一种大型草场的智慧畜牧监测方法及系统技术方案

本申请公开了一种大型草场的智慧畜牧监测方法及系统，其涉及智慧草场技术领域，该方法包括如下步骤：获取目标草场的草场图像信息和目标草场中所有畜禽的芯片数据，芯片数据由畜禽身上所携带的电子芯片发出；基于草场图像信息获取目标草场中所有畜禽的标准图像信息；根据标准图像信息测算出所有畜禽的当日体重；从预设的体重数据库中调取所有畜禽的历史体重；结合当日体重和历史体重计算所有畜禽的体重差值；分别判断所有体重差值是否超出预设的差值阈值；若体重差值超出差值阈值，则结合草场图像信息和芯片数据分析得到对应目标畜禽的异常信息；基于异常信息进行报警。本申请具有草场管理人员可以及时获知草场中畜禽异常情况的效果。情况的效果。情况的效果。

【技术实现步骤摘要】
一种大型草场的智慧畜牧监测方法及系统


[0001]本申请涉及智慧草场
，尤其是涉及一种大型草场的智慧畜牧监测方法及系统。

技术介绍

[0002]物联网、云计算、大数据和人工智能等为代表的新一代信息技术，正推动传统畜牧养殖向知识型、技术型、现代化的智慧畜牧养殖转变。在现有的智慧畜牧场中，通常会给畜禽佩戴耳标或项圈，在耳标或项圈上附带有存储有该畜禽各项信息的二维码，养殖人员只需要通过特定的终端设备扫描二维码即可获知该畜禽的各项情况，养殖人员还可以通过终端设备实时更新二维码中的信息，可实现对畜禽的智能化管理。
[0003]针对上述中的相关技术，专利技术人认为存在有以下缺陷：养殖人员若要获取畜禽的各项情况需要主动扫描畜禽所携带的二维码，而养殖人员通常只会在每天特定的时间（如畜禽出栏时候）对所有畜禽的二维码进行扫描，若部分畜禽在非特定时间段时出现健康异常情况养殖人员将难以及时获知。

