[發明專利]一種牲畜估重方法、裝置及存儲介質

在審

• 申請號: 202110785254.9
• 申請日: 2021-07-12
• 公開（公告）號: CN113627486A
• 公開（公告）日: 2021-11-09
• 發明（設計）人: 楊龍
• 申請（專利權）人: 楊龍
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06Q50/02;A01K29/00
• 代理公司: 廣州三環專利商標代理有限公司 44202
• 代理人: 郭浩輝;顏希文

本發明公開了一種牲畜估重方法、裝置及存儲介質，其中方法包括：采集目標區域中待評估牲畜的圖像數據，并將所述圖像數據分為訓練集和測試集，其中，所述圖像數據包括深度數據和可見光數據；對所述訓練集中的圖像數據進行數據標注，得到待處理數據；將所述待處理數據中的深度數據以及可見光數據輸入至深度學習神經網絡模型中進行模型訓練，得到牲畜體重評估模型；將所述測試集輸入至所述牲畜體重評估模型中，得到所述待評估牲畜的體重數據。本發明實施例通過計算機視覺采集牲畜的深度數據以及可見光數據，以對牲畜進行估重，能夠有效減少工作量以及降低估重誤差，從而能夠有效提高牲畜體重評估的效率。

技術領域

本發明涉及牲畜管理技術領域，尤其是涉及一種牲畜估重方法、裝置及存儲介質。

背景技術

在牲畜養殖行業中，隨著牲畜的生長，一般都會對牲畜進行重量測定，尤其是在出欄階段，需要按重量進行價格評估。例如在生豬飼養階段，如果每天或每周統計出生豬體重的變化，則可以根據體重的變化掌握生豬的飼喂曲線，從而能夠更好的調節生豬的飲食系統，提高料肉比。現有的牲畜估重方法通常采用地秤的方式對生豬重量進行評估，即通過將生豬驅趕到有地秤的地方進行稱重。但是這種方法存在以下問題：

(1)牲畜不配合工作人員，需要工作人員花費較多時間驅趕牲畜；

(2)地秤長時間暴露在潮濕環境，設備生銹、腐蝕導致稱重誤差較大。

發明內容

本發明提供了了一種牲畜估重方法、裝置及存儲介質，以解決現有的牲畜估重方法需要較大的工作量以及容易出現誤差，導致體重評估的效率低以及誤差大的技術問題。

本發明的第一實施例提供了一種牲畜估重方法，其特征在于，包括：

采集目標區域中待評估牲畜的圖像數據，并將所述圖像數據分為訓練集和測試集，其中，所述圖像數據包括深度數據和可見光數據；

對所述訓練集中的圖像數據進行數據標注，得到待處理數據；

將所述待處理數據中的深度數據以及可見光數據輸入至深度學習神經網絡模型中進行模型訓練，得到牲畜體重評估模型；

將所述測試集輸入至所述牲畜體重評估模型中，得到所述待評估牲畜的體重數據。

進一步的，所述將所述待處理數據中的深度數據以及可見光數據輸入至深度學習神經網絡模型中進行模型訓練，得到牲畜體重評估模型，具體為：

利用深度神經網絡模型分別對所述待處理數據中的可見光數據以及深度數據進行卷積運算，得到所述待評估牲畜的特征值以及mask位圖；

將牲畜體重數據作為擬合目標，根據所述特征值以及所述mask位圖進行模型訓練，得到牲畜體重評估模型。

進一步的，在“將所述測試集輸入至所述牲畜體重評估模型中，得到所述待評估牲畜的體重數據”，之后，還包括：

將所述體重數據與牲畜的真實體重數據進行比對，若所述體重數據的準確率低于預設值，則重新進行模型訓練。

進一步的，所述可見光數據為可見光RGB數據。

進一步的，在得到所述待評估牲畜的體重數據之后，還包括：

將所述待評估牲畜的體重數數據上傳至云平臺。

本發明的第二實施例提供了一種牲畜估重裝置，包括：

數據劃分模塊，用于采集目標區域中待評估牲畜的圖像數據，并將所述圖像數據分為訓練集和測試集，其中，所述圖像數據包括深度數據和可見光數據；

數據標注模塊，用于對所述訓練集中的圖像數據進行數據標注，得到待處理數據；