一种蛋鸡养殖的间歇性补光方法及间歇性补光终端技术

本发明专利技术公开了一种蛋鸡养殖的间歇性补光方法及间歇性补光终端，判断自然光照度是否大于临界自然光照度；若为“否”，则获取此时的第一时间；当到达第二时间t2时，开启补光装置对蛋鸡进行补光，获取处于采食状态的蛋鸡占蛋鸡总数的比例，若小于设定值，则关闭补光装置；重复步骤至完成一个夜晚所需的补光；本发明专利技术通过提前设定补光间隔和补光总次数，并通过获取自然光照度来判断是否进行补光，在自然光照度小于设定值的情况下，开始夜晚补光，并在补光的同时进行喂食，最终使间歇补光达到与持续光照同样的效果，增加蛋鸡的产蛋率。增加蛋鸡的产蛋率。增加蛋鸡的产蛋率。

【技术实现步骤摘要】
一种蛋鸡养殖的间歇性补光方法及间歇性补光终端


[0001]本专利技术涉及蛋鸡补光领域，具体涉及一种蛋鸡养殖的间歇性补光方法及间歇性补光终端。

技术介绍

[0002]在蛋鸡养殖行业中，一般情况下，蛋鸡所需的光照时间从14小时到16小时不等，通常16个小时或者稍微超出16个小时是最适宜的光照时间。因为自然光照时间明显小于这个时长，因此蛋鸡养殖中均都需要人为补光。
[0003]传统补光方式是常是早晨早开灯直到天亮，晚上从天黑开始开灯，早晚加上白天正常日光的时间，补足16个小时即可。比如早上5点开灯，晚上9点关灯。
[0004]但是采用上述方法存在在自然光照强度足够的情况下也照常开灯的问题，导致能源浪费的问题。