技术实现思路

[0004]为了改善部分畜禽出现健康异常情况养殖人员难以及时获知的缺陷，本申请提供一种大型草场的智慧畜牧监测方法及系统。
[0005]第一方面，本申请提供一种大型草场的智慧畜牧监测方法，包括如下步骤：获取目标草场的草场图像信息和所述目标草场中所有畜禽的芯片数据，所述芯片数据由所述畜禽身上所携带的电子芯片发出；基于所述草场图像信息获取所述目标草场中所有畜禽的标准图像信息；根据所述标准图像信息测算出所有所述畜禽的当日体重；从预设的体重数据库中调取所有所述畜禽的历史体重；结合所述当日体重和所述历史体重计算所有所述畜禽的体重差值；分别判断所有所述体重差值是否超出预设的差值阈值；若所述体重差值超出所述差值阈值，则结合所述草场图像信息和所述芯片数据分析得到对应目标畜禽的异常信息；基于所述异常信息进行报警。
[0006]通过采用上述技术方案，通过畜禽所携带的电子芯片可以实时获取到对应畜禽相关的芯片数据，再通过获取到的草场图像信息截取出包含畜禽的标准图像信息，从而可以根据标准图像信息对畜禽进行估重，进而获知畜禽的体重变化，若体重变化异常则可以结合草场图像信息和芯片数据分析得到异常信息，并根据异常信息进行报警，使得草场的养殖人员可以通过报警及时获知对应畜禽的异常情况，以便养殖人员及时进行相应处理。
[0007]可选的，所述基于所述草场图像信息获取所述目标草场中所有畜禽的标准图像信息包括如下步骤：
基于模板匹配法构建用于识别畜禽的深度识别模型；通过所述深度识别模型从所述草场图像信息中分离出包含所述畜禽的基础图像信息；根据预设的特征识别算法识别所述基础图像信息中所有所述畜禽的特征数据集；筛除所有所述特征数据集中重复和/或不完整的特殊特征数据集，并同时筛除所述特殊特征数据集所对应的基础图像信息；将筛除后剩下的所有所述基础图像信息作为所有所述畜禽的标准图像信息。
[0008]通过采用上述技术方案，用基于模板匹配法构建的深度识别模型对草场图像信息中的畜禽进行识别，从而分离出包含畜禽的基础图像信息，再对基础图像信息中的畜禽进行特征识别，从而将包含重复或不完整的畜禽筛除掉，所保留下来的基础图像信息将作为标准图像信息。
[0009]可选的，所述根据所述标准图像信息测算出所有所述畜禽的当日体重包括如下步骤：将所述标准图像信息调整至预设的图像比例，并识别所述标准图像信息中对所述畜禽的拍摄角度；基于所述标准图像信息中的特征数据集，计算得到对应畜禽的体型数据；将所述图像比例、所述拍摄角度和所述体型数据代入预设的估重模型中，计算得到所述标准图像信息中所述畜禽的当日体重。
[0010]通过采用上述技术方案，将标准图像信息统一图像比例，并识别出对于畜禽的拍摄角度，通过特征数据集计算出畜禽的体型数据，最后将图像比例、拍摄角度和体型数据代入估重模型即可计算预估出对应畜禽的当日体重。
[0011]可选的，所述芯片数据包括运动轨迹数据，所述结合所述草场图像信息和所述芯片数据分析得到对应目标畜禽的异常信息包括如下步骤：基于所述运动轨迹数据计算对应目标畜禽的运动量；判断所述运动量是否超出了预设的运动量阈值；若所述运动量超出所述运动量阈值，则根据所述草场图像信息分析得到所述目标畜禽的异常信息；若所述运动量未超出所述运动量阈值，则判断所述芯片数据中是否包含RFID数据，所述RFID数据通过RFID接收器获取，所述RFID接收器设置于所述目标畜禽的饮水处；若所述芯片数据中包含所述RFID数据，则将所述目标畜禽标记为重点监测畜禽；若所述芯片数据中不包含是RFID数据，则分析得到第一异常信息，所述第一异常信息为所述目标畜禽身体异常。
[0012]通过采用上述技术方案，由于目标畜禽的体重出现异常，因此可以根据芯片数据中的运动轨迹数据计算目标畜禽的运动量，若目标畜禽的运动量低则说明目标畜禽身体可能较为虚弱，此时进一步通过饮水处的RFID接收器判断目标畜禽是否到达饮水处饮水，若未包含RFID数据，即目标畜禽未饮水，则分析得到目标畜禽身体异常的第一异常信息。
[0013]可选的，所述根据所述草场图像信息分析得到所述目标畜禽的异常信息包括如下步骤：截去所述草场图像信息中的所述标准图像信息，保留剩余的草场图像信息作为草
地图像信息；对所述草地图像信息进行预处理，得到预处理图像；将所述预处理图像由RGB通道转换为HSV通道；结合threshold函数和blob分析识别并圈定出所述预处理图像中的泥土部分；计算所述泥土部分在所述草场图像信息中的面积比例；判断所述面积比例是否超出预设的比例阈值；若所述面积比例超出所述比例阈值，则分析得到第二异常信息，所述第二异常信息为草场异常。
