猪只背膘厚检测方法及系统、电子设备和存储介质技术方案

本发明专利技术提供一种猪只背膘厚检测方法及系统、电子设备和存储介质，其中，方法包括：获取待测猪只的目标猪只图像和背膘生长率特征；其中，猪只图像为猪只俯视角度下的背部图像；背膘生长率特征用于表示猪只背膘厚的遗传特性；将待测猪只的目标猪只图像和背膘生长率特征输入猪只背膘厚检测模型中，确定待测猪只的背膘厚。能够利用猪只的二维图像进行无接触式的背膘厚测量，有效减少测量误差，提高测量精确度。度。度。

【技术实现步骤摘要】
猪只背膘厚检测方法及系统、电子设备和存储介质


[0001]本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种猪只背膘厚检测方法及系统、电子设备和存储介质。

技术介绍

[0002]猪只背膘厚是衡量其生长状况的重要指标，生产中常使用背膘厚监测猪只的身体状况。特别的，妊娠母猪背膘厚与其使用寿命和繁殖性能密切相关。妊娠母猪背膘厚测量是规模化猪场生产过程中的必要环节。由于不同妊娠阶段对于母猪的背膘厚有不同的要求，且生产中常利用母猪背膘厚进行饲养阶段的划分，因此需动态监控妊娠母猪的背膘厚。
[0003]目前生产中主要采用的猪只背膘厚检测方法为目测按压法和超声波测量法。除此之外，在现代信息技术的发展下，一些使用计算机视觉技术测量猪只背膘厚的技术开始涌现。但目前上述方法中目测按压法和基于计算机视觉的测量方法存在测量精度低，误差大的缺陷。而超声波测量法属于接触式测量，由于活体猪只保定困难，接触式测量下猪只易发生应激反应，且使用一台测量仪测量多头猪只容易发生交叉感染，生物安全性不高。
[0004]因此，如何提供一种猪只背膘厚检测方法及系统、电子设备和存储介质，利用猪只的二维图像进行无接触式的背膘厚测量，有效减少测量误差，提高测量精确度。

