异常鸡笼的识别方法、装置、系统及机器人制造方法及图纸

本发明专利技术提供异常鸡笼的识别方法、装置、系统及机器人，属于畜禽养殖技术领域，所述方法包括：获取目标鸡笼的采样图像；识别所述采样图像，以分别获取第一识别结果和第二识别结果；所述第一识别结果包括所述目标鸡笼内的鸡头数量、鸡蛋数量以及各鸡只的鸡冠直立状态；所述第二识别结果包括各鸡只的鸡冠颜色信息；将所述第一识别结果和第二识别结果输入至决策树模型，确定所述目标鸡笼的类别。本发明专利技术提供的异常鸡笼的识别方法、装置、系统及机器人，基于多传感器协调配合、多源数据融合，通过对鸡笼内的鸡只个体进行内部、外部特征的综合提取后送入决策树评判模型进行分类，数据更可靠，分类结果更准确。分类结果更准确。分类结果更准确。

【技术实现步骤摘要】
异常鸡笼的识别方法、装置、系统及机器人


[0001]本专利技术涉及畜禽养殖
，尤其涉及异常鸡笼的识别方法、装置、系统及机器人。

技术介绍

[0002]规模化养殖成为近年来的主要养殖模式。在养殖过程中，死鸡和低产蛋鸡会严重影响企业的养殖效益，对上述死鸡进行及时识别和清理，具有重要意义。
[0003]人工检查死鸡与低产蛋鸡，存在着劳动强度大、准确率不高、发现不及时等问题，采用智能化巡检装备替代人工显得尤为重要。
[0004]目前市场上出现了死鸡和低产蛋鸡的检测和识别设备，但大多存在以下不足：体征指标分类单一、识别率较低、不具备推广性。借助相关新型手段发展高效、准确的识别与定位方法，成为一种迫切需求。

技术实现思路

[0005]本专利技术提供异常鸡笼的识别方法、装置、系统及机器人，用以解决现有技术中需要人工进行死鸡以及低产鸡识别所存在的劳动强度大、识别精度低的缺陷，实现对于出现死鸡、低产鸡的鸡笼的准确识别及定位。
[0006]第一方面，本专利技术提供一种异常鸡笼的识别方法，包括：获取目标鸡笼的采样图像；<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种异常鸡笼的识别方法，其特征在于，包括：获取目标鸡笼的采样图像；识别所述采样图像，以分别获取第一识别结果和第二识别结果；所述第一识别结果包括所述目标鸡笼内的鸡头数量、鸡蛋数量以及各鸡只的鸡冠直立状态；所述第二识别结果包括各鸡只的鸡冠颜色信息；将所述第一识别结果和第二识别结果输入至决策树模型，确定所述目标鸡笼的类别；所述类别包括低产蛋鸡笼、正常鸡笼和死鸡笼。2.根据权利要求1所述的异常鸡笼的识别方法，其特征在于，识别所述采样图像，获取所述第一识别结果包括：将所述采样图像输入至预先训练好的鸡头检测网络模型中，以获取所述采样图像中的多个鸡头子图像，获取所述鸡头子图像的数量作为所述目标鸡笼内的鸡头数量；将所述采样图像输入至预先训练好的鸡蛋检测网络模型中，以获取所述采样图像中的多个鸡蛋子图像，获取所述鸡蛋子图像的数量作为所述目标鸡笼内的鸡蛋数量；将所述采样图像输入至预先训练好的鸡冠检测网络模型中，以获取所述采样图像中的多个鸡冠子图像，确定每个所述鸡冠子图像中的鸡冠直立状态。3.根据权利要求1所述的异常鸡笼的识别方法，其特征在于，识别所述采样图像，获取所述第二识别结果，具体包括：将所述采样图像输入至预先训练好的鸡冠分割网络模型中，以获取由所述鸡冠分割网络模型输出由所述采样图像中分割出的至少一个鸡冠子图像；根据每个所述鸡冠子图像的RGB值的分布，确定各鸡只的鸡冠颜色信息。4.根据权利要求1所述的异常鸡笼的识别方法，其特征在于，还包括：获取所述目标鸡笼内各鸡只的声音信息；相应地，将所述声音信息、所述第一识别结果和第二识别结果输入至决策树模型，确定所述目标鸡笼的类别。5.根据权利要求4所述的异常鸡笼的识别方法，其特征在于，所述获取所述目标鸡笼内各鸡只的声音信息，包括：采集所述目标鸡笼内各鸡只的在预设时长内的声音信号；获取所述声音信号相关的特征参数，所述特征参数，是通过对所述声音信号的过零率和能量进行分析确定出所述声音信号的起始点和终止点后，提取的线性预测倒谱系数；将所述特征参数输入至预先训练好的声音分类模型中，以获取所述声音分类模型输出的所述声音信息；所述声音分类模型是利用隐马尔可夫模型作为初始模型，经过训练后获取到的。6.根据权利要求4所述的异常鸡笼的识别方法，其特征在于，还包括：获取所述目标鸡笼内各鸡只的体温信息；相应地，将所述声音信息、所述体温信息、所述第一识别结果和第二识别结果输入至决策树模型，确定所述目标鸡笼的类别。7.根据权利要求6所述的异常鸡笼的识别方法，其特征在于，所述获取所述目标鸡笼内各鸡只的体温信息，包括：采集各鸡只在多个采样时刻的体表温度；
基于最小二乘法，对各鸡只在所述多个采样时刻的体表温度进行二元线性回归，以获取各鸡只的体温信息。8.根据权利要求6所述的异常鸡笼的识别方法，其特征在于，所述将所述声音信息、所述体温信息、所述第一识别结果和第二识别结果输入至决策树模型，确定所述目标鸡笼的类别，包括：基于预先构建的用于确定鸡笼所属类别的特征数据表，所述特征数据表中记载有声音信息、体温信息、鸡头数量匹配度、鸡蛋数量匹配度、鸡冠直立状态和鸡冠颜色信息与鸡笼所属的类别的映射关系；利用所述特征数据表，根据所述目标鸡笼相关的所述声音信息、所述体温信息、鸡头数量匹配度、鸡蛋数量匹配度、所述鸡冠直立状态和所述鸡冠颜色信息生成混淆矩阵表，以根据所述混淆矩阵表计算所述目标鸡笼属于任一类别的概率；根据所述目标鸡笼属于任一类别的概率，分别确定声音信息、体温信息、鸡头数量匹配度、鸡蛋数量匹配度、鸡冠直立状态和鸡冠颜色信息所对应的信息熵；分别根据所述声音信息、体温信息、鸡头数量匹配度、鸡蛋数量匹配度、鸡冠直立状态和鸡冠颜色信息所对应的信息熵，确定所述声音信息、体温信息、鸡头数量匹配度、鸡蛋数量匹配度、鸡...

【专利技术属性】
技术研发人员：李斌，梁雪文，赵宇亮，姜林，贾楠，朱君，赵文文，王海峰，刘力熔，
申请(专利权)人：北京市农林科学院智能装备技术研究中心，
类型：发明
国别省市：