用于苍蝇管理的装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及用于苍蝇管理的装置（10）。描述了向处理单元提供（310）农业环境的至少一个图像，其中农业环境包含多个牛科动物。该至少一个图像包括该多个牛科动物中的至少一个牛科动物的至少一部分的图像数据。处理单元确定（320）至少一个牛科动物的至少一部分的图像数据中的苍蝇的数量。处理单元确定（330）与该多个牛科动物的苍蝇侵扰有关的信息。该确定包括利用所确定的苍蝇数量。输出单元基于所确定的与该多个牛科动物的苍蝇侵扰有关的信息来输出（340）与针对该多个牛科动物的苍蝇侵扰处置有关的指示。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于苍蝇管理的装置
本专利技术涉及用于苍蝇管理的装置、用于苍蝇管理的设备、用于苍蝇管理的系统、用于苍蝇管理的方法、以及计算机程序元件和计算机可读介质。
技术介绍
本专利技术的综合背景是针对养牛业（在肉牛和奶牛环境中）的苍蝇控制。某些苍蝇，诸如角蝇、螫蝇、面蝇和马蝇，每天要从肉牛和奶牛（后文称为牛或牛科动物）多次进食血液。被侵扰的牛会通过舔食受影响的区域、摆动其尾巴、和晃动其腰腹来做出反应。除了每天发生大量疼痛叮咬和相关压力之外，由此类叮咬引起的损害还可能导致继发感染和动物皮的外表缺陷。与未被侵扰的牛相比，被侵扰的牛的生长速度显著降低，泌乳率也低得多，并且较低质量的兽皮影响皮革行业。据估计，苍蝇侵扰对全球养牛业的年度影响以数十亿美元衡量。然而，养殖者（farmer）没有简单的方式来确定要何时来对他们的牛进行处置（treat），并且即使是经验丰富的养殖者可能也难以确定是否应基于一片场地（field）中的一头或几头牛身上和附近的苍蝇来对一整个场地的牛进行处置。
技术实现思路
具有改进的手段来确定是否应针对苍蝇侵扰对牛进行处置将是有利的。通过独立权利要求的主题解决了本专利技术的目的，其中在从属权利要求中并入了其他实施例。应当注意，以下描述的本专利技术的方面和示例也适用于用于苍蝇管理的装置、用于苍蝇管理的设备、用于苍蝇管理的系统、用于苍蝇管理的方法、以及计算机程序单元和计算机可读介质。根据第一方面，提供了一种用于苍蝇管理的装置，包括：-输入单元；-处理单元；以及-输出单元。输入单元被配置成向处理单元提供农业环境的至少一个图像，其中所述农业环境包含多个牛科动物。所述至少一个图像包括所述多个牛科动物中的至少一个牛科动物的至少一部分的图像数据。处理单元被配置成确定至少一个牛科动物的至少一部分的图像数据中的苍蝇的数量。处理单元被配置成确定与所述多个牛科动物的苍蝇侵扰有关的信息，所述确定包括利用所确定的苍蝇数量。输出单元被配置成基于所确定的与所述多个牛科动物的苍蝇侵扰有关的信息来输出与针对所述多个牛科动物的苍蝇侵扰处置有关的指示。换言之，分析牛、或甚至一头奶牛/公牛的影像来检测苍蝇，并且使用这来为养殖者提供关于是否应针对苍蝇侵扰处置一个区域中的所有牛的客观信息。对于养殖者而言，可能难以确定是否应针对苍蝇侵扰对他们的牛进行处置，而这提供了简单的方式来自动向养殖者发出警报，所述警报要求采取行动，或者相反，那时不需要采取行动。因此，提供了一种苍蝇诊断技术，其提供了关于苍蝇侵扰的更好的牛管理决策。在一个示例中，至少一个牛科动物的至少一部分的图像数据包括除与所述牛科动物相邻的牛科动物的图像数据以外的图像数据。以此方式，除了一头或多头牛的图像数据外，还分析这一头或多头牛周围的图像数据，并且以此方式，可以对这一头或多头牛身上的苍蝇以及这一头或多头牛周围的飞行中的苍蝇进行计数。在一个示例中，处理单元被配置成在至少一个牛科动物的至少一部分的图像数据中识别至少一个特定的苍蝇类型。至少一个牛科动物的至少一部分的图像数据中的所确定的苍蝇的数量于是可以是至少一个牛科动物的至少一部分的图像数据中的是所述至少一个特定的苍蝇类型的苍蝇的数量。因此，应用苍蝇处置的决策可以虑及作为证据的苍蝇的类型。以此方式，与某些苍蝇相关联的有害性较高的（与其他苍蝇相比）财务影响可以通过识别那些苍蝇并应用处置来解决，而该处置在存在侵略性或有害性较低的苍蝇的情况下将不被应用。