活畜在圈状态确定方法、系统、设备及介质技术方案

本发明专利技术提出的一种活畜在圈状态确定方法、系统、设备及介质，该方法通过获取多张包括样本活畜的样本图像，对该样本图像中的样本活畜进行位置标注，构建数据集，以该数据集训练预设基础模型，得到训练后的活畜位置检测模型，基于该训练后的活畜位置检测模型可以实现对给定图像中活畜的在圈状态进行检测，实现了通过机器的方式自动对活畜是否在圈进行检测，即便活畜数量大、运动速度快，也能准确的检测活畜的位置信息及在圈状态，降低了成本，统一了在圈状态确定的标准，有利于实现畜牧业的高效运转。运转。运转。

【技术实现步骤摘要】
活畜在圈状态确定方法、系统、设备及介质


[0001]本专利技术涉及畜牧
，尤其涉及一种活畜在圈状态确定方法、系统、设备及介质。

技术介绍

[0002]在畜牧养殖行业中，“散养”是一种较为常见的饲养方式，通过将活畜放出圈，让其去圈外觅食等，当达到一定时间或相关工作人员认为合适的条件，则需要将活畜收归回圈。此外，活畜进出档口也是畜牧市场运转中的核心环节之一。
[0003]目标活畜进出圈往往采用人工管理的方式，由人工在活畜进圈或出圈时进行活畜数量统计，但由于有时活畜数量庞大，且移动速度较快，人工确定活畜是否在圈难度高，成本高，在圈状态的标准由于不同人员的认知可能存在误差，不能实现畜牧业的高效运转。

