一种剩余食料检测方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种剩余食料检测方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：调用图像采集设备采集当前环境中的场景图像，其中，所述场景图像中包括食槽；获取预设的余食分割网络模型；将所述场景图像输入所述余食分割网络模型，检测所述场景图像中的剩余食料区域；计算所述剩余食料区域对应的面积；基于所述剩余食料区域对应的面积检测剩余食料。本发明专利技术实施例提供的技术方案过程较为简单，花费的时间较少，加快了剩余食料的检测速度，提高了效率。

A detection method, device, electronic equipment and storage medium for surplus food

【技术实现步骤摘要】
一种剩余食料检测方法、装置、电子设备及存储介质
本专利技术涉及智能养殖
，尤其涉及一种剩余食料检测方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
随着人工智能的快速发展，人工智能赋能养殖产业，使养殖产业向着技术化、数字化及智能化转型，人工智能与养殖产业的相结合已经愈发成熟。伴随着人工智能与养殖产业的相结合，养殖产业智能化部署显得尤为重要。其中，牲畜剩余食料检测，作为养殖产业在生产过程中属于不可或缺的一项，对于养殖产业的发展具有重大意义。相关技术中，基于传统图像处理技术的剩余食料检测方法，主要基于像素对比，根据像素对比结果判断剩余食料情况。由于基于传统图像处理技术的剩余食料检测方法中，主要基于像素对比，进行像素对比过程复杂，需要花费较长时间，导致对于剩余食料的检测速度较慢，效率低下。
技术实现思路
为了解决上述技术问题或者至少部分地解决上述技术问题，本专利技术提供了一种剩余食料检测方法、装置、电子设备及存储介质。第一方面，本专利技术提供了一种剩余食料检测方法，所述方法包括：调用图像采集设备采集当前环境中的场景图像，其中，所述场景图像中包括食槽；获取预设的余食分割网络模型；将所述场景图像输入所述余食分割网络模型，检测所述场景图像中的剩余食料区域；计算所述剩余食料区域对应的面积；基于所述剩余食料区域对应的面积检测剩余食料。在本专利技术的可选实施方式中，所述将所述场景图像输入所述余食分割网络模型，检测所述场景图像中的剩余食料区域，包括：利用预设的边缘检测算法检测所述场景图像中食槽区域，生成食槽图像；将所述食槽图像输入所述余食分割网络模型，检测所述食槽图像中的剩余食料区域。在本专利技术的可选实施方式中，所述基于所述剩余食料区域对应的面积检测剩余食料，包括：计算所述食槽图像对应的面积；计算所述剩余食料区域对应的面积与所述食槽图像对应的面积的比值；根据所述比值检测剩余食料。在本专利技术的可选实施方式中，所述预设的边缘检测算法包括下述边缘检测算法之一：Sobel算子边缘检测算法，Laplacian算子边缘检测算法，Canny算子边缘检测算法。在本专利技术的可选实施方式中，所述方法还包括：判断所述比值是否小于第一预设阈值；若所述比值小于第一预设阈值，则增加食料。在本专利技术的可选实施方式中，所述若所述比值小于第一预设阈值，则增加食料，包括：若所述比值小于第一预设阈值，则确定所述剩余食料区域中剩余食料的高度；判断所述高度是否小于第二预设阈值；若所述高度小于第二预设阈值，则增加食料。在本专利技术的可选实施方式中，所述确定所述剩余食料区域中剩余食料的高度，包括：获取预设的所述图像采集设备至食槽底部的第一高度；确定所述图像采集设备至所述剩余食料区域中剩余食料顶部的第二高度；利用所述第一高度减去所述第二高度，得到所述剩余食料区域中剩余食料的高度。第二方面，本专利技术提供了一种剩余食料检测装置，所述装置包括：图像采集模块，用于调用图像采集设备采集当前环境中的场景图像，其中，所述场景图像中包括食槽；模型获取模块，用于获取预设的余食分割网络模型；图像检测模块，用于将所述场景图像输入所述余食分割网络模型，检测所述场景图像中的剩余食料区域；面积计算模块，用于计算所述剩余食料区域对应的面积；食料检测模块，用于基于所述剩余食料区域对应的面积检测剩余食料。第三方面，本专利技术提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器、以及与处理器连接的至少一个存储器、总线；其中，所述处理器、所述存储器通过所述总线完成相互间的通信；所述处理器用于调用所述存储器中的程序指令，以执行上述第一方面中任一项所述的剩余食料检测方法。第四方面，本专利技术提供了一种存储介质，所述存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现上述第一方面中任一项所述的剩余食料检测方法。本专利技术实施例提供的技术方案，针对当前环境中的场景图像，输入预设的余食分割网络模型，检测场景图像中的剩余食料区域，计算剩余食料区域对应的面积，基于剩余食料区域对应的面积检测剩余食料，过程较为简单，花费的时间较少，加快了剩余食料的检测速度，提高了效率。附图说明此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本专利技术的实施例，并与说明书一起用于解释本专利技术的原理。为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例提供的一种剩余食料检测方法的实施流程示意图；图2为本专利技术实施例提供的一种场景图像的示意图；图3为本专利技术实施例提供的一种瓶颈结构的示意图；图4为本专利技术实施例提供的一种ENet网络的编码结构的示意图；图5为本专利技术实施例提供的另一种瓶颈结构的示意图；图6为本专利技术实施例提供的另一种瓶颈结构右分支的示意图；图7为本专利技术实施例提供的一种场景图像中的剩余食料区域的示意图；图8为本专利技术实施例提供的另一种剩余食料检测方法的实施流程示意图；图9为本专利技术实施例提供的一种剩余食料检测装置的结构示意图；图10为本专利技术实施例提供的一种电子设备的结构示意图。具体实施方式为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。如图1所示，为本专利技术实施例提供的一种剩余食料检测方法的实施流程示意图，该方法具体可以包括以下步骤：S101，调用图像采集设备采集当前环境中的场景图像，其中，所述场景图像中包括食槽；对于智能养殖领域，伴随着人工智能与养殖产业的相结合，养殖产业智能化部署显得尤为重要。其中，牲畜剩余食料检测，作为养殖产业在生产过程中属于不可或缺的一项，对于养殖产业的发展具有重大意义。在本专利技术实施例中，为了对食槽中剩余食料进行检测，需要采集当前环境中的场景图像。其中，可以调用图像采集设备采集当前环境中的场景图像。在本专利技术实施例中，该图像采集设备可以是摄像机/摄像头，也可以说相机，也可以是具有图像采集功能的设备(手机、电脑等)，本专利技术实施例对此不作限定。另外，对于当前环境中的场景图像，场景图像中至少包括食槽，以便后续针对食槽中剩余食料进行检测。例如，如图2所示，为本专利技术实施例中调用图像采集设备采集当前环境中的场景图像，其中该场景图像中包括食槽。S102，获取预设本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种剩余食料检测方法，其特征在于，所述方法包括：/n调用图像采集设备采集当前环境中的场景图像，其中，所述场景图像中包括食槽；/n获取预设的余食分割网络模型；/n将所述场景图像输入所述余食分割网络模型，检测所述场景图像中的剩余食料区域；/n计算所述剩余食料区域对应的面积；/n基于所述剩余食料区域对应的面积检测剩余食料。/n