此外，要应用的具体的苍蝇处置可以虑及作为证据的苍蝇的一个或多个类型。在一个示例中，确定图像中的苍蝇数量包括实施图像处理算法以分析至少一个牛科动物的至少一部分的图像数据。在一个示例中，图像处理算法包括机器学习算法。在一个示例中，机器学习算法是神经网络。在一个示例中，机器学习算法是经训练的机器学习算法。机器学习训练可以包括利用地面真值数据和相关影像。在一个示例中，机器学习算法的后续训练包括利用至少一个牛科动物的至少一部分的图像数据。以此方式，机器学习算法可以持续改进。在一个示例中，后续训练包括利用所确定的苍蝇的数量。在一个示例中，输入单元被配置成从用户接收对与针对所述多个牛科动物的苍蝇侵扰处置有关的指示的确认（validation）。后续训练可以包括利用所述确认。以此方式，养殖者或用户可以同意或不同意或不完全同意所提供的指示。这使得能够减轻误报的影响，所述误报例如牛身上的泥滴会导致图像处理算法数出过多的苍蝇，这会导致向养殖者呈现过高的侵扰水平和/或苍蝇数量（如平均数量）。养殖者可以用他们的经验来质询该结果，并且该图像数据可以被从训练集丢弃或用来调整神经网络层内的权重，使得可以更好地区分这样的泥点和苍蝇。因此，随着时间的推移，开发出越来越稳健的诊断工具。在一个示例中，被投影回至少一个牛科动物的至少一部分的至少一个牛科动物的至少一部分的图像数据中的像素小于或等于2mm。换言之，以适当的分辨率水平对苍蝇进行成像，以能够将苍蝇与其他对象区分开，并且甚至在足够高的分辨率下将苍蝇彼此区分开。因此，例如具有5个或更多个像素覆盖苍蝇的长度和/或宽度可以使得能够实现有效的检测/识别。在一个示例中，与针对所述多个牛科动物的苍蝇侵扰处置有关的指示包括多个可能的侵扰水平中的所定义的侵扰水平的指示。在一个示例中，与针对所述多个牛科动物的苍蝇侵扰处置有关的指示包括需要针对苍蝇侵扰对所述多个牛科动物进行处置的消息。在一个示例中，处理单元被配置成识别可用于苍蝇侵扰处置的至少一个化学产品。与针对所述多个牛科动物的苍蝇侵扰处置有关的指示可以包括与可用于苍蝇侵扰处置的至少一个化学产品有关的消息。在一个示例中，输入单元被配置成使用户能够输入与在所述农业环境中用于苍蝇侵扰处置的至少一个先前的化学产品有关的信息。对可用于苍蝇侵扰处置的至少一个化学产品的识别可以包括利用与在所述农业环境中用于苍蝇侵扰处置的至少一个先前的化学产品有关的信息。以此方式，向养殖者提供了与有效成分的轮换有关的信息和/或与先前有效或无效的产品有关的信息，从而使得能够就最佳处置方法做出有根据的决策，从而也减轻了对有效成分的抗性积累。在一个示例中，与针对所述多个牛科动物的苍蝇侵扰处置有关的指示包括无需针对苍蝇侵扰对所述多个牛科动物进行处置的消息。在一个示例中，确定与所述多个牛科动物的苍蝇侵扰有关的信息包括利用阈值苍蝇数量。因此，当牛被高于一定阈值数量的苍蝇所侵扰时，所述一定阈值数量已被确定为具有经济后果，可以告知养殖者应采取行动。并且类似地，当尚未达到该阈值时，可以告知养殖者无需采取行动。在一个示例中，所述至少一个图像包括多个图像。所述至少一个牛科动物的至少一部分可以包括所述至少一个牛科动物的多个部分。所述多个图像中的每个图像可以与所述多个部分中的不同部分相关联。至少一个牛科动物的至少一部分的图像数据中的所确定的苍蝇的数量可以包括在所述多个图像中的每个图像中的苍蝇的数量。在一个示例中，确定与本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于苍蝇管理的装置（10），包括：/n- 输入单元（20）；/n- 处理单元（30）；以及/n- 输出单元（40）；/n其中，输入单元被配置成向处理单元提供农业环境的至少一个图像，其中所述农业环境包含多个牛科动物；/n其中，所述至少一个图像包括所述多个牛科动物中的至少一个牛科动物的至少一部分的图像数据；/n其中，处理单元被配置成确定至少一个牛科动物的至少一部分的图像数据中的苍蝇的数量；/n其中，处理单元被配置成确定与所述多个牛科动物的苍蝇侵扰有关的信息，所述确定包括利用所确定的苍蝇数量；并且/n其中，输出单元被配置成基于所确定的与所述多个牛科动物的苍蝇侵扰有关的信息来输出与针对所述多个牛科动物的苍蝇侵扰处置有关的指示。/n