技术实现思路

[0005]本专利技术所要解决的技术问题是蛋鸡补光过程的能源浪费问题，目的在于提供一种蛋鸡养殖的间歇性补光方法及间歇性补光终端，通过间歇性补光来实现节能补光的目的。
[0006]本专利技术通过下述技术方案实现：
[0007]一种蛋鸡养殖的间歇性补光方法，包括：
[0008]S10、根据蛋鸡的周龄确定补光间隔T和补光总次数Q；确定开启补光前的临界自然光照度；确定开启补光后的补光光照度；
[0009]S20、获取自然光照度，并判断自然光照度是否大于临界自然光照度；若判断结果为“是”，则重复步骤S20；若判断结果为“否”，则获取此时的第一时间t1；
[0010]S30、当到达第二时间t2时，开启补光装置对蛋鸡进行补光，同时开启喂食器和喂水器，其中t2＝t1+T，并令q＝0，q为已完成补光的次数；
[0011]S40、获取处于采食状态的蛋鸡占蛋鸡总数的比例，若大于设定值，则重复步骤S40；若小于设定值，则关闭补光装置、喂食器和喂水器；
[0012]S50、赋值t1＝t2，q＝q+1；
[0013]判断q是否等于Q，若q≠Q，则重复步骤S30
‑
S50；若q＝Q，则进行步骤S60；
[0014]S60、完成一个夜晚所需的补光，并重置t1和q；
[0015]S70、获取自然光照度，并判断自然光照度是否大于临界自然光照度；若判断结果为“是”，则重复步骤S20
‑
S70；若判断结果为“否”，则重复步骤S70。
[0016]具体地，步骤S40中，获取处于采食状态的蛋鸡占蛋鸡总数的比例的方法具体包括：
[0017]将蛋鸡的状态进行分类，包括采食状态、饮水状态和其他状态；
[0018]实时采集蛋鸡喂食区域的图像，并经图像处理后获得处于采食状态的蛋鸡数量a；
[0019]计算获得处于采食状态的蛋鸡占蛋鸡总数A的比例为a/A。
[0020]具体地，步骤S40具体步骤包括：
[0021]S41、获取蛋鸡采食区域的原始图像，并对原始图像进行均衡化处理获得均衡化图像；
[0022]S42、通过规定化处理调整均衡化图像的对比度，获得规定化图像；
[0023]S43、对图形进行平滑处理，并进行特征提取；
[0024]S44、将提取的特征矢量输入至卷积神经网络模型，经卷积神经网络模型分类后，获得处于采食状态的蛋鸡的数量a；
[0025]S45、计算获得处于采食状态的蛋鸡占蛋鸡总数A的比例为a/A。
[0026]具体地，步骤S41中，进行均衡化处理的方法为：其中，N为均衡化图像中的灰度级数，E
H
为灰度映射函数，u
j
和v
j
为原始图像和均衡化图像同一位置的灰度值，p
u
(u
j
)为u
j
出现的概率估计；
[0027]步骤S42中，进行规定化处理的方法为：其中，M为均衡化图像中灰度级数，s
i
和t
k
为均衡化图像和规定化图像同一位置的灰度值，p
s
(s
i
)为s
i
出现的概率估计；
[0028]步骤S43中，进行特征提取的方法包括：
[0029]S431、输入规定化图像，并获取其不同尺度和方向的特征图像；
[0030]S432、计算全部图像的Tamura纹理特征，包括特征图像原图像；
[0031]S433、获取3张相似图片，所述相似图片为两张特征图像原图像之间相似度最高的图像；
[0032]S434、对相似图片实行验证，判断各自的尺度和方向是否均呈现差异性；若为否，则进行步骤S432；若为是，则进行步骤S435；
[0033]S435、通过Tamura纹理特征获得每个通道的相似度，得到12位特征矢量。
[0034]具体地，步骤S431中获取特征图像的方法包括：
[0035]构建图像分类识别模型其中，G
i
为四元数Gabor中由虚部构成的算子，I
i
为由图像三基色构成的矩阵；
[0036]在3个通道内通过卷积操作对图像进行处理其中，G
r
为四元数Gabor中由实部构成的算子；
[0037]求解图像中各个像素C2＝g
i
×
p
i
，其中g
i
表示G
i
中的最大值，p
i
表示位于相同像素点内的属于三基色的三维向量；
[0038]获得特征图像F＝C*(C1+C2)。
[0039]具体地，卷积神经网络模型的获得方法包括：
[0040]根据蛋鸡的鸡头所处状态确定分类种类，鸡头所处状态包括采食状态、饮水状态、其他状态；
[0041]构建训练样本集，所述训练样本集中包括多个处于采食状态的鸡头图像、多个处于饮水状态的鸡头图像以及多个处于其他状态的鸡头图像；
[0042]经步骤S41
‑
S43的方法处理训练样本集内的样本数据，并将样本数据输入至卷积
