体重估计方法、装置、系统和存储介质.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN110672189A(43)申请公布日2020.01.10(21)申请号201910922985.6(22)申请日2019.09.27(71)申请人北京海益同展信息科技有限公司地址100176北京市大兴区北京经济技术开发区科创十一街18号院2号楼6层601(72)发明人韩旭泉李磊鑫(74)专利代理机构中国国际贸易促进委员会专利商标事务所11038代理人李昊许蓓(51)Int.Cl.G01G17/08(2006.01)G01G23/35(2006.01)权利要求书2页说明书7页附图4页(54)发明名称体重估计方法、装置、系统和存储介质(57)摘要本发明公开了一种体重估计方法、装置、系统和存储介质，涉及动物监控领域。体重估计方法包括：检测获取的图像中被测对象的轮廓，其中，被测对象为动物；根据被测对象的轮廓确定被测对象的图像信息；将包括图像信息的估重参考信息输入到预先训练的体重估计模型中，获得估计的被测对象的体重，其中，体重估计模型是采用样本被测对象的实际体重以及包括样本被测对象的图像训练的。从而可以在不借助体重秤的前提下对动物的体重进行估计，并且避免了人工估计方式所带来的偏差，提高了动物估重的便捷度和准确度。CN110672189ACN110672189A权利要求书1/2页1.一种体重估计方法，包括：检测获取的图像中被测对象的轮廓，其中，所述被测对象为动物；根据所述被测对象的轮廓确定所述被测对象的图像信息；将包括所述图像信息的估重参考信息输入到预先训练的体重估计模型中，获得估计的被测对象的体重，其中，所述体重估计模型是采用样本被测对象的实际体重以及包括样本被测对象的图像训练的。2.根据权利要求1所述的体重估计方法，其中，所述体重估计模型为逻辑回归模型。3.根据权利要求1所述的体重估计方法，其中，所述图像包括多个被测对象；所述体重估计方法还包括：根据估计的图像中每个被测对象的体重，确定所述多个被测对象的总体重或平均体重。4.根据权利要求3所述的体重估计方法，其中，所述多个被测对象位于同一栏位，并且具备相同的生长信息，所述生长信息为日龄或年龄。5.根据权利要求1～4中任一项所述的体重估计方法，其中，所述估重参考信息还包括被测对象的生长信息、品种、性别中的至少一种。6.根据权利要求1所述的体重估计方法，其中，所述被测对象的图像信息包括被测对象的轮廓中的像素点的信息，所述轮廓中的像素点的信息包括像素值、像素点的坐标、像素点的数量中的至少一种。7.根据权利要求1所述的体重估计方法，其中，所述被测对象的图像信息包括被测对象的轮廓上的像素点的坐标。8.根据权利要求1所述的体重估计方法，还包括：对多个样本被测对象进行称重，获得每个样本被测对象的实际体重；获取包括一个或多个样本被测对象的样本图像；标记所述样本图像中样本被测对象的轮廓；根据所述样本被测对象的轮廓确定所述样本被测对象的样本图像信息；将包括所述样本图像信息的估重参考信息输入到体重估计模型中，获得估计的样本被测对象的体重；根据估计的样本被测对象的体重和样本被测对象的实际体重，对所述体重估计模型进行训练。9.根据权利要求8所述的体重估计方法，其中，所述被测对象的身体上绘制有标识；所述体重估计方法还包括：识别样本图像中样本被测对象身体上的标识；根据预先建立的标识与实际体重的对应关系，将同一样本被测对象的实际体重和估计的体重进行对应。10.一种体重估计装置，包括：轮廓检测模块，被配置为检测获取的图像中被测对象的轮廓，其中，所述被测对象为动物；图像信息确定模块，被配置为根据所述被测对象的轮廓确定所述被测对象的图像信息；2CN110672189A权利要求书2/2页估计模块，被配置为将包括所述图像信息的估重参考信息输入到预先训练的体重估计模型中，获得估计的被测对象的体重，其中，所述体重估计模型是采用预先标记了样本被测对象的体重的、包括样本被测对象的图像训练的。11.根据权利要求10所述的体重估计装置，其中，所述体重估计装置位于计算网关中。12.一种体重估计系统，包括：权利要求10或11所述的体重估计装置；以及摄像头，用于采集包括被测对象的图像。13.根据权利要求12所述的体重估计系统，其中，所述摄像头部署在用于圈养被测对象的栏位的上方。14.根据权利要求12所述的体重估计系统，还包括：管理平台，被配置为获取所述体重估计装置所估计的被测对象的体重。15.一种体重估计装置，包括：存储器；以及耦接至所述存储器的处理器，所述处理器被配置为基于存储在所述存储器中的指令，执行如权利要求1～9中任一项所述的体重估计方法。16.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现权利要求1～9中任一项所述的体重估计方法。3