[發明專利]一種柵欄過道式牛體健康數據提取裝置及其智能提取方法在審
| 申請號: | 202310001539.8 | 申請日: | 2023-01-03 |
| 公開(公告)號: | CN115918571A | 公開(公告)日: | 2023-04-07 |
| 發明(設計)人: | 張淦;張東彥;李威風;嚴海峰;周云飛;陳漢 | 申請(專利權)人: | 合肥夔牛電子科技有限公司 |
| 主分類號: | A01K29/00 | 分類號: | A01K29/00;G06V40/10;G06V40/18;G06V10/10;G06V10/26;G06V10/82;G06T7/60 |
| 代理公司: | 合肥國和專利代理事務所(普通合伙) 34131 | 代理人: | 張祥騫;吳娜 |
| 地址: | 230601 安徽*** | 國省代碼: | 安徽;34 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 柵欄 過道 式牛體 健康 數據 提取 裝置 及其 智能 方法 | ||
1.一種柵欄過道式牛體健康數據提取裝置,包括柵欄過道(7),所述柵欄過道(7)的底部安裝有電子體重秤(8),其特征在于:所述的柵欄過道(7)上安裝有均與服務器相連接的攝像頭A(1)、攝像頭B(2)、攝像頭C(3)、攝像頭D(4)、攝像頭E(5)和攝像頭F(6),所述的攝像頭A(1)、攝像頭B(2)和攝像頭C(3)均為可見光圖像采集攝像頭,所述的攝像頭D(4)、攝像頭E(5)和攝像頭F(6)均為可見光及紅外圖像采集攝像頭。
2.根據權利要求1所述的一種柵欄過道式牛體健康數據提取裝置,其特征在于:所述的攝像頭A(1)布置在柵欄過道(7)的中部頂端且其攝像范圍垂直向下,攝像頭B(2)布置在柵欄過道(7)的左側且其攝像范圍朝向攝像頭C(3),攝像頭C(3)布置在柵欄過道(7)的右側且其攝像范圍朝向攝像頭B(2);所述的攝像頭D(4)布置在柵欄過道(7)的前部頂端且其攝像范圍為后下方45°,攝像頭E(5)布置于柵欄過道(7)的左前部下方且其攝像范圍與水平面以及前視圖切面夾角均為45°,攝像頭F(6)布置于柵欄過道(7)的右前部下方且其攝像范圍與水平面以及前視圖切面夾角均為45°。
3.根據權利要求1所述的一種柵欄過道式牛體健康數據提取裝置的智能提取方法,其特征在于,包括以下步驟:
31)牛進出柵欄狀態的獲取:實時監控電子體重秤(8)數據,當體重秤數據超過閾值時,記錄牛進入過道時刻為t1;當體重秤數據低于閾值時,記錄牛離開過道時刻為t2,將t1和t2之間時刻的牛體重和攝像頭A(1)、攝像頭B(2)、攝像頭C(3)、攝像頭D(4)、攝像頭E(5)和攝像頭F(6)采集的圖像數據保存,記為當前牛體的健康數據標簽;
32)牛正面圖像的合成處理:利用攝像頭D(4)、攝像頭E(5)和攝像頭F(6)采集的三個角度牛臉可見光圖像,合成出正面無傾斜牛面部可見光圖像;
33)牛體身份的識別:根據合成出的正面無傾斜牛面部圖像,采用yolov5目標檢測模型定位牛臉,并使用另一個yolov5網絡定位牛眼睛、鼻子、耳朵和嘴巴,計算如下八個指標:牛眼睛像素數、牛眼區域平均灰度值、牛眼中心距離、牛鼻子像素數、牛鼻子區域平均灰度值、牛嘴巴像素數、牛嘴巴區域平均灰度值、牛耳朵中心距離,并與數據庫中牛臉圖像進行匹配,判斷牛的身份;
34)牛體型參數的計算:獲取牛通過柵欄時的攝像頭A(1)、攝像頭B(2)和攝像頭C(3)采集的圖像,通過圖像分割方法將牛和背景分開,計算每幅圖像中牛的體長、體寬和體高,取最大值作為牛的體長、體寬和體高,并進行牛體型參數的計算,其表達式如下:
BL=max(bl1、bl2、……、bln),
BW=max(bw1、bw2、……、bwn),
BH=max(bh1、bh2、……、bhn),
其中,BL、BW、BH分別代表牛的體長、體寬、體高的測量結果,bln、bwn、bhn分別代表每一幅牛的圖像分析得到的體長、體寬、體高,n是圖像采集的數量;
35)牛體溫數據的測量:
351)使用ITG網絡模型,將同一時刻攝像頭D(4)、攝像頭E(5)和攝像頭F(6)采集的紅外圖像合成牛臉正面紅外圖像,通過u-net語義分割模型將牛臉和背景分割,計算得到牛臉長度和寬度;
352)將合成的牛臉紅外圖像與可將光牛臉圖像對齊,直接定位出牛臉圖像中牛眼睛、牛鼻孔中點位置;
取牛眼睛中點連線上方0.2倍牛臉長度H作為圓心、0.4倍牛臉寬度W作為半徑,進行作圓處理,將其作為牛額頭位置;取其平均值作為本幀圖像牛體溫;
353)分析一頭牛所有的牛額頭紅外圖像,按照上述方法計算每幀圖像牛體溫,取其最大值作為牛體溫測量結果,其公式如下:
BT=max(bt1,bt2,……btn),
其中,BT為牛體溫的最終測量結果,btn為每一幀圖像計算得到的牛體溫,n是圖像采集的數量;
36)牛體重的測量:將測得的牛體重數據剔除出異常值后,擬合成為正態分布曲線,取正態分布曲線的均值作為牛體重數據;
37)牛體健康數據的存儲:將牛體身份、牛體型參數、牛體溫數據、牛體重數據進行存儲,形成牛體健康數據。
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