神经网络模型进行训练，网络模型的基础代价函数为其中，W为用于连接各个层的权值，b为偏置项，h
W,b
(x
(i)
)为输出结果，m为输入样本数量，x
(i)
为输入样本，j为样本x
(i)
对应的鸡头所处状态类别标签；
[0043]以获取的最小值为训练目标，以W和b为参照，通过梯度下降法优化目标函数，获得网络最后一层的残差求解公式为其中，为h
W,b
(x
(i)
)通过通过向前传播算法获取的值与实际值的差距，nl为模型输出层，为第i单元的模型最后一层的加权和；
[0044]训练完成后获得卷积神经网络模型。
[0045]具体地，蛋鸡养殖场内设置有多列蛋鸡养殖架，以一列蛋鸡养殖架为例，将蛋鸡养殖架设置为n层，获得n个独立光照控制区；
[0046]所述补光装置包括：光线传感器、补光灯、调光玻璃板和控制电路；...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种蛋鸡养殖的间歇性补光方法，其特征在于，包括：S10、根据蛋鸡的周龄确定补光间隔T和补光总次数Q；确定开启补光前的临界自然光照度；确定开启补光后的补光光照度；S20、获取自然光照度，并判断自然光照度是否大于临界自然光照度；若判断结果为“是”，则重复步骤S20；若判断结果为“否”，则获取此时的第一时间t1；S30、当到达第二时间t2时，开启补光装置对蛋鸡进行补光，同时开启喂食器和喂水器，其中t2＝t1+T，并令q＝0，q为已完成补光的次数；S40、获取处于采食状态的蛋鸡占蛋鸡总数的比例，若大于设定值，则重复步骤S40；若小于设定值，则关闭补光装置、喂食器和喂水器；S50、赋值t1＝t2，q＝q+1；判断q是否等于Q，若q≠Q，则重复步骤S30
‑
S50；若q＝Q，则进行步骤S60；S60、完成一个夜晚所需的补光，并重置t1和q；S70、获取自然光照度，并判断自然光照度是否大于临界自然光照度；若判断结果为“是”，则重复步骤S20
‑
S70；若判断结果为“否”，则重复步骤S70。2.根据权利要求1所述的一种蛋鸡养殖的间歇性补光方法，其特征在于，步骤S40中，获取处于采食状态的蛋鸡占蛋鸡总数的比例的方法具体包括：将蛋鸡的状态进行分类，包括采食状态、饮水状态和其他状态；实时采集蛋鸡喂食区域的图像，并经图像处理后获得处于采食状态的蛋鸡数量a；计算获得处于采食状态的蛋鸡占蛋鸡总数A的比例为a/A。3.根据权利要求2所述的一种蛋鸡养殖的间歇性补光方法，其特征在于，步骤S40具体步骤包括：S41、获取蛋鸡采食区域的原始图像，并对原始图像进行均衡化处理获得均衡化图像；S42、通过规定化处理调整均衡化图像的对比度，获得规定化图像；S43、对图形进行平滑处理，并进行特征提取；S44、将提取的特征矢量输入至卷积神经网络模型，经卷积神经网络模型分类后，获得处于采食状态的蛋鸡的数量a；S45、计算获得处于采食状态的蛋鸡占蛋鸡总数A的比例为a/A。4.根据权利要求3所述的一种蛋鸡养殖的间歇性补光方法，其特征在于，步骤S41中，进行均衡化处理的方法为：其中，N为均衡化图像中的灰度级数，E
H
为灰度映射函数，u
j
和v
j
为原始图像和均衡化图像同一位置的灰度值，p
u
(u
j
)为u
j
出现的概率估计；步骤S42中，进行规定化处理的方法为：其中，M为均衡化图像中灰度级数，s
i
和t
k
为均衡化图像和规定化图像同一位置的灰度值，p
s
(s
i
)为s
i
出现的概率估计；步骤S43中，进行特征提取的方法包括：S431、输入规定化图像，并获取其不同尺度和方向的特征图像；
S432、计算全部图像的Tamura纹理特征，包括特征图像原图像；S433、获取3张相似图片，所述相似图片为两张特征图像原图像之间相似度最高的图像；S434、对相似图片实行验证，判断各自的尺度和方向是否均呈现差异性；若为否，则进行步骤S432；若为是，则进行步骤S435；S435、通过Tamura纹理特征获得每个通道的相似度，得到12位特征矢量。5.根据权利要求4所述的一种蛋鸡养殖的间歇性补光方法，其特征在于，步骤S431中获取特征图像的方法包括：构建图像分类识别模型其中，G
i
为四元数Gabor中由虚部构成的算子，I
i
为由图像三基色构成的矩阵；在3个通道内通过卷积操作对图像进行处理其中，G
r
为四元数Gabor中由实部构成的算子；求解图像中各个像素C2＝g
i
×
...

【专利技术属性】
技术研发人员：张琼莲，罗园丽，许宏平，肖猷国，刘欣，
申请(专利权)人：凤集食品集团有限公司，
类型：发明
国别省市：