一种目标状态的检测方法、装置、介质及电子设备制造方法及图纸

本申请实施例公开了一种目标状态的检测方法、装置、介质及电子设备。该方法包括：获取牲畜在运动过程中的图像；使用目标检测算法定位画面中的每只牲畜，得到牲畜位置信息，使用追踪算法对各牲畜进行追踪拍摄，得到牲畜的图像序列，通过卷积神经网络，对各牲畜ID的图像序列进行打分；根据打分结果，确定各牲畜ID的牲畜是否处于病态。通过采用本申请所提供的技术方案，可以实现快速的对病态牲畜进行识别，从而确保牲畜的健康状况的效果。

【技术实现步骤摘要】
一种目标状态的检测方法、装置、介质及电子设备
本申请实施例涉及牲畜喂养
，尤其涉及一种目标状态的检测方法、装置、介质及电子设备。
技术介绍
随着科技水平的快速发展，互联网技术以及智能终端的应用已经涉及到社会生活的各个领域。在牲畜喂养的过程中，以猪只为例，如果猪只存在病态情况，如跛脚，没有及时被察觉的情况下，会影响猪只的正常生长，同时造成料肉比的增加。而由于牲畜养殖行业往往需要进行大量牲畜的喂养，养殖人员很难第一时间发现牲畜的病态。因此，如何对病态的牲畜第一时间发现和处理，就成为了养殖业比较棘手的问题。
技术实现思路
本申请实施例提供一种目标状态的检测方法、装置、介质及电子设备，可以实现快速的对病态牲畜进行识别，从而确保牲畜的健康状况的效果。第一方面，本申请实施例提供了一种目标状态的检测方法，该方法包括：获取牲畜在运动过程中的图像；使用目标检测算法定位画面中的每只牲畜，得到牲畜位置信息，使用追踪算法对各牲畜进行追踪拍摄，得到牲畜的图像序列；通过卷积神经网络，对各牲畜ID的图像序列进行打分；本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种目标状态的检测方法，其特征在于，包括：/n获取牲畜在运动过程中的图像；/n使用目标检测算法定位画面中的每只牲畜，得到牲畜位置信息，使用追踪算法对各牲畜进行追踪拍摄，得到牲畜的图像序列；/n通过卷积神经网络，对各牲畜ID的图像序列进行打分；/n根据打分结果，确定各牲畜ID的牲畜是否处于病态。/n

【技术特征摘要】
1.一种目标状态的检测方法，其特征在于，包括：
获取牲畜在运动过程中的图像；
使用目标检测算法定位画面中的每只牲畜，得到牲畜位置信息，使用追踪算法对各牲畜进行追踪拍摄，得到牲畜的图像序列；
通过卷积神经网络，对各牲畜ID的图像序列进行打分；
根据打分结果，确定各牲畜ID的牲畜是否处于病态。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述牲畜在运动过程中的图像是基于设置在牲畜通道上方和/或侧方的摄像头获取的。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述牲畜包括牲畜；
所述病态包括牲畜的跛脚状态。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，获取牲畜在运动过程中的图像，包括：
采用摄像头，获取牲畜通道的图像；
使用目标检测模型，检测所述牲畜通道的图像中的目标牲畜，并获得检测结果框；
相应的，采用追踪算法，对每只牲畜的图像进行编码，得到牲畜ID，包括：
采用追踪算法，对目标牲畜的检测结果框进行编码，得到目标牲畜的牲畜ID。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过卷积神经网络，对各牲畜ID的图像序列进行打分，包括：
将各牲畜ID的图像序列依次输入至卷积神经网络，根据所述卷积神经网络的输出结果，确定各牲畜ID的打分序列。


6....

【专利技术属性】
技术研发人员：许梦杰，吴海玲，黄金磊，
申请(专利权)人：成都睿畜电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：四川;51