【技术特征摘要】
1.一种剩余食料检测方法，其特征在于，所述方法包括：
调用图像采集设备采集当前环境中的场景图像，其中，所述场景图像中包括食槽；
获取预设的余食分割网络模型；
将所述场景图像输入所述余食分割网络模型，检测所述场景图像中的剩余食料区域；
计算所述剩余食料区域对应的面积；
基于所述剩余食料区域对应的面积检测剩余食料。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述场景图像输入所述余食分割网络模型，检测所述场景图像中的剩余食料区域，包括：
利用预设的边缘检测算法检测所述场景图像中食槽区域，生成食槽图像；
将所述食槽图像输入所述余食分割网络模型，检测所述食槽图像中的剩余食料区域。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述剩余食料区域对应的面积检测剩余食料，包括：
计算所述食槽图像对应的面积；
计算所述剩余食料区域对应的面积与所述食槽图像对应的面积的比值；
根据所述比值检测剩余食料。


4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预设的边缘检测算法包括下述边缘检测算法之一：
Sobel算子边缘检测算法，Laplacian算子边缘检测算法，Canny算子边缘检测算法。


5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
判断所述比值是否小于第一预设阈值；
若所述比值小于第一预设阈值，则增加食料。


6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述若所述比值小于第一预设阈值，则增...

【专利技术属性】
技术研发人员：苏睿，
申请(专利权)人：北京海益同展信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11