技术实现思路

[0004]鉴于以上所述现有技术的缺点，本专利技术提供一种活畜在圈状态确定方法、系统、设备及介质，以解决上述技术问题。
[0005]本专利技术提供的一种活畜在圈状态确定方法，包括：
[0006]获取多张包括样本活畜的样本图像，并对所述样本图像中的样本活畜进行位置标注，构建数据集；
[0007]将所述数据集输入预设基础模型，并进行训练，得到训练后的活畜位置检测模型；
[0008]获取包括目标活畜第一时刻的初始待识别图像，并输入到训练后的所述活畜位置检测模型，得到所述目标活畜的初始目标位置；
[0009]根据预设档口位置和所述初始目标位置确定所述目标活畜第一时刻的第一在圈状态。
[0010]可选的，所述根据预设档口位置和所述初始目标位置确定所述目标活畜第一时刻的第一在圈状态包括：
[0011]获取预设档口识别区间；
[0012]若所述目标活畜位于所述预设档口识别区间内，且所述初始目标位置超出所述预设档口位置，所述第一在圈状态包括圈内；
[0013]若所述目标活畜位于所述预设档口识别区间外，或所述初始目标位置未超出所述预设档口位置，所述第一在圈状态包括圈外。
[0014]可选的，获取包括所述目标活畜第二时刻的后续待识别图像，并输入到训练后的所述活畜位置检测模型，得到所述目标活畜的后续目标位置，所述第二时刻晚于所述第一时刻；
[0015]根据所述后续目标位置和预设档口位置确定所述目标活畜第二时刻的第二在圈状态；
[0016]根据所述初始目标位置和后续目标位置确定所目标活畜的运动方向。
[0017]可选的，所述根据所述初始目标位置和后续目标位置确定所述目标活畜的运动方向包括以下任意之一：
[0018]若所述初始目标位置和后续目标位置均超出所述预设档口位置，分别获取初始距离和后续距离，若所述初始距离大于后续距离，所述运动方向包括出圈方向，若所述初始距离小于后续距离，所述运动方向包括入圈方向，所述初始距离包括所述初始目标位置与所述预设档口位置之间的距离，所述后续距离包括所述后续目标位置与所述预设档口位置之间的距离；
[0019]若所述初始目标位置超出所述预设档口位置，且所述后续目标位置未超出所述预设档口位置，所述运动方向包括出圈方向；
[0020]若所述初始目标位置未超出所述预设档口位置，且所述后续目标位置超出所述预设档口位置，所述运动方向包括入圈方向；
[0021]分别获取初始坐标和后续坐标，若所述初始坐标大于后续坐标，所述运动方向包括出圈方向，若所述初始坐标小于或等于后续坐标，所述运动方向包括入圈方向，所述初始坐标为所述初始目标位置的坐标，所述后续坐标为所述后续目标位置的坐标，所述坐标值沿所述入圈方向增大。
[0022]可选的，所述方法还包括：
[0023]根据所述第一在圈状态和第二在圈状态确定所述目标活畜的进出圈状态。
[0024]可选的，若所述初始待识别图像和后续待识别图像中至少之一包括至少两个目标活畜，所述初始待识别图像和后续待识别图像中同一目标活畜的确定方式包括：
[0025]对所述初始待识被图像中的各所述目标活畜进行身份识别信息标识；
[0026]分别获取所述初始待识别图像中各所述目标活畜的初始运动轨迹，以及所述后续待识别图像中各所述目标活畜的后续运动轨迹；
[0027]根据所述初始运动轨迹和后续运动轨迹确定所述后续待识别图像中所述目标活畜与所述初始待识别图像中各所述目标活畜之间的匹配度；
[0028]将所述匹配度高于预设匹配度的所述初始待识别图像中所述目标活畜的所述身份识别信息标识赋予所述后续待识别图像中所述目标活畜；
[0029]在所述初始待识别图像和后续待识别图像中具有相同所述身份识别信息标识两个目标活畜为同一目标活畜。
[0030]可选的，所述方法还包括：
[0031]获取历史在圈活畜数量；
[0032]根据所述进出圈状态和历史在圈活畜数量确定当前在圈活畜数量。
[0033]本专利技术还提供了一种活畜在圈状态确定系统，包括：
[0034]样本图像获取模块，用于获取多张包括样本活畜的样本图像，并对所述样本图像中的样本活畜进行位置标注，构建数据集；
[0035]训练模块，用于将所述数据集输入预设基础模型，并进行训练，得到训练后的活畜位置检测模型；
[0036]初始目标位置确定模块，用于获取包括目标活畜第一时刻的初始待识别图像，并输入到训练后的所述活畜位置检测模型，得到所述目标活畜的初始目标位置；
[0037]在圈状态确定模块，用于根据预设档口位置和所述初始目标位置确定所述目标活
畜第一时刻的第一在圈状态。
[0038]本专利技术还提供了一种电子设备，包括处理器、存储器和通信总线；
[0039]所述通信总线用于将所述处理器和存储器连接；
[0040]所述处理器用于执行所述存储器中存储的计算机程序，以实现如上述中任一项实施例所述的方法。
[0041]本专利技术还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，
[0042]所述计算机程序用于使所述计算机执行如上述任一项实施例所述的方法。
[0043]本专利技术的有益效果：本专利技术提出的一种活畜在圈状态确定方法、系统、设备及介质，该方法通过获取多张包括样本活畜的样本图像，对该样本图像中的样本活畜进行位置标注，构建数据集，以该数据集训练预设基础模型，得到训练后的活畜位置检测模型，基于该训练后的活畜位置检测模型可以实现对给定图像中活畜的在圈状态进行检测，实现了通过机器的方式自动对活畜是否在圈进行检测，即便活畜数量大、运动速度快，也能准确的检测活畜的位置信息及在圈状态，降低了成本，统一了在圈状态确定的标准，有利于实现畜牧业的高效运转。
附图说明
[0044]图1是本专利技术实施例一中提供的活畜在圈状态确定方法的一种流程示意图；
[0045]图2是本专利技术实施例一中提供的一种档口的示意图；
[0046]图3是本专利技术实施例一中提供的一种预设档口识别区间以及预设档口位置的示意图；
[0047]图4是本专利技术实施例一中提供的一种活畜在圈状态确定方法的一种具体的流程本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种活畜在圈状态确定方法，其特征在于，所述方法包括：获取多张包括样本活畜的样本图像，并对所述样本图像中的样本活畜进行位置标注，构建数据集；将所述数据集输入预设基础模型，并进行训练，得到训练后的活畜位置检测模型；获取包括目标活畜第一时刻的初始待识别图像，并输入到训练后的所述活畜位置检测模型，得到所述目标活畜的初始目标位置；根据预设档口位置和所述初始目标位置确定所述目标活畜第一时刻的第一在圈状态。2.如权利要求1所述的活畜在圈状态确定方法，其特征在于，所述根据预设档口位置和所述初始目标位置确定所述目标活畜第一时刻的第一在圈状态包括：获取预设档口识别区间；若所述目标活畜位于所述预设档口识别区间内，且所述初始目标位置超出所述预设档口位置，所述第一在圈状态包括圈内；若所述目标活畜位于所述预设档口识别区间外，或所述初始目标位置未超出所述预设档口位置，所述第一在圈状态包括圈外。3.如权利要求1所述的活畜在圈状态确定方法，其特征在于，所述方法还包括：获取包括所述目标活畜第二时刻的后续待识别图像，并输入到训练后的所述活畜位置检测模型，得到所述目标活畜的后续目标位置，所述第二时刻晚于所述第一时刻；根据所述后续目标位置和预设档口位置确定所述目标活畜第二时刻的第二在圈状态；根据所述初始目标位置和后续目标位置确定所目标活畜的运动方向。4.如权利要求3所述的活畜在圈状态确定方法，其特征在于，所述根据所述初始目标位置和后续目标位置确定所述目标活畜的运动方向包括以下任意之一：若所述初始目标位置和后续目标位置均超出所述预设档口位置，分别获取初始距离和后续距离，若所述初始距离大于后续距离，所述运动方向包括出圈方向，若所述初始距离小于后续距离，所述运动方向包括入圈方向，所述初始距离包括所述初始目标位置与所述预设档口位置之间的距离，所述后续距离包括所述后续目标位置与所述预设档口位置之间的距离；若所述初始目标位置超出所述预设档口位置，且所述后续目标位置未超出所述预设档口位置，所述运动方向包括出圈方向；若所述初始目标位置未超出所述预设档口位置，且所述后续目标位置超出所述预设档口位置，所述运动方向包括入圈方向；分别获取初始坐标和后续坐标，若所述初始坐标大于后续坐标，所述运动方向包括出圈方向，若所述初始坐标小于或等于后续坐标，所述运动方向包括入圈方向，所述初始坐标为所述初...

【专利技术属性】
技术研发人员：李强，庞殊杨，田君仪，吴凯尧，刘凯然，郭婧，封真雨，赵莹，李颖，
申请(专利权)人：重庆赛迪益农数据科技有限公司，
类型：发明
国别省市：