基于边缘计算的仔猪吃奶行为监测系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于边缘计算的仔猪吃奶行为监测系统，包括仔猪吃奶算法部分、边缘计算部分、网络传输部分、数据存储部分和数据可视化部分。仔猪吃奶算法部分是对仔猪吃奶行为进行监测的依据。边缘计算部分由数据采集模块和数据处理模块组成，数据采集模块是采用摄像头采集母猪产床上的实时视频数据，将采集到的实时视频数据传输至Jetson nano嵌入式设备，Jetson nano将处理完成后的结构化数据打包，利用网络传输部分，将处理后的数据结果传输至本地服务器与云服务器进行存储，在云服务器中对结构化数据结果进行清洗与重组，将结果发送至移动端进行展示。本发明专利技术可作为高效、安全的、便捷的新一代智慧养殖系统。便捷的新一代智慧养殖系统。便捷的新一代智慧养殖系统。

【技术实现步骤摘要】
基于边缘计算的仔猪吃奶行为监测系统


[0001]本专利技术涉及图像处理技术、目标识别技术、边缘计算技术及网络传输技术，具体地讲是一种基于基于边缘计算的仔猪吃奶行为监测系统。

技术介绍

[0002]云计算技术能很好地解决互联网终端设备对计算资源的渴求与自身资源受限的矛盾，形成强大的集中式计算规模效益，推动万物互联的物联网技术迅速发展。然而固定化的传输方式无法满足多样化的需求，移动云计算技术应运而生。但网络终端设备数量的急剧增加会导致云计算中心计算压力过大、数据传输延迟高无法满足实时应用要求、终端节点传输能耗高等问题。越来越多的数据在网络中的边缘设备产生，利用边缘计算技术直接在边缘设备上进行数据处理可以有效减轻中心服务器的负担，保障数据的安全性。
[0003]我国规模化养猪场数量不断增加，养殖规模的不断扩大，猪场信息数据的日产生量也会出现爆发式增长，若所有的数据均依赖云端服务器进行处理，这不仅会产生信息安全问题，形成数据冗余，一旦云服务器出现问题，边缘设备将无法继续有效工作，造成经济损失。

技术实现思路

[0004]本专利技本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于边缘计算的仔猪吃奶行为监测系统，其特征在于它包括：-数据采集层：包括若干摄像头，由摄像头采集视频数据；-数据处理层：包括若干Jetson nano嵌入式设备，单个Jetson nano嵌入式设备接收若干摄像头采集的视频数据，进行实时数据处理与传输；-数据传输层：通过网络节点将多个Jetson nano嵌入式设备发送的数据传输至数据存储层；-数据存储层：包括云服务器、本地服务器和其他设备，对处理后的数据进行分类存储，在服务器中对每类的所属数据进行清洗和重组，把处理后的结果送至数据展示层。-数据展示层：包括移动/PC端，将数据存储层发送的数据进行用户端的可视化展示。2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于系统基于仔猪吃奶检测算法：使用yolov4-tiny为主干网络，通过yolov4-tiny算法识别仔猪与母猪哺乳区的目标检测框，根据两种检测框的不同位置关系以及时序关系，进行仔猪吃奶行为的判断。3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于仔猪目标检测框的四个点分别为a、b、c、d，对应坐标为(X
a
，Y
a
)、(X
b
，Y
b
)、(X
c
，Y
c
)、(X
d
，Y
d
)；母猪哺乳区域的目标检测框四个点分别为A、B、C、D，对应的坐标为(X
A
，Y
A
)、(X
B
，Y
B
)、(X
C
，Y
C
)、(X
D
，Y
D
)，仔猪吃奶检测算法具体流程为：S1、采集母猪产床上的仔猪与母猪俯拍数据；S2、对数据进行清洗、筛选，删除无关图片，对图片进行标注，标注标签分别为仔猪与哺乳区域，仔猪目标以矩形框进行标注，哺乳区域以母猪为侧卧姿态时，前肢到后肢的腹部乳房区域进行标注，并根据8:2比例划分训练集与测试集图片，构建仔猪与母猪哺乳区域的目标检测数据集；S3、用yolov4-tiny模型对数据集进行训练得到仔猪
--
哺乳区域目标检测模型；S4、使用仔猪
--
哺乳区域目标检测模型得到多个仔猪目标检测框与一个哺乳区域目标检测框；S5、根据连续时间内的仔猪目标检测框中心位置变化幅度来判断仔猪是否在运动；S6、判定仔猪为运动状态后，计算仔猪目标检测框与母猪哺乳区域目标检测相交面积s；相交面积/仔猪目标检测框面积大于设定阈值时判定为疑似吃奶行为；S7、通过仔猪目标检测框的长与哺乳区域检测框的长之间的夹角关系判定仔猪是否为吃奶行为。4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于S5中，仔猪目标检测框中心位置变化幅度如下：S5-1、仔猪目标检测框的中心点坐标为S5-2、中心点坐标变化计算公式为式中，(x，y)为前一帧的仔猪目标检测框的中心点坐标，(x'，y')为后一帧的中心点坐标。5.根据权利要求3所述的系统，其特征在于S6中，计算两个目标检测框的相交面积的计算流程为：S6-1、判断是否相交：对两个目标检测框的Y轴坐标(Y
a
，Y
b
，Y
c
，Y
d
)与(Y
A
，...

【专利技术属性】
技术研发人员：沈明霞，丁奇安，刘龙申，陈佳，
申请(专利权)人：南京农业大学，
类型：发明
国别省市：