一种鹅的智能连续无应激称重系统和方法技术方案

一种鹅的智能连续无应激称重系统和方法，通过采集种鹅通过通道门时在阵列式压阻薄膜传感器上的数据，进行数据处理拟合，得到种鹅的体重，避免了人工称重时对种鹅造成的应激反应，与其他智能称重相比，减少了称重时间，提高了称重的效率和准确性。采用智能网络模型识别鹅行走步态识别，通过种鹅的腿部进行运动目标检测，图像处理，生成步态周期图。引入残差网络思想，加快了网络的收敛速度，提高了个体的识别率。鹅体质量数据的动态连续无应激采集模块采用阵列式压阻薄膜传感器，可以实现种鹅行走过程中读取重量，避免发生应激反应，利用模拟开关芯片，对模拟信号选择性输出，切换速度快，提高了数据读取的效率和准确性。

An intelligent continuous non stress weighing system and method for Geese

【技术实现步骤摘要】
一种鹅的智能连续无应激称重系统和方法
本专利技术涉及一种鹅的智能连续无应激称重系统和方法，属于家禽养殖

技术介绍
随着家禽饲养越来越规模化、智能化，饲养着对优质种鹅的品质要求越来愈高，种鹅的质量是反映种鹅品质的重要参数指标之一。饲养者通过监视统计种鹅的质量数据来了解种鹅的生长情况，进行科学的饲养。种鹅不同于鸡鸭等笼养家禽，需要进行散养，那对种鹅的称重就变成了一个技术问题。传统的称重方法是通过人工捕抓进行称重，对鹅容易造成惊吓，种鹅属于易发生应激反应的家禽，会影响种鹅的生长发育和产蛋效率。在智能称重方面，笼养类家禽称重采用栖杆式，但这种采集重量数据不够具体，大多笼养家禽在杆上停留时间补偿，散养类家禽大多采用通道门式，但这种得到的数据不够准确，会出现多个家禽同时经过，得到的重量信息不够准确，所以设计一种适合种鹅的智能称重方法是有必要的。另外，随着人工智能的发展，计算机视觉的研究有了很大的提升，动态识别技术发展迅速。步态识别是计算机识别重要的组成部分，不用在身上佩戴任何设备，不用做标定，直接通过图像采集设备就可以了解步态，但本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种鹅的智能连续无应激称重系统，其特征是，该系统包括自动称重装置以及智能动态无应激称重模块，所述自动称重装置包括由底部的底座、顶部的挡板以及左右两支架构成的通道门，以供鹅行走通过，所述底座设有阵列式压阻薄膜传感器、鹅体质量数据的动态连续无应激采集模块；所述智能动态无应激称重模块利用鹅体质量数据的动态连续无应激采集模块采集鹅通过通道门时在阵列式压阻薄膜传感器上的数据，通过阵列式压阻薄膜传感器进行称重，解算数据实现智能化称重。/n

【技术特征摘要】
1.一种鹅的智能连续无应激称重系统，其特征是，该系统包括自动称重装置以及智能动态无应激称重模块，所述自动称重装置包括由底部的底座、顶部的挡板以及左右两支架构成的通道门，以供鹅行走通过，所述底座设有阵列式压阻薄膜传感器、鹅体质量数据的动态连续无应激采集模块；所述智能动态无应激称重模块利用鹅体质量数据的动态连续无应激采集模块采集鹅通过通道门时在阵列式压阻薄膜传感器上的数据，通过阵列式压阻薄膜传感器进行称重，解算数据实现智能化称重。


2.根据权利要求1所述一种鹅的智能连续无应激称重系统，其特征是，所述底座设有射频天线以及射频识别模块，所述射频天线位于阵列式压阻薄膜传感器之下。


3.根据权利要求1所述一种鹅的智能连续无应激称重系统，其特征是，所述鹅体质量数据的动态连续无应激采集模块包括传感电路、通道切换电路、A/D转换电路、控制电路和数据传输电路；所述传感电路与通道切换电路电连接；所述通道切换电路与A/D切换电路电连接；所述A/D切换电路与控制电路电连接；
所述传感电路由阵列式压阻薄膜传感器和运算放大器组成，USB外接电源为阵列式压阻薄膜传感器供电，阵列式压阻薄膜传感器引线接口与通道进行电连接，当种鹅行走在阵列式压阻薄膜传感器上，导电涂层压缩发生形变，导电颗粒密度增大，输出电阻减小，产生微弱的阻值变化信号，经运算放大器扩大倍数传输；
所述通道切换电路由模拟开关芯片和运算放大器组成；其中通道口：行引线通道为第一、四通道口，直接与模拟开关芯片电连接；列引线通道为第二、三通道口，经过运算放大器与模拟开关芯片电连接；所述第一和第四通道口各包含m个通道，所述第二和第三通道口各包括n个通道；
所述A/D切换电路由模拟开关芯片、运算放大器和数模转换器组成；运算放大器将采集到的压阻模拟信号放大传输给数模转换器，数模转换器芯片将模拟信号转化为数字信号；
所述控制电路由单片机、USB接口电路和复位电路组成；USB接口电路接入外接电路为单片机提供电源；模拟控制开关电路接入模拟开关芯片；数模转换控制电路与数模转换器连接；复位电路能产生复位信号，确保系统平稳可靠运行；
所述数据传输电路由排针接口电路组成，上位机排针接口电路接入排针与单片机进行通信，实现了数据的传输，可以实现压力数据在上位机的进一步处理和显示。


4.根据权利要求1所述一种鹅的智能连续无应激称重系统，其特征是，该智能连续无应激称重系统还设有基于机器视觉的鹅行走步态特征识别模块，所述支架上设有摄像头。


5.根据权利要求4所述的一种鹅的智能连续无应激称重方法，其特征是，其中，智能动态无应激称重模块的称重方法，包括如下步骤：
第一步：种鹅在阵列式压阻薄膜传感器上行走，实现对压力数据的采集、存储和传递；
第二步：利用曲线拟合法，对阵列式压阻薄膜传感器采集到的数据进行非线性自动校正；
第三步：利用曲线拟合法，改善温度特性，对阵列式压阻薄膜传感器进行温度补偿，减少温度对传感器精度的影响；
第四步：对采集到的数据进行数据处理，得到种鹅的压力数据；
第五步：将种鹅行走过程中采集的压力值在进行拟合求解得到种鹅的体重；
其中，基于机器视觉的鹅行走步态特征识别模块的识别方法基于两个过程，分别为识别方法模型的训练过程和测试过程，训练过程是对种鹅腿部行为特征进行图像处理，并搭建网络模型，构建腿部识别模型；测试过程主要是对训练过程得到的网络模型进行腿部个体识别。


6.根据权利要求5所述一种鹅的智能连续无应激称重方法，其特征是，所述称重方法中，第二步的具体方法为：
1)对阵列式压阻薄膜传感器进行静态试验标定，得校准曲线，得出反非线性特性拟合方程：



其中，xi表示鹅行走时阵列式压阻薄膜传感器得输入值，ui表示阵列式压阻薄膜传感器得输出值，a0，a1，a2，a3...an为待定常数；
2)求解待定常数a0，a1，a2，a3...an，公式为：



式中，N为实验标定点个数；
3)对待定常数公式进行求导为0，得：



其中，



求解得到待定常数a0，a1，a2，a3...an；
4)将待定常数a0，a1，a2，a3...an代入到第一步中求解得出输出值。
<...

【专利技术属性】
技术研发人员：张燕军，杨天，缪宏，张善文，杨坚，龚道清，刘思幸，
申请(专利权)人：扬州大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32