[发明专利]基于人工智能和生长周期分析的禽类自适应喂食方法

说明书

本发明涉及基于人工智能和生长周期分析的禽类自适应喂食方法，其主要是通过获取目标区域内的目标的图像数据，提取图像数据的轮廓关键点特征，并结合对图像数据中的目标的分割，能够确定每个目标的轮廓的关键点信息，从而确定目标的平均形状轮廓；同时计算据分割后的目标与喂食区域的交并比，来判断目标是否发生了进食动作，若发生进食动作，则根据该目标的轮廓信息与平均形状轮廓的偏差，来计算目标的啄食次数，进而按照设定的喂食规则，确定不同时间的目标喂食量；即本发明能够计算出目标区域内所有目标在不同时间内的啄食量，实现禽类的自适应喂食。

技术领域

本发明涉及禽类智能喂养领域，具体涉及一种基于人工智能和生长周期分析的禽类自适应喂食方法。

背景技术

家禽是指人工豢养的鸟类动物，一般为雉科和鸭科动物，如常见的鸡、鸭、鹅等，或其他的鸟类如火鸡、鸽等。其中家禽养殖作为畜牧业的一种形式，是我国畜牧中不可或缺的重要组成部分。

对于在饲养家禽的过程中，现有的科学饲养，是根据家禽不同的生长阶段，按饲养标准配置日粮，少添勤加，保证饲料新鲜。但是其仍是根据人们的经验知识和主观判断为家禽配置相应的口粮，然而由于每个家禽的长势都不一致，加上人为、主观判断的不准确，导致每日的配量经常多余或者缺失不够。特别是当家禽长到一定程度后，最常见的喂养方式便是不限量的自由饲喂，这使得饲养的家禽容易出现健康问题，比如，家禽中最常见的鸡，其在超量饲喂会直接导致鸡的子宫结构异常，产蛋期蛋白质差，脱肛鸡多，还会在后续大大提高鸡产生众多疾病的风险。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于人工智能和生长周期分析的禽类自适应喂食方法，用于解决现有不能合理、准确地进行禽类动物喂养，导致禽类动物出现健康的问题。

为了解决上述问题，本发明采用以下技术方案：

一种基于人工智能和生长周期分析的禽类自适应喂食方法，包括以下步骤：

步骤1，获取目标区域内所有目标的图像数据；

步骤2，利用关键点网络模型，提取采集的图像数据的轮廓关键点特征，其中的轮廓关键点特征包括目标的头部关键点和身体边缘关键点；

步骤3，利用实例分割网络对图像数据进行分割，获取分割后的目标，并根据获取的轮廓关键点特征，确定每个目标的轮廓的关键点信息；

步骤4，根据各目标的轮廓的关键点信息，计算目标的平均形状轮廓；

其中，各目标的平均形状轮廓，具体计算如下：

其中，N代表目标的数量，x_i为第i个目标的平均轮廓；

步骤5，计算步骤2中的分割后的目标与喂食区域的交并比，当交并比大于0时，判断所述分割后的目标的关键点特征，是否在相交的区域内，若在，确定该目标发生进食动作，计算该目标的轮廓与目标的平均形状轮廓之间的偏差，并对所述偏差进行聚类分析，确定不同时刻下的目标的啄食次数；

步骤6，根据不同时刻下目标的啄食次数，按照设定的喂食规则，确定不同时间的目标喂食量。

进一步地，所述设定的喂食规则为：

1)建立笛卡尔直角坐标系，其中横坐标为对应的时间序列，x₁表示第一分钟，x_j表示第j分钟；纵坐标代表单位分钟内目标的啄食次数；以一分钟为基本单位，统计每分钟对应的目标的啄食次数，得到时间与啄食次数的坐标点；

2)根据获取的坐标点，计算啄食次数的平均值；