技术实现思路

[0005]针对现有技术中的缺陷，本专利技术实施例提供一种猪只背膘厚检测方法及系统、电子设备和存储介质。
[0006]本专利技术提供一种猪只背膘厚检测方法，包括：
[0007]获取待测猪只的目标猪只图像和背膘生长率特征；其中，猪只图像为猪只俯视角度下的背部图像；背膘生长率特征用于表示猪只背膘厚的遗传特性；
[0008]将待测猪只的目标猪只图像和背膘生长率特征输入猪只背膘厚检测模型中，确定待测猪只的背膘厚。
[0009]根据本专利技术提供的猪只背膘厚检测方法，获取待测猪只的目标猪只图像和背膘生长率特征，具体包括：
[0010]基于预设饲养条件饲养待测猪只；
[0011]根据预设周期测量待测猪只的背膘值；
[0012]计算待测猪只在预设周期内背膘值的差值与预设周期的除数，将除数作为待测猪只的背膘生长率特征。
[0013]根据本专利技术提供的猪只背膘厚检测方法，猪只背膘厚检测模型包括：特征提取模型和背膘厚检测模型；
[0014]将待测猪只的目标猪只图像和背膘生长率特征输入猪只背膘厚检测模型中，确定待测猪只的背膘厚，具体包括：
[0015]将目标猪只图像输入特征提取模型中，确定目标特征向量；
[0016]将目标特征向量和待测猪只的背膘生长率特征输入背膘厚检测模型中，确定待测猪只的背膘厚。
[0017]根据本专利技术提供的猪只背膘厚检测方法，特征提取模型包括：特征提取层和特征降维层；
[0018]将待测猪只的目标猪只图像输入特征提取模型中，确定目标特征向量，具体包括：
[0019]将待识别图像输入特征提取层中，根据特征提取层，确定初始特征图；
[0020]将初始特征图输入特征降维层中，根据特征降维层，确定目标特征向量。
[0021]根据本专利技术提供的猪只背膘厚检测方法，在将待测猪只的目标猪只图像输入特征提取模型中，确定目标特征向量的步骤之前，还包括：确定特征提取模型的网络结构；
[0022]确定特征提取模型的网络结构，具体包括：
[0023]在CNN模型的基础上，将全连接层替换为自适应平均池化层和1
ꢀ×
1卷积层。
[0024]根据本专利技术提供的猪只背膘厚检测方法，背膘厚检测模型为核函数为高斯核函数的支持向量机回归模型。
[0025]根据本专利技术提供的猪只背膘厚检测方法，在将待测猪只的目标猪只图像和背膘生长率特征输入猪只背膘厚检测模型中，确定待测猪只的背膘厚的步骤之前，还包括：训练特征提取模型；
[0026]训练特征提取模型，具体包括：
[0027]利用样本猪只图像集训练特征提取模型；
[0028]基于目标损失函数，采用自适应性矩估计优化算法对特征提取模型的网络参数进行更新，并基于更新后的网络参数对特征提取模型进行迭代训练直至特征提取模型收敛；其中，目标损失函数为均方误差函数。
[0029]本专利技术还提供一种猪只背膘厚检测系统，包括：猪只特征获取单元和猪只背膘检测单元；
[0030]猪只特征获取单元，用于获取待测猪只的目标猪只图像和背膘生长率特征；其中，猪只图像为猪只俯视角度下的背部图像；背膘生长率特征用于表示猪只背膘厚的遗传特性；
[0031]猪只背膘检测单元，用于将待测猪只的目标猪只图像和背膘生长率特征输入猪只背膘厚检测模型中，确定待测猪只的背膘厚。
[0032]本专利技术还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行程序时实现如上述任一种猪只背膘厚检测方法的步骤。
[0033]本专利技术还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种猪只背膘厚检测方法的步骤。
[0034]本专利技术提供的猪只背膘厚检测方法及系统、电子设备和存储介质，通过采集待测猪只俯视角度下的背部图像，结合用于表征待测猪只背膘厚的遗传特性的背膘生长率，通过猪只背膘厚检测模型确定待测猪只背膘厚。以俯视二维图像作为检测基础能够有效地避免猪只产生应激反应，并充分考虑猪只背膘厚的遗传因素，体现猪只个体的体质差异，有效减少基于图像检测背膘厚的误差，提高测量准确性。
附图说明
[0035]为了更清楚地说明本专利技术或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0036]图1为本专利技术提供的猪只背膘厚检测方法流程图；
[0037]图2为本专利技术提供的猪只背膘厚检测模型结构示意图；
[0038]图3为本专利技术提供的图像预处理方法流程示意图；
[0039]图4为本专利技术提供的初始猪只图像；
[0040]图5为本专利技术提供的目标猪只图像；
[0041]图6为本专利技术提供的特征提取模型框架结构示意图；
[0042]图7为本专利技术提供的CNN
‑
BGR
‑
SVR背膘检测模型结构示意图；
[0043]图8为本专利技术提供的猪只背膘厚检测方法流程示意图；
[0044]图9为本专利技术提供的猪只背膘厚检测系统结构示意图；
[0045]图10为本专利技术提供的电子设备的实体结构示意图。
具体实施方式
[0046]为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术中的附图，对本专利技术中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种猪只背膘厚检测方法，其特征在于，包括：获取所述待测猪只的目标猪只图像和背膘生长率特征；其中，所述猪只图像为所述猪只俯视角度下的背部图像；所述背膘生长率特征用于表示猪只背膘厚的遗传特性；将所述待测猪只的目标猪只图像和背膘生长率特征输入猪只背膘厚检测模型中，确定所述待测猪只的背膘厚。2.根据权利要求1所述的猪只背膘厚检测方法，其特征在于，所述获取所述待测猪只的目标猪只图像和背膘生长率特征，具体包括：基于预设饲养条件饲养所述待测猪只；根据预设周期测量所述待测猪只的背膘值；计算所述待测猪只在所述预设周期内背膘值的差值与所述预设周期的除数，将所述除数作为所述待测猪只的背膘生长率特征。3.根据权利要求1或2所述的猪只背膘厚检测方法，其特征在于，所述猪只背膘厚检测模型包括：特征提取模型和背膘厚检测模型；所述将所述待测猪只的目标猪只图像和背膘生长率特征输入猪只背膘厚检测模型中，确定所述待测猪只的背膘厚，具体包括：将所述目标猪只图像输入特征提取模型中，确定目标特征向量；将所述目标特征向量和所述待测猪只的背膘生长率特征输入背膘厚检测模型中，确定所述待测猪只的背膘厚。4.根据权利要求3所述的猪只背膘厚检测方法，其特征在于，所述特征提取模型包括：特征提取层和特征降维层；所述将待测猪只的目标猪只图像输入特征提取模型中，确定目标特征向量，具体包括：将所述待识别图像输入所述特征提取层中，根据所述特征提取层，确定初始特征图；将所述初始特征图输入所述特征降维层中，根据所述特征降维层，确定所述目标特征向量。5.根据权利要求3所述的猪只背膘厚检测方法，其特征在于，在所述将待测猪只的目标猪只图像输入特征提取模型中，确定目标特征向量的步骤之前，还包括：确定所述特征提取模型的网络结构；所述确定所述特征提...

【专利技术属性】
技术研发人员：黎煊，喻梦媛，刘小磊，田山峰，牟林琳，赵书红，徐迪红，郑红亚，曾荣，周明彦，帅永辉，
申请(专利权)人：华中农业大学，
类型：发明
国别省市：