基于AI视觉的禽舍环境、家禽体感温度控制系统及方法技术方案

本发明专利技术涉及视觉检测技术领域，具体涉及一种基于AI视觉的禽舍环境、家禽体感温度控制系统及方法。本发明专利技术包括如下步骤：S1、从养殖场采集家禽生长的全周期时段图像，并将图像作为样本；S2、制作数据集，将采集的图像样本分为训练集和测试集；S3、根据家禽张嘴、展翅、间距紧凑、分布分散、预测家禽体感温度，从而得到估算数据；S4、估算数据上传至微处理器模块，微处理器模块控制环境控制模块，做出相应的调整；S5、微处理器模块判断禽舍环境温度是否在指定的温度阈值内，及时的对禽舍温度做出调控；S6、将估算数据通过梯度下降算法优化网络。本发明专利技术通过对YOLOv5进行改进，加入CBAM注意力机制和TPH小目标检测头，提升小目标检测精度，实现现代智慧养殖。智慧养殖。

【技术实现步骤摘要】
基于AI视觉的禽舍环境、家禽体感温度控制系统及方法


[0001]本专利技术涉及视觉检测
，具体涉及一种基于AI视觉的禽舍环境、家禽体感温度控制系统及方法。

技术介绍

[0002]温度、通风等环境因素对于家禽养殖起到明显的影响作用。当禽舍环境超过一定温度阈值后，会造成家禽饲料转化比过低、生长缓慢、病死率过高等情况。现有技术中，例如中国专利ZL202210900997.0公开的用于养殖的空调控制方法及养殖舍空调系统，通过红外感温装置实时监测鸡头部位置，可准确判断鸡的体感温度，将鸡的体感温度反馈给空调设备。但是单一温度传感器检测的方式，对于养殖规模较大的场合并不适用。不同位置和数量的温度传感器测量数据存在较大差异，且鸡的体感温度不能依靠温度传感器准确显示。如何利用最新的视觉检测技术提高禽舍环境及家禽体感温度的精准控制，是现代智慧养殖亟需解决的问题。

技术实现思路

[0003]本专利技术要解决的技术问题是：克服现有技术的不足，提供一种基于AI视觉的禽舍环境、家禽体感温度控制系统及方法，通过对YOLOv5进行改进，加入注意力机制和T本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于AI视觉的禽舍环境、家禽体感温度控制系统，其特征在于，包括：控制模块，用于接收微处理器模块的反馈信息并调控摄像头拍摄的角度；视觉检测模块，用于禽舍环境、家禽体感温度的视觉检测，包括以下模块：摄像头模块，采用皮带式悬挂摄像头，通过伸缩、旋转动作全方位拍摄禽生长的图像；图像识别模块，接收摄像头模块拍摄的图像，并通过与存储的标准图像进行对比，确认该图像是否为识别所需图像；图像处理与分析模块，接收图像识别模块传递来的所需图像，利用卷积神经网络对所需图像进行目标检测，将其近似为一个点，得到其类间距离，自定义距离与体感温度函数模型，得到家禽的体感温度；图像存储模块，将经过图像处理与分析模块处理过的图形存储，并结合历史标准图像形成预测家禽体感温度模型，并不断加以更新；微处理器模块，用于接收温度采集模块采集的环境温度、控制环境控制模块的开关，以及反馈控制模块的角度调整信息；温度采集模块，包括设置于禽舍内的温度传感器，用于采集禽舍不同区域的温度；环境控制模块，用于通过加热、通风、制冷方式调节禽舍温度，从而调节家禽体感温度，包括以下模块：加热装置，采用加热器，通过加热的方式提高禽舍温度；禽舍通风装置，采用风机，通过通风的方式提高禽舍空气流动；降温装置，采用制冷器，通过降温的方式降低禽舍温度；其中，微处理器模块通过控制模块、视觉检测模块、温度采集模块和环境控制模块共同构成闭环控制系统。2.如权利要求1所述的基于AI视觉的禽舍环境、家禽体感温度控制系统，其特征在于，所述微处理器模块利用控制模块来调控摄像头模块拍摄的角度，以持续的获得所需要的图像，将获得的图像按照不同状态类别和数量进行分类存储；微处理器模块控制环境控制模块的开关，保障温度在正常范围内；微处理器模块通过温度采集模块采集周围温度信息，当出现温度异常情况时以及时的做出调整，恢复家禽生长生活最适宜的温度。3.如权利要求1或2所述的基于AI视觉的禽舍环境、家禽体感温度控制系统，其特征在于，所述摄像头模块拍摄的图像为家禽生长的全周期时段图像，包括以下情形：家禽张嘴时段图像、家禽展翅图像、家禽间距紧凑图像、家禽分布分散图像、病死倒地图像；摄像头模块拍摄角度选取避免笼子的遮挡的位置、拍摄时间选取避免光线的强烈变化的时段，以提高拍摄图像的置信度。4.如权利要求3所述的基于AI视觉的禽舍环境、家禽体感温度控制系统，其特征在于，所述图像处理与分析模块利用卷积神经网络进行图像处理，根据家禽张嘴、展翅、间距紧凑、分布分散、病死倒地情况，判断家禽是否体感温度是否异常。5.如权利要求4所述的基于AI视觉的禽舍环境、家禽体感温度控制系统，其特征在于，所述图像处理与分析模块根据家禽聚集程度和体感温度函数关系，结合预测家禽体感温度模型，将禽舍环境需要的估算数据传递给微处理器模块，其中，估算数据包括：禽舍加热数据、通风数据和制冷数据。
6.一种基于AI视觉的禽舍环境、家禽体感温度控制方法，应用如权利要求1
‑
5任一所述的基于AI视觉的禽舍环境、家禽体感温度控制系统，其特征在于，包括如下步骤：S1、从养殖场采集家禽生长的全周期时段图像，并将图像作为样本；S2、制作数据集，将样本分为训练集和测试集，利用labelimg标定图像，得到目标真实框groundtruthbox，训练集用于获得家禽图像处理的权重文件，测试集用于利用训练好的权重进行测试从而得到目标检测结果；S3、根据家禽张嘴、展翅、间距紧凑、分布分散、病死情况，建立家禽聚集离散程度、张嘴、展翅和体感温度关系，结合预测家禽体感温度模型，预测家禽体感温度，从而得到估算数据；S4、估算数据上传至微处理器模块，微处理器模块控制环境控制模块，根据体感温度实际情况，做出相应的调整；S5、微处理器模块通过温度采集模块对禽舍环境温度进行采集，判断禽舍环境温度是否在指定的温度阈值内，当禽舍内温度出现异常时，及时的对禽舍温度做出调控；S6、将估算数据通过梯度下降算法训练预测家禽体感温度模型的参数，优化网络。7.如权利要求6所述的基于AI视觉的禽舍环境、家禽体感温度控制方法，其特征在于，所述步骤S2中，样本利用卷积神经网络，在torch、opencv库的支持下进行训练和测试，通过卷积神经网络中卷积层的特征提取和池化层的降维处理，得到家禽图像的特征数据，然后再由全连接层对目标的边框和目标类别概率预测，利用IOU交并比和非极大值抑制的方法输出最终的目标锚框，得到目标检测结果。8.如权利要求7所述的基于AI视觉的禽舍环境、家禽体感温度...

【专利技术属性】
技术研发人员：贺凯迅，张晓林，曹鹏飞，钟宁帆，单彩峰，
申请(专利权)人：山东科技大学，
类型：发明
国别省市：