一种肉牛体况自动评分方法、系统和存储介质技术方案

本发明专利技术公开了一种肉牛体况自动评分方法、装置和存储介质。所述方法包括获取多张肉牛图像，将各所述肉牛图像按照所述拍摄角度所确定的顺序进行组合并将所述组合输入到深度学习网络中和接收所述深度学习网络输出的体况评分值等步骤。本发明专利技术所使用的深度学习网络经过训练后具有自动进行体况评分的能力，使用深度学习网络对肉牛进行体况评分，可以避免人工参与评分过程带来的主观性造成评分标准不稳定，从而提高评分准确度，同时使用深度学习网络可以更快地得到评分结果；同时深度学习网络评分过程中所使用的肉牛图像可以由可拍摄可见光以及可拍摄二维图像的摄像机拍摄得到，具有较低的使用成本。本发明专利技术广泛应用于肉牛体况评分技术领域。

An automatic scoring method, system and storage medium for beef cattle

【技术实现步骤摘要】
一种肉牛体况自动评分方法、系统和存储介质
本专利技术涉及肉牛体况评分
，尤其是一种肉牛体况自动评分方法、系统和存储介质。
技术介绍
肉牛体况评分(bodyconditionscore，BCS)又称膘情评定，是近年来流行的一套评价牛体营养状况或体脂肪沉积量的新方法，是评估牛体能贮备的一种实用的方法。体况评分不仅可以估计牛的体脂储备和能量平衡，客观反映肉牛的饲养情况，更是评价畜群生产力，检验和推测饲养管理水平的一项重要指标，为肉牛生产经营者、市场交易者以及兽医管理人员均认同的一项统一标准。体况评分的主要步骤是针对肉牛的腰至尾根的背线部分，包括腰角、臀端和尾根等关键部位进行观察，通过观察腰椎部的肌肉丰满程度和脂肪覆盖程度来评分。现有技术中，体况评分的步骤主要是依赖评分者人工进行的，这要求评分者需要经过专业的培训和练习后，准确熟练掌握评分部位的解剖结构，才能保证评分的准确性。现有技术难以保证评分标准的稳定性，评分结果具有很大的主观性。
技术实现思路
为了解决上述技术问题，本专利技术的目的在于提供一种肉牛体况自动评分方法、系统和存储介质。一方面，本专利技术实施例包括一种肉牛体况自动评分方法，包括以下步骤：获取多张肉牛图像；各所述肉牛图像是以不同拍摄角度对待评分肉牛进行拍摄得到的；将各所述肉牛图像按照所述拍摄角度所确定的顺序进行组合并将所述组合输入到深度学习网络中；所述深度卷积网络包括全连接层和卷积层；接收所述深度学习网络输出的体况评分值；所述体况评分值用于表示所述待评分肉牛的体况。进一步地，所述肉牛体况自动评分方法还包括对所述深度学习网络进行训练的步骤；所述对所述深度学习网络进行训练的步骤包括：获取多张训练图像以及相应的训练评分；各所述训练图像是以不同拍摄角度对肉牛进行拍摄得到的；所述训练评分是根据体况评分制度对所述肉牛进行评分得到的；使用所述多张训练图像和所述多个训练评分建立训练数据集；所述多张训练图像为输入数据，所述训练评分为期望输出；使用所述训练数据集对所述深度学习网络进行训练。进一步地，所述对所述深度学习网络进行训练的步骤还包括：对所述训练图像分别进行数据增益操作；将所述数据增益操作的结果作为输入数据加入到所述训练数据集。进一步地，所述体况评分制度为BCS5分制或BCS9分制。另一方面，本专利技术实施例还包括一种肉牛体况自动评分系统，包括控制装置、第一摄像机、第二摄像机、第三摄像机、第四摄像机和第五摄像机，所述控制装置分别与第一摄像机、第二摄像机、第三摄像机、第四摄像机和第五摄像机连接；所述第一摄像机、第二摄像机、第三摄像机和第四摄像机布置在空间的四周，所述第五摄像机布置在空间的上方，从而使得第一摄像机、第二摄像机、第三摄像机、第四摄像机和第五摄像机围成拍摄区；所述拍摄区用于供待评分肉牛进入进行拍摄；所述第一摄像机、第二摄像机、第三摄像机、第四摄像机和第五摄像机分别用于从不同拍摄角度对待评分肉牛进行拍摄，从而得到多张肉牛图像，并将所述多张肉牛图像发送至控制装置；所述控制装置用于执行本专利技术肉牛体况自动评分方法。进一步地，所述肉牛体况自动评分系统还包括第一背景板、第二背景板、第三背景板、第四背景板和第五背景板，所述第一背景板、第二背景板、第三背景板、第四背景板和第五背景板分别位于第一摄像机、第二摄像机、第三摄像机、第四摄像机和第五摄像机的拍摄范围内。进一步地，所述第一背景板、第二背景板、第三背景板、第四背景板和第五背景板具有相同的背景色。进一步地，所述肉牛体况自动评分系统还包括照明灯，所述照明灯用于发射出单色光对所述拍摄区进行照明。另一方面，本专利技术实施例还包括一种存储介质，其中存储有处理器可执行的指令，所述处理器可执行的指令在由处理器执行时用于执行本专利技术肉牛体况自动评分方法。本专利技术的有益效果是：本专利技术实施例中所使用的深度学习网络经过训练后具有自动进行体况评分的能力，使用深度学习网络对肉牛进行体况评分，可以避免人工参与评分过程带来的主观性造成评分标准不稳定，从而提高评分准确度，同时使用深度学习网络可以更快地得到评分结果；同时深度学习网络评分过程中所使用的肉牛图像可以由可拍摄可见光以及可拍摄二维图像的摄像机拍摄得到，具有较低的使用成本。附图说明图1为本专利技术方法实施例的流程图；图2为本专利技术实施例中待评分肉牛用于体况评分的关键部位示意图；图3为本专利技术系统实施例的结构示意图。具体实施方式实施例1本实施例包括一种肉牛体况自动评分方法，参照图1，所述方法包括以下步骤：S1.获取多张肉牛图像；各所述肉牛图像是以不同拍摄角度对待评分肉牛进行拍摄得到的；S2.将各所述肉牛图像按照所述拍摄角度所确定的顺序进行组合并将所述组合输入到深度学习网络中；所述深度卷积网络包括全连接层和卷积层；S3.接收所述深度学习网络输出的体况评分值；所述体况评分值用于表示所述待评分肉牛的体况。步骤S1中，所述拍摄角度是指拍摄所用的摄像机相对于待评分肉牛的空间位置。参照图2，一头待评分肉牛用于体况评分的关键部位包括背部101、尾根102、臀端103、腰104、肋骨区105和胸部106，本实施例中选取待评分肉牛的背部、尾根、臀端、腰、肋骨区和胸部进行拍摄处理。步骤S1中，针对一头待评分肉牛，分别从这头待评分肉牛的前方、后上方、左上方、右上方和正上方对各拍摄一张肉牛图像；具体地，针对待评分肉牛的不同部位从不同的拍摄角度进行拍摄，例如，从待评分肉牛的前方对其胸部进行拍摄，从待评分肉牛的后上方对其尾根和臀端进行拍摄，从待评分肉牛的左上方和右上方对其腰角和肋骨区进行拍摄，从待评分肉牛的正上方对其背部进行拍摄。步骤S2中，将步骤S1所得到的五张肉牛图像通过串联的方式组合在一起，然后将这一组合输入到深度学习网络中。在组合内，这五张肉牛图像具有一定的排列顺序，所述顺序是由这五张肉牛图像的拍摄角度确定的，例如，可以将组合内的排列顺序确定为前方-后上方-左上方-右上方-正上方，即首先将从待评分肉牛前方拍摄的肉牛图像与从待评分肉牛后上方拍摄的肉牛图像进行串联，然后将串联的结果与从待评分肉牛后上方拍摄的肉牛图像进行进一步串联，接下来将串联的结果与从待评分肉牛左上方拍摄的肉牛图像进行进一步串联，再将串联的结果与从待评分肉牛右上方拍摄的肉牛图像进行进一步串联，最后将串联的结果与从待评分肉牛正上方拍摄的肉牛图像进行最终的串联；也可以将所述顺序确定为正上方-前方-后上方-左上方-右上方或其他顺序。经过深度学习网络的处理，深度学习网络最终输出一个数值，该数值即为所需要的体况评分值，可以用来对待评分肉牛的体况进行评价。本实施例中所使用的深度学习网络包括五个卷积层和三个全连接层，所述深度学习网络的结构如表1所示。表1所示参数只是用作示范，本领域技术人员可以使用具有其他合适的结构和参数的深度学习网络。表1输入224*224*15输出卷积核3*3*15@16224*224*16最大池化112*112*16卷积核3*3*16@32112*112*32最大池化56*56*32卷积核3*3*32@4856*56*48最大池化28*28*48卷积核3*3*48@5628*28*56最大池化14*14*56卷积核3*3*56@6414*14*64最大池化7*7*64特征展开7*7*64＝1*3136全连接本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种肉牛体况自动评分方法，其特征在于，包括以下步骤：获取多张肉牛图像；各所述肉牛图像是以不同拍摄角度对待评分肉牛进行拍摄得到的；将各所述肉牛图像按照所述拍摄角度所确定的顺序进行组合并将所述组合输入到深度学习网络中；所述深度学习网络包括全连接层和卷积层；接收所述深度学习网络输出的体况评分值；所述体况评分值用于表示所述待评分肉牛的体况。

