一种适用于多种养殖模式的家禽计数方法及其计数装置.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115937791A(43)申请公布日2023.04.07(21)申请号202310034920.4G06V10/80(2022.01)(22)申请日2023.01.10G06V10/82(2022.01)G06N3/045(2023.01)(71)申请人华南农业大学G06N3/0464(2023.01)地址510640广东省广州市天河区五山路G06N3/048(2023.01)483号G06N3/096(2023.01)(72)发明人肖德琴招胜秋刘又夫潘永琪G06F16/583(2019.01)刘克坚闫志广殷建军G06Q50/02(2012.01)(74)专利代理机构西安正华恒远知识产权代理G16Y10/05(2020.01)事务所(普通合伙)61271G16Y20/00(2020.01)专利代理师陈选中G16Y40/10(2020.01)G16Y40/20(2020.01)(51)Int.Cl.A01K45/00(2006.01)G06V20/52(2022.01)G08B21/18(2006.01)G06V20/70(2022.01)F16M11/24(2006.01)G06V40/10(2022.01)F16M11/42(2006.01)G06V10/12(2022.01)G06V10/26(2022.01)权利要求书3页说明书8页附图5页(54)发明名称一种适用于多种养殖模式的家禽计数方法及其计数装置(57)摘要本发明公开了一种适用于多种养殖模式的家禽计数方法及其计数装置，其包括设置在固定支架上两根相互平行的水平横轨，两根水平横轨之间设置有与横轨垂直的水平纵轨，水平纵轨的两端均设置有第一驱动单元，两个第一驱动单元分别滑动设置在两根水平横轨上并同步运行，水平纵轨上滑动设置有第二驱动单元，第二驱动单元上设置有滑轨机器人和传感器单元，滑轨机器人包括升降单元、摄像单元和计算机单元，升降单元设置在第二驱动单元的底部，摄像单元设置在升降单元的底部；本方案通过预训练后的神经网络模型的分析和计算，实现对以笼养和栏养为主要养殖模式的家禽进行有效数量统计，解决了人工家禽计数耗时耗力的问题，提高生产效率。CN115937791ACN115937791A权利要求书1/3页1.一种适用于多种养殖模式的家禽计数方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：采集每个养殖笼（11）的笼养图像数据、每个养殖栏（12）的栏养图像数据以及对应的位置数据；S2：对笼养图像数据和栏养图像数据进行优化处理；S3：将笼养图像数据输入预训练过的第一神经网络模型，并进行图像分割、识别确认和求和计算，得到对应养殖笼（11）内的家禽数量；S4：将栏养图像数据输入预训练过的第二神经网络模型，并生成密度图像，对密度图像进行积分求和，得到对应养殖栏（12）内的家禽数量；S5：将每个养殖笼（11）和每个养殖栏（12）内的家禽数量分别与数据库内对应养殖笼（11）和养殖栏（12）内所记录的家禽数量进行对比，并计算出每个养殖笼（11）和每个养殖栏（12）的巡检数量平均误差值；S6：将巡检数量平均误差值与设定误差值进行对比，若巡检数量平均误差值不大于设定误差值，则发出养殖笼（11）和/或养殖栏（12）内家禽数量安全的巡检信息，否则，发出养殖笼（11）和/或养殖栏（12）内家禽数量不匹配的预警信息；S7：将巡检信息和预警信息通过通讯模块上传至物联网平台。2.根据权利要求1所述的家禽计数方法，其特征在于，所述笼养图像数据包括笼养RGB图像和对应的Depth图像，所述栏养图像数据包括栏养RGB图像，所述步骤S2中优化处理的方法包括以下步骤：M1：采用拉普拉斯算子边缘对笼养RGB图像和栏养RGB图像分别进行图像模糊度检测，若检测的响应方差低于设定阈值，则丢弃对应的笼养RGB图像和/或栏养RGB图像，并重新采集，直至检测的响应方差高于设定阈值；M2：对笼养RGB图像、Depth图像和栏养RGB图像进行边缘裁切处理。3.根据权利要求2所述的家禽计数方法，其特征在于，所述第一神经网络模型包括RGB提取层、Depth提取层、融合层和输出层；所述RGB提取层和Depth提取层分别对笼养RGB图像和Depth图像进行特征提取；所述融合层将RGB提取层和Depth提取层提取的不同层级特征进行多模态数据融合，并输出分割图像；所述输出层根据分割图像的实际特征对家禽对象进行识别确认，并对识别确认的家禽对象进行求和计算，得到对应养殖笼（11）内的家禽数量。4.根据权利要求3所述的家禽计数方法，其特征在于，所述第一神经网络模型的预训练方法包括以下步骤：A1：采集若干笼养RGB图像和对应的Depth图像，并对笼养RGB图像和Depth图像进行校准和边缘裁剪；A2：