【技术实现步骤摘要】
禽蛋异常的识别方法、装置及系统、存储介质、电子装置
本申请涉及智能养殖领域，具体而言，涉及一种禽蛋异常的识别方法、装置及系统、存储介质、电子装置。
技术介绍
相关技术中的鸡蛋破损检测方案主要是利用光学照射进行检测，具体步骤如下：1)将鸡蛋放置在传送带上，鸡蛋在传送带、辅助棍以及输送链作用下逐个进入输送链；2)鸡蛋在输送链传输过程中灯管发光照射鸡蛋，检测装置对鸡蛋进行检测鉴别，若鸡蛋完好则经过筛选装置进入输送链，如检测装置检测到鸡蛋破损则筛选装置内的电控挡板就打开，鸡蛋落入一级暂存箱，完好的鸡蛋进入输送链；3)经输送链落入重力感应器，重力感应器对鸡蛋进行重力检测分类，若鸡蛋重量达标则鸡蛋从进蛋口落入三级暂存箱，不达标则电控挡板打开，鸡蛋落入二级暂存箱。相关技术的方案基本上是采用光学的方法，在养鸡场等大型场景下，效率低下；光学检测受物理条件影响巨大，比如光的强弱，介质的不同等等，检测的准确率不能得到根本的保证。类似地，在鸭蛋、鹅蛋等禽蛋中也存在类似地问题。针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案...
【技术保护点】
1.一种禽蛋异常的识别方法，其特征在于，包括：/n获取识别请求，其中，所述识别请求用于请求识别目标禽蛋的异常类型；/n响应于所述识别请求，获取对所述目标禽蛋进行采集得到的第一图像；/n利用目标模型识别出所述第一图像中所述目标禽蛋的异常类型，其中，所述目标模型在识别出所述目标禽蛋的异常类型时使用了所述第一图像在空间维度上的特征和通道维度上的特征。/n
【技术特征摘要】
1.一种禽蛋异常的识别方法，其特征在于，包括：
获取识别请求，其中，所述识别请求用于请求识别目标禽蛋的异常类型；
响应于所述识别请求，获取对所述目标禽蛋进行采集得到的第一图像；
利用目标模型识别出所述第一图像中所述目标禽蛋的异常类型，其中，所述目标模型在识别出所述目标禽蛋的异常类型时使用了所述第一图像在空间维度上的特征和通道维度上的特征。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用目标模型识别出所述第一图像中所述目标禽蛋的异常类型包括：
通过所述目标模型中的第一网络对所述第一图像执行压缩操作，得到第二图像，其中，所述压缩操作包括消除所述第一图像中的视觉冗余信息；
通过所述目标模型中的第二网络对所述第二图像进行语义分割、并提取所述第二图像中携带的空间维度上的特征和通道维度上的特征，得到第三图像；
通过所述目标模型中的第三网络对所述第三图像进行异常类型的识别，确定所述目标禽蛋的异常类型。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，通过所述目标模型中的第二网络对所述第二图像进行语义分割、并提取所述第二图像中携带的空间维度上的特征和通道维度上的特征，得到所述第三图像包括：
通过所述第二网络中的编码网络对所述第二图像进行特征编码处理，得到第四图像；
通过所述第二网络中的解码网络对所述第四图像进行解码处理，得到所述第三图像，其中，所述第三图像中携带有所述解码网络对所述第四图像进行语义分割得到的信息和提取出的空间维度上的特征、通道维度上的特征。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，通过所述第二网络中的解码网络对所述第四图像进行解码处理，得到所述第三图像包括按照如下公式确定所述第三图像中每列像素在空间维度上的像素值：
其中，Ej表示所述第三图像中第j列像素在空间维度上的像素值，α是空间维度的系数，Aj表示所述第四图像A中第j列像素的像素值，B、C、D是利用不同的卷积核对所述第四图像A进行处理得到的图像，Bi表示图像B中第i行像素的像素值，Cj表示图像C中第j列像素的像素值，Di表示图像D中第i行像素的像素值，N表示i的最大取值，sji表示根据图像B和图像C确定的图像s中第j列第i行的像素的像素值。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，通过所述第二网络中的解码网络对所述第四图像进行解码处理，得到所述第三图像包括按照如下公式确定所述第三图像中每列像素在通道维度上的像素值：
其中，Ej表示所述第三图像中第j列像素在通道维度上的像素值，β是通道维度...
【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
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