[发明专利]一种智能养猪方法、系统、电子设备及存储介质有效

专利信息
申请号: 201811525596.1 申请日: 2018-12-13
公开(公告)号: CN109632059B 公开(公告)日: 2021-05-14
发明(设计)人: 鞠铁柱;张兴福;陈春雨;何恒翔 申请(专利权)人: 北京小龙潜行科技有限公司
主分类号: G01G17/08 分类号: G01G17/08;A01K29/00
代理公司: 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 代理人: 王莹;李相雨
地址: 100086 北京市海淀区知春*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 智能 养猪 方法 系统 电子设备 存储 介质
【权利要求书】:

1.一种智能养猪方法,其特征在于,包括:

S1、获取养猪场内猪只的图像信息;其中,所述图像信息为图像采集设备采集的猪只的图像数据;

S2、根据猪只的图像信息,采用预设的体重测量模型和/或预设的背膘测量模型,获取猪只的体重信息和/或背膘信息;

其中,所述预设的体重测量模型是基于养猪场内猪只的图像样本输入数据和体重样本结果数据进行训练后得到的;

所述预设的背膘测量模型是基于养猪场内猪只的图像样本输入数据和背膘样本结果数据进行训练后得到的;

在所述S1之前,所述方法还包括:

S0、建立所述预设的体重测量模型和/或预设的背膘测量模型;

其中,建立预设的体重测量模型,包括:

S01、准备训练样本数据;所述训练样本数据包括所述养猪场中猪只的图像数据和体重数据;

S02、基于准备的训练样本数据,基于机器学习的方法对初始体重测量模型进行训练,得到所述预设的体重测量模型;其中,在基于机器学习的方法对初始体重测量模型进行训练时,采用CNN或RNN进行模型学习和训练;

建立预设的背膘测量模型,包括:

S01’、准备训练样本数据;所述训练样本数据包括所述养猪场中猪只的图像数据和背膘数据;

S02’、基于准备的训练样本数据,基于机器学习的方法对初始背膘测量模型进行训练,得到所述预设的背膘测量模型;其中,在基于机器学习的方法对初始背膘测量模型进行训练时,采用CNN或RNN进行模型学习和训练;

其中,所述S01包括:

定期采集养猪场内指定若干猪只的体重信息和图像信息,并将每次采集的体重信息和图像信息组成数据对后进行成对存储;其中,猪只的体重信息由养猪场内预先设置的地秤测量获取,猪只的图像信息由图像采集设备获取;其中,采集的猪只体重信息和图像信息需要涵盖猪只的不同生长阶段和各种生活姿态;

相应地,所述S02包括:

将采集得到的猪只体重信息和图像信息的数据对中的图像信息作为输入,将相应数据对中的体重信息作为输出,基于机器学习的方法对初始体重测量模型进行训练,得到所述预设的体重测量模型;

所述S01’包括:

定期采集养猪场内指定若干猪只的背膘信息和图像信息,并将每次采集的背膘信息和图像信息组成数据对后进行成对存储;其中,猪只的背膘信息由背膘仪测量获取,猪只的图像信息由图像采集设备获取;其中,采集的猪只背膘信息和图像信息需要涵盖猪只的不同生长阶段和各种生活姿态;

相应地,所述S02’包括:

将采集得到的猪只背膘信息和图像信息的数据对中的图像信息作为输入,将相应数据对中的背膘信息作为输出,基于机器学习的方法对初始背膘测量模型进行训练,得到所述预设的背膘测量模型。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:

建立地秤和图像采集设备之间的联动关系,每当检测到地秤采集一次体重信息时,自动触发所述图像采集设备进行一次图像信息采集,并将地秤采集的体重信息和图像采集设备采集的图像信息组成数据对后进行存储。

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述猪只的图像信息由安装在猪只活动场地上方预设高度的固定式图像采集设备获取,或,由安装在猪只活动场地上方的纵向伸缩式图像采集设备获取;其中,所述纵向伸缩式图像采集设备包括位于猪只活动场地上方的横向标杆以及设置在所述标杆上的纵向伸缩式摄像头,所述纵向伸缩式摄像头在使用时进行纵向拉伸以靠近猪只对猪只进行图像采集,且在不使用时纵向收缩至所述标杆上,远离猪只以方便保存。

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述S1包括:利用安装在养猪场上方的固定式图像采集设备或滑轨式图像采集设备获取养猪场内猪只的图像信息;其中,固定式图像采集设备的采集范围能够覆盖养猪场内待进行体重或背膘测量的猪只;所述滑轨式图像采集设备中的滑轨安装在养猪场群养栏的上方,图像采集设备在所述滑轨上来回滑动以获取养猪场内待进行体重或背膘测量的猪只的图像信息;所述滑轨两端安装有充电仓,用于为所述图像采集设备充电;当所述图像采集设备在所述滑轨上滑动结束后,回至安装在滑轨两端的充电仓内充电。

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