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】20180528 EP 18174587.81.一种用于苍蝇管理的装置（10），包括：
-输入单元（20）；
-处理单元（30）；以及
-输出单元（40）；
其中，输入单元被配置成向处理单元提供农业环境的至少一个图像，其中所述农业环境包含多个牛科动物；
其中，所述至少一个图像包括所述多个牛科动物中的至少一个牛科动物的至少一部分的图像数据；
其中，处理单元被配置成确定至少一个牛科动物的至少一部分的图像数据中的苍蝇的数量；
其中，处理单元被配置成确定与所述多个牛科动物的苍蝇侵扰有关的信息，所述确定包括利用所确定的苍蝇数量；并且
其中，输出单元被配置成基于所确定的与所述多个牛科动物的苍蝇侵扰有关的信息来输出与针对所述多个牛科动物的苍蝇侵扰处置有关的指示。


2.根据权利要求1所述的装置，其中，至少一个牛科动物的至少一部分的图像数据包括除与所述牛科动物相邻的牛科动物的图像数据以外的图像数据。


3.根据权利要求1至2中的任一项所述的装置，其中，处理单元被配置成在至少一个牛科动物的至少一部分的图像数据中识别至少一个特定的苍蝇类型，并且其中，至少一个牛科动物的至少一部分的图像数据中的所确定的苍蝇的数量是至少一个牛科动物的至少一部分的图像数据中的是所述至少一个特定的苍蝇类型的苍蝇的数量。


4.根据权利要求1至3中的任一项所述的装置，其中，确定图像中的苍蝇数量包括实施图像处理算法以分析至少一个牛科动物的至少一部分的图像数据。


5.根据权利要求4所述的装置，其中，图像处理算法包括机器学习算法。


6.根据权利要求5所述的装置，其中，机器学习算法是神经网络。


7.根据权利要求5至6中的任一项所述的装置，其中，机器学习算法是经训练的机器学习算法，其中，机器学习训练包括利用地面真值数据和相关影像。


8.根据权利要求7所述的装置，其中，机器学习算法的后续训练包括利用至少一个牛科动物的至少一部分的图像数据。


9.根据权利要求8所述的装置，其中，后续训练包括利用所确定的苍蝇的数量。


10.根据权利要求8至9中的任一项所述的装置，其中，输入单元被配置成从用户接收对与针对所述多个牛科动物的苍蝇侵扰处置有关的指示的确认，并且其中，后续训练包括利用所述确认。


11.根据权利要求1至10中的任一项所述的装置，其中，被投影回至少一个牛科动物的至少一部分的至少一个牛科动物的至少一部分的图像数据中的像素小于或等于2mm。


12.根据权利要求1至11中的任一项所述的装置，其中，与针对所述多个牛科动物的苍蝇侵扰处置有关的指示包括多个可能的侵扰水平中的所定义的侵扰水平的指示。


13.根据权利要求1至12中的任一项所述的装置，其中，与针对所述多个牛科动物的苍蝇侵扰处置有关的指示包括需要针对苍蝇侵扰对所述多个牛科动物进行处置的消息。


14.根据权利要求1至13中的任一项所述的装置，其中，处理单元被配置成识别可用于苍蝇侵扰处置的至少一个化学产品，并且其中，与针对所述多个牛科动物的苍蝇侵扰处置有关的指示包括与可用于苍蝇侵扰处置的至少一个化学产品有关的消息。


15.根据权利要求14所述的装置，其中，输入单元被配置成使用户能够输入与在所述农业环境中用于苍蝇侵扰处置的至少一个先前的化学产品有关的信息，并且其中，对可用于苍蝇侵扰处置的至少一个化学产品的识别包括利用与在所述农业环境中用于苍蝇侵扰处置的至少一个先前的化学产品有关的信息。


16.根据权利要求1至12中的任一项所述的装置，其中，与针对所述多个牛科动物的苍蝇侵扰处置有关的指示包括无需针对苍蝇侵扰对所述多个牛科动物进行处置的消息。


17.根据权利要求1至16中的任一项所述的装置，其中，确定与所述多个牛科动物的苍蝇侵扰有关的信息包括利用阈值苍蝇数量。


18.根据权利要求1至17中的任一项所述的装置，其中，所述至少一个图像包括多个图像，其中，所述至少一个牛科动物的至少一部分包括所述至少一个牛科动物的多个部分，并且其中，所述多个图像中的每个图像与所述多个部分中的不同部分相关联，其中，至少一个牛科动物的至少一部分的图像数据中的所确定的苍蝇的数量包括在所述多个图像中的每个图像中的苍蝇的数量。


19.根据权利要求18所述的装置，其中，确定与所述多个牛科动物的苍蝇侵扰有关的信息包括对所述多个图像中的每个图像中的苍蝇数量的统计分析。


20.根据权利要求18至19中的任一项所述的装置，其中，所述至少一个牛科动物包括至少两个牛科动物，并且其中，所述多个部分中的第一部分与所述至少一个牛科动物中的第一牛科动物相关联，并且所述多个部分中的第二部分与所述至少一个牛科动物中的第二牛科动物相关联。


21.根据权利要求18至20中的任一项所述的装置，其中，所述多个部分中的每个部分与不同的牛科动物相关联。


22.根据权利要求18至21中的任一项所述的装置，其中，所述多个图像中的至少一个第一图像是在与所述多个图像中的至少一个第二图像不同的一天获取的。


23.根据权利要求1至22中的任一项所述的装置，其中，处理单元被...

【专利技术属性】
技术研发人员：V·哈梅克斯，N·托伦，G·贝恩斯，
申请(专利权)人：拜耳动物保健有限责任公司，
类型：发明
国别省市：德国;DE