīng)了這種拍打后不再站立起來，所以這種依靠人為主觀意志和行為來解救仔豬的方式費(fèi)時耗力，且并不能有效解決該痛點問題。

此外，畜牧養(yǎng)殖環(huán)境的復(fù)雜性也對一些自動化養(yǎng)殖設(shè)備運(yùn)行穩(wěn)定性提出巨大挑戰(zhàn)，例如：高溫、高濕、高粉塵的養(yǎng)殖環(huán)境，會對一些自動化測量傳感器產(chǎn)生較大影響，有研究借助圖像或聲音技術(shù)解決該問題，希望通過實時地、非接觸式地采集母豬躺臥的產(chǎn)床附近的聲音，利用模式識別技術(shù)識別仔豬是否發(fā)出呼救信號，提供及時反饋信息給執(zhí)行機(jī)構(gòu)(例如：機(jī)械臂，電刺激裝置等)和專業(yè)飼養(yǎng)管理員，在第一時間解救仔豬，但是市面上尚未有成熟的商業(yè)產(chǎn)品和方案來實現(xiàn)，而且基于圖像/聲音檢測技術(shù)的仔豬被壓識別準(zhǔn)確性在某些方面低于人耳/人眼檢測，無法百分百識別準(zhǔn)確，本發(fā)明專利針對該問題，結(jié)合實際的生產(chǎn)性能指標(biāo)，提出一種評估仔豬被壓檢測手段有效性的統(tǒng)計方法，該方法可以分析檢測的被壓事件是否被有效處理，使同類技術(shù)具有廣闊的研究提升空間，并評估其應(yīng)用可行性。

發(fā)明內(nèi)容

針對上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供一種基于深度學(xué)習(xí)模型的仔豬被壓檢測方法。

其技術(shù)方案為，S1、在豬產(chǎn)房欄位內(nèi)設(shè)置麥克風(fēng)陣列，所述麥克風(fēng)陣列設(shè)置在兩個豬產(chǎn)房欄位相鄰的欄位壁上，麥克風(fēng)陣列設(shè)置在欄位壁的中部，所述麥克風(fēng)陣列包括偶數(shù)個麥克風(fēng)，麥克風(fēng)對稱分布朝向兩個欄位；

S2、通過麥克風(fēng)采集兩個欄位的聲音；

S3、根據(jù)S2采集到的聲音，判斷聲源位置；

S4、結(jié)合基于CNN和聲譜圖所建立的仔豬被壓發(fā)聲模型，判斷仔豬是否出現(xiàn)被壓情況；

將聲音信號進(jìn)行短時傅里葉變換為線性頻率尺度特征，將線性頻率尺度轉(zhuǎn)換為MEL頻率尺度，以MEL頻率尺度作為CNN模型的輸入?yún)?shù)。

優(yōu)選為，所述S3根據(jù)S2采集到的聲音，判斷聲源位置的方法，具體為，

每個所述麥克風(fēng)陣列包括4個麥克風(fēng)，基于任意3個麥克風(fēng)都可以定位到二維平面內(nèi)的聲源信號；

設(shè)聲源位置為P(x,y)，其中3個麥克風(fēng)位置分別位于點S₁(-a,0)、S₂(0,0)、S₃(b,0)，點P(x,y)由θ和PS₂表示，θ為線段S₂S₃和線段PS₂之間的夾角，PO即r₂，通過幾何關(guān)系計算獲得這些參數(shù)：