【技术特征摘要】
1.一种肉牛体况自动评分方法，其特征在于，包括以下步骤：获取多张肉牛图像；各所述肉牛图像是以不同拍摄角度对待评分肉牛进行拍摄得到的；将各所述肉牛图像按照所述拍摄角度所确定的顺序进行组合并将所述组合输入到深度学习网络中；所述深度学习网络包括全连接层和卷积层；接收所述深度学习网络输出的体况评分值；所述体况评分值用于表示所述待评分肉牛的体况。2.根据权利要求1所述的一种肉牛体况自动评分方法，其特征在于，还包括对所述深度学习网络进行训练的步骤；所述对所述深度学习网络进行训练的步骤包括：获取多张训练图像以及相应的训练评分；各所述训练图像是以不同拍摄角度对肉牛进行拍摄得到的；所述训练评分是根据体况评分制度对所述肉牛进行评分得到的；使用所述多张训练图像和所述多个训练评分建立训练数据集；所述多张训练图像为输入数据，所述训练评分为期望输出；使用所述训练数据集对所述深度学习网络进行训练。3.根据权利要求2所述的一种肉牛体况自动评分方法，其特征在于，所述对所述深度学习网络进行训练的步骤还包括：对所述训练图像分别进行数据增益操作；将所述数据增益操作的结果作为输入数据加入到所述训练数据集。4.根据权利要求2所述的一种肉牛体况自动评分方法，其特征在于，所述体况评分制度为BCS5分制或BCS9分制。5.一种肉牛体况自动评分系统，其特征在于，包括控制装置、第一摄像机、第二摄像机、第三摄像机、第四摄像机和第五摄...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵拴平，贾玉堂，徐磊，金海，
申请(专利权)人：安徽省农业科学院畜牧兽医研究所，
类型：发明
国别省市：安徽,34