【技术实现步骤摘要】
一种基于移动视角的猪的体重和膘情变化检测方法
本专利技术涉及人工智能和深度学习领域，具体涉及一种基于移动视角的猪的体重和膘情变化检测方法。
技术介绍
目前,我国养猪业正不断向规模化、专业化、智能化、精细化方向发展。精细化要求饲养员要对养猪场每个肉猪个体的身体情况进行检测，以便有针对性地改善肉猪的饲养方案。在肉猪的饲养过程中，需要对肉猪的膘情进行监测。膘情指的是牲畜长膘的情况，良好的膘情能保证肉猪的肉质，过肥或者过瘦都会影响猪肉的质量。现有对猪膘情的监测方法一般都是人工检测，如2019年11月16日公开的CN110495421A“一种提高母猪繁殖性能的母猪饲喂模式及配套的母猪饲料”中公开了一种用电子背膘测定仪检测母猪膘情的方法。但是对于规模化养殖来说，使用人工方法对养殖场的猪逐个测量膘情，费时费力且成本偏高。
技术实现思路
为了解决现有技术中存在的上述技术问题，本专利技术公开了一种基于移动视角的猪的体重和膘情变化检测方法，用枪机拍摄肉猪俯视图并检测猪头尾关键点，根据猪头尾关键点坐标调用球机拍摄肉猪的...
【技术保护点】
1.一种基于移动视角的猪的体重和膘情变化检测方法，其特征在于，包括以下步骤：/n建立猪舍的BIM；/n建立肉猪标准三维模型；/n在猪舍顶部设置俯视的枪机，在猪舍周围设置轨道，在轨道上设置若干个可移动球机；/n在BIM地面平面上建立二维轨道模型，通过球机的传感器获得每个球机在与轨道等高平面上的二维坐标，将球机的坐标信息输入BIM里，得到每个球机在BIM地面平面上的坐标；/n用顶部枪机采集肉猪俯视图，输入猪头尾关键点检测网络标注肉猪头尾关键点，输出肉猪头尾关键点热力图；/n将肉猪头尾关键点热力图投影在BIM地面平面上并计算肉猪头尾关键点的二维坐标；/n计算BIM地面平面上以肉猪...
【技术特征摘要】
1.一种基于移动视角的猪的体重和膘情变化检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
建立猪舍的BIM；
建立肉猪标准三维模型；
在猪舍顶部设置俯视的枪机，在猪舍周围设置轨道，在轨道上设置若干个可移动球机；
在BIM地面平面上建立二维轨道模型，通过球机的传感器获得每个球机在与轨道等高平面上的二维坐标，将球机的坐标信息输入BIM里，得到每个球机在BIM地面平面上的坐标；
用顶部枪机采集肉猪俯视图，输入猪头尾关键点检测网络标注肉猪头尾关键点，输出肉猪头尾关键点热力图；
将肉猪头尾关键点热力图投影在BIM地面平面上并计算肉猪头尾关键点的二维坐标；
计算BIM地面平面上以肉猪头部关键点为端点且经过肉猪尾部关键点的射线L1与轨道的交点B的坐标，选择到交点B路径最短的球机b移动到交点，令球机b水平转动，使球机光轴和L1平行，然后使肉猪尾关键点在球机b拍摄图像的中心，获得肉猪后视图；
计算BIM地面平面上过头尾关键点连线中点与头尾关键点连线垂直的线L2与轨道的交点A和A′的坐标，计算所有球机到A和A′点路径的距离，选择最小的路径距离并派对应的球机a按最短路径移动到A或A′点，令球机a水平转动，使球机光轴和L2平行，然后使肉猪头尾关键点连线的中点在球机a拍摄图像的中心，获得肉猪侧视图；
以肉猪颈部上侧关键点和尾巴根部关键点连线的中点为根节点，根节点属于肉猪身关键点；
将肉猪的后视图和侧视图输入猪身关键点检测网络，检测肉猪身关键点，输出肉猪后视和侧视关键点热力图；
将肉猪的后视图和侧视图输入猪轮廓语义分割网络，检测属于肉猪的像素，输出肉猪的后视轮廓图和侧视轮廓图；
标注出肉猪标准三维模型上的关键点并将肉猪标准三维模型按侧视和后视角度投影在BIM地面平面上，得到标有关键点和根节点的肉猪标准三维模型侧视和后视重投影图；
使用优化算法调整肉猪标准三维模型参数，使肉猪标准三维模型侧视投影中根节点和肉猪侧视图中根节点对齐，根据肉猪侧视图关键点和肉猪侧视图轮廓优化肉猪标准三维模型，得到第一肉猪三维模型；
使用优化算法调整第一肉猪三维模型的参数，根据肉猪后视图关键点和肉猪后视图轮廓优化第一肉猪三维模型，得到肉猪最优三维模型；
计算肉猪最优三维模型的体长与臀宽的比例，得出肉猪最优三维模型对应的膘情等级；
把肉猪最优三维模型的体积和对应膘情等级肉猪的经验密度相乘得出肉猪的体重；
统计每一个肉猪个体每24小时的大量体重数据，把出现频率最高的体重数据作为肉猪当天的体重，计算肉猪当天的体重与前一天体重的差值得出肉猪从前一天到当天的体重增长量，将肉猪从前一天到当天的体重增长量与肉猪过去24小时内进食量的比值作为肉猪的生长速度；
以天为单位监测肉猪的体重、生长速度和膘情等级，根据...
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