[0014]通过采用上述技术方案，通过预处理、通道转换、blob分析等图像处理方式对草地图像信息进行处理，从而可以识别出草地图像信息中的泥土部分，并计算出泥土部分所占的面积比例，若泥土部分面积比例超出了预设的比例阈值，则说明草场中草地较少，因此将分析得到草场异常的第二异常信息。
[0015]可选的，所述方法还包括如下步骤：基于所有所述电子芯片和预设的网络终端构建无线传感器网络；每隔预设的间隔时间，通过所述网络终端向所有所述电子芯片进行心跳检测；判断所述电子芯片是否根据所述心跳检测反馈回应信号；若所述电子芯片未反馈所述回应信号，则生成第三异常信息，所述第三异常信息为畜禽离群异常。
[0016]通过采用上述技术方案，将所有电子芯片和预设的网络终端构建出无线传感器网络，网络终端与电子芯片具有一定的信号传输距离，若超出传输距离，电子芯片将会与网络终端断开信号连接，因此可以通过网络终端对电子芯片进行心跳检测，若有电子芯片未反馈信号，则说明该电子芯片对应的畜禽可能超出了正常的活动范围，此时将生成畜禽离群异常的第三异常信息。
[0017]可选的，所述基于所述异常信息进行报警包括如下步骤：判断所述异常信息为所述第一异常信息、所述第二异常信息或所述第三异常信息；若所述异常信息为所述第一异常信息，则获取所述目标畜禽的定位信息；结合所述第一异常信息和所述定位本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种大型草场的智慧畜牧监测方法，其特征在于，包括如下步骤：获取目标草场的草场图像信息和所述目标草场中所有畜禽的芯片数据，所述芯片数据由所述畜禽身上所携带的电子芯片发出；基于所述草场图像信息获取所述目标草场中所有畜禽的标准图像信息；根据所述标准图像信息测算出所有所述畜禽的当日体重；从预设的体重数据库中调取所有所述畜禽的历史体重；结合所述当日体重和所述历史体重计算所有所述畜禽的体重差值；分别判断所有所述体重差值是否超出预设的差值阈值；若所述体重差值超出所述差值阈值，则结合所述草场图像信息和所述芯片数据分析得到对应目标畜禽的异常信息；基于所述异常信息进行报警。2.根据权利要求1所述的一种大型草场的智慧畜牧监测方法，其特征在于，所述基于所述草场图像信息获取所述目标草场中所有畜禽的标准图像信息包括如下步骤：基于模板匹配法构建用于识别畜禽的深度识别模型；通过所述深度识别模型从所述草场图像信息中分离出包含所述畜禽的基础图像信息；根据预设的特征识别算法识别所述基础图像信息中所有所述畜禽的特征数据集；筛除所有所述特征数据集中重复和/或不完整的特殊特征数据集，并同时筛除所述特殊特征数据集所对应的基础图像信息；将筛除后剩下的所有所述基础图像信息作为所有所述畜禽的标准图像信息。3.根据权利要求2所述的一种大型草场的智慧畜牧监测方法，其特征在于，所述根据所述标准图像信息测算出所有所述畜禽的当日体重包括如下步骤：将所述标准图像信息调整至预设的图像比例，并识别所述标准图像信息中对所述畜禽的拍摄角度；基于所述标准图像信息中的特征数据集，计算得到对应畜禽的体型数据；将所述图像比例、所述拍摄角度和所述体型数据代入预设的估重模型中，计算得到所述标准图像信息中所述畜禽的当日体重。4.根据权利要求1所述的一种大型草场的智慧畜牧监测方法，其特征在于，所述芯片数据包括运动轨迹数据，所述结合所述草场图像信息和所述芯片数据分析得到对应目标畜禽的异常信息包括如下步骤：基于所述运动轨迹数据计算对应目标畜禽的运动量；判断所述运动量是否超出了预设的运动量阈值；若所述运动量超出所述运动量阈值，则根据所述草场图像信息分析得到所述目标畜禽的异常信息；若所述运动量未超出所述运动量阈值，则判断所述芯片数据中是否包含RFID数据，所述RFID数据通过RFID接收器获取，所述RFID接收器设置于所述目标畜禽的饮水处；若所述芯片数据中包含所述RFID数据，则将所述目标畜禽标记为重点监测畜禽；若所述芯片数据中不包含...

【专利技术属性】
技术研发人员：张威，高路房，傅晟，林彦好，黄伟冰，苏木荣，石昱星，冯春，戴思璋，揭佳明，
申请(专利权)人：深圳进化动力数码科技有限公司，
类型：发明
国别省市：