【技术实现步骤摘要】
一种基于毫米波雷达的猪只疾病检测方法
[0001]本专利技术涉及人工智能
,尤其是涉及一种基于毫米波雷达的猪只疾病检测方法。
技术介绍
[0002]智能化养殖技术的发展,主要体现在养殖设备的智能化、大数据管理系统的建立以及数字化分析等方面。智能化养殖设备可以实现自动投料投药,自动采集环境参数,自动清洁等功能,确保猪只的健康,并且可以大大减少人工成本。而大数据管理系统可以实时监控猪只的健康状况,进行实时分析,及时发现猪只的疾病,并制定出最佳护理方案;数字化分析可以根据猪只的状况,分析出最佳的养殖条件,从而提高养殖效率。
[0003]现有的技术中,一般通过声音采集设备持续采集栏位内猪只声音信息,通过声音信息判断猪只疾病情况。
[0004]上述中的现有技术方案存在以下缺陷:
[0005]1.声音采集设备采集信息稳定性较差,采集到的声音信息中干扰因素较多。
[0006]2.声音采集设备采集信息精准度较差,仅能反应是否存在疾病情况,具体情况需要人工辅助排查,费时费力。
[0007]3.声音采集设备成本硬件成本较高,单个采样设备覆盖区域有限,对于较大棚舍需要铺设较多硬件设备。
[0008]4.声音采集设备维护较为麻烦,猪舍栏位中环境较差,灰尘等杂质相对较多,设备由于通常悬挂于顶部,设备维护较为麻烦。
[0009]5.声音采集设备使用网线进行数据传输,部分猪场位于山里,通讯设备铺设价格较高。
技术实现思路
[0010]针对现有技术存在的不足,本专利技术的 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于毫米波雷达的猪只疾病检测方法,其特征在于,包括以下步骤:S1:采集猪只栏位图像信息,对样本图像中猪只进行标注;S2:根据所述样本图像的所述猪只信息训练猪只检测模型;S3:利用所述猪只检测模型确定双目相机图像中猪只位置;S4:使用毫米波雷达设备配合双目相机采集猪只振动数据;S5:对所述猪只振动数据进行预处理;S6:将猪只振动数据输入到猪只疾病检测模型中;S7:将猪只疾病检测模型结果反馈到用户终端上。2.根据权利要求1所述的一种基于毫米波雷达的猪只疾病检测方法,其特征在于,通过猪只识别定位模块实现步骤S1至步骤S3,具体包括以下步骤:(1)获取所述样本图像中所述猪只的候选区域;(2)利用多层卷积神经网络提取所述候选区域的特征信息;(3)根据提取的特征确定所述猪只候选区域;(4)对所述猪只候选区域利用soft
‑
nms进行筛选,得到所述猪只区域信息。3.根据权利要求1
‑
2任一项所述的一种基于毫米波雷达的猪只疾病检测方法,其特征在于,将获取的样本图像输入到目标检测网络,所述目标检测网络包含Backbone模块、Neck模块、Prediction模块;所述Backbone模块为Focus结构加CSP1_X结构特征提取框架,用于对图像的特征进行提取;所述Neck模块为空间金字塔池化SPP、路径聚合网络PANet加CSP2_X结构,用于增加感受野以及收集组合目标特征;所述Prediction模块使用了CIOU_Loss做边界框的损失函数,并在Prediction模块中预测目标框中心坐标x、y与长宽w、h。4.根据权利要求3所述的一种基于毫米波雷达的猪只疾病检测方法,其特征在于,所述Focus结构包括切片操作以及32卷积核,切片操作即将图像层分成多片小块操作,方便后续特征提取;所述CSP1_X结构包含多个CBM模块与多个残差组件,CBM包含卷积层、批量标准化层以及MIsh激活函数;所述CIOU_Loss是在DIOU_Loss使用真实框与预测框的欧氏距离作为惩罚项,进行改进,添加了相对比例,用于对预测的矩形形状和真实框不一致的结果进行惩罚,如公式(1)所示使得检测效果更进一步;5.根据权利要求4所述的一种基于毫米波雷达的猪只疾病检测方法,其特征在于,其中IOU是预测框与真实框的交集与并集之比,v作为新加的惩罚因子包含了要预测的框宽w和框高h,Distance_C是两个框中心点的距离,Distance_C是覆盖两个框的最小封闭矩形的对角线长度。6.根据权利要求3所述的一种基于毫米波雷达的猪只疾病检测方法,其特征在于,在所述目标检测网络中,图像经过第一backbone模块处理后,得到输入图像的特征信息;
经过Neck模块处理后,对所述第一backbone模块获取的特征进行提取融合;经过Prediction模块处理后,根据特征最终确定检测目标候选区域分类为猪只候选区域;在经过所述目标检测网络处理后,对所述猪只候选区域利用soft
‑
nms软式非极大抑制方法进行筛选。7.根据权利要求2所述的一种基于毫米波雷达的猪只疾病检测方法...
【专利技术属性】
技术研发人员:邵远超,郗晓龙,刘战启,于青云,李朋飞,嵇宇,鲁慧文,南建国,王旭明,
申请(专利权)人:新疆天康饲料有限公司,
类型:发明
国别省市:
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