[发明专利]一种猪体重估计方法、系统、设备及存储介质

说明书

本发明涉及一种猪体重估计方法、系统、设备及存储介质。该方法包括：利用三维仿真构建猪的模型，然后构建以投影的方式构建出大量的二维投影图片和三维猪重量的数据，以训练深度学习模型。获取相机采集的猪的二维图片；根据所述相机的参数、所述猪的品种和所述二维图片，输入预先训练的神经网络模型，得到猪体重的估计值。本发明实施例提供的一种猪体重估计方法，在不同的猪的品种和相机参数的条件下，采用机器学习的方法，通过猪的二维图片即可准确获知猪体重的估计值，提高了猪养殖的效率。

技术领域

本发明涉及图像识别领域，具体涉及一种猪体重估计方法、系统、设备及存储介质。

背景技术

在猪养殖领域，为了较好地掌握猪的长势，例如体重的变化，需要对猪的体重进行定期监测。现有技术中，猪的体重估测主要是通过电子秤等人工测量的方式，这种方式需要耗费大量的人工，针对这一问题，目前也出现了通过计算机视觉技术通过图像间接估测体重的方法，基本上都是利用二维的猪的图片估计猪的重量，起估计流程是：猪的像素面积-物理面积-物理重量的估计，但是这样的估计是仅仅通过二维面积来估计猪的重量，估计的准确性较差。

发明内容

针对上述技术问题，本发明提供一种猪体重估计方法、系统、设备及存储介质

本发明解决上述技术问题的技术方案如下：

在上述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进。

一种猪体重估计方法，包括：

获取相机采集的猪的二维图片；

根据所述相机的参数、所述猪的品种和所述二维图片，输入预先训练的神经网络模型，得到猪体重的估计值。

进一步，所述神经网络模型的训练方法，具体包括：

通过三维建模构建各种姿势和形状的猪三维模型；

通过不同的视角，投影出每个所述猪三维模型对应的二维图片，并根据所述二维图片得到对应的二值图片，构建所述猪三维模型和所述二值图片的对应数据对；

将每张二值图片、所述二值图片的视觉高度和猪的品种作为神经网络模型的输入，将对应的猪三维模型所对应的猪的体重作为输出，对所述神经网络模型进行训练，直至所述神经网络模型收敛。

进一步，所述相机的参数为相机高度。

为实现上述发明目的，本发明还提供一种猪体重估计系统，包括：

图片获取模块，用于获取相机采集的猪的二维图片；

体重估计模块，用于根据所述相机的参数、所述猪的品种和所述二维图片，输入预先训练的神经网络模型，得到猪体重的估计值。

进一步，所述神经网络模型的训练方法，具体包括：

通过三维建模构建各种姿势和形状的猪三维模型；

通过不同的视角，投影出每个所述猪三维模型对应的二维图片，并根据所述二维图片得到对应的二值图片，构建所述猪三维模型和所述二值图片的对应数据对；

将每张二值图片、所述二值图片的视觉高度和猪的品种作为神经网络模型的输入，将对应的猪三维模型所对应的猪的体重作为输出，对所述神经网络模型进行训练，直至所述神经网络模型收敛。

进一步，所述相机的参数为相机高度。

本发明还提供一种终端设备，包括：

处理器；以及

存储器，其上存储有可执行代码，当所述可执行代码被所述处理器执行时，使所述处理器执行上述的方法。