[发明专利]一种基于猪脸识别的猪只饮水行为检测方法

说明书

本发明公开了一种基于猪脸识别的猪只饮水行为检测方法，包括如下步骤：(1)构建猪脸识别数据集，然后构建并训练二阶段猪脸识别卷积神经网络模型；(2)在猪只饮水处搭建图像采集设备，获取猪只饮水的连续图像，并在图像上打上时间戳；(3)利用步骤1训练好的二阶段猪脸识别卷积神经网络模型对步骤2得到的带有时间戳的图像进行识别，识别出图像中是否存在猪脸以及猪脸的位置和猪脸所属猪只个体的身份信息；此外，识别出图像中的时间戳的时间信息；如果猪脸的位置位于水嘴区域时，定义该猪只处于饮水状态，并根据猪脸所属猪只个体的身份信息和图像中的时间戳的时间信息，得到精确到个体的猪只饮水时间检测结果。

技术领域

本发明属于计算机视觉及深度学习领域，具体的而言为一种基于猪脸识别的猪只饮水行为检测方法。

背景技术

一直以来，国家大力提倡的科学养殖技术，便是应用自动识别技术并辅以行为检测等方法，对个体数据进行智能化的采集，进而判断单只猪是否有异常行为。在养猪业里，应用最广的个体识别技术是物理标签以及RFID(Radio Frequency Identification)技术。物理标签比如剪耳、打耳标等，容易使猪产生痛苦感，且对于工人来说费时费力；低频RFID无法同时接受多个猪只个体的信号；高频RFID范围小，猪只个体容易超出识别范围。

基于计算机视觉技术的猪只饮水行为识别方法便是一种非接触式、非侵入式的低成本且准确的方法。

目前现有的基于计算机视觉的猪只行为识别技术略有局限性，如在动物身体涂画辅助记号等，这样无法保证在拥挤的动物群体、复杂背景环境这些复杂场景下的性能。如何保障复杂环境中准确区分具有细微差别的猪脸以及如何在饮水位置准确识别到各个猪只的饮水时间，是急需解决的问题。

发明内容

为了解决上述问题，本发明的目的在于提供一种基于猪脸识别的猪只饮水行为检测方法。

一种基于猪脸识别的猪只饮水行为检测方法，该方法包括以下步骤：

S1：构建猪脸识别数据集，然后构建并训练二阶段猪脸识别卷积神经网络模型；所述二阶段猪脸识别卷积神经网络模型包括猪脸检测模型和猪脸分类模型，该二阶段猪脸识别卷积神经网络模型的一阶段通过猪脸检测模型检测出待检测的图像中是否存在猪脸以及检测出猪脸的位置，二阶段通过猪脸分类模型对具有细微差异的猪脸进行特征提，将提取后的特征通过k近邻分类法进行分类，进而得到猪脸所属猪只个体的身份；

S2：在猪只饮水处搭建图像采集设备，获取猪只饮水的连续图像，并在图像上打上时间戳；

S3：利用步骤S1训练好的二阶段猪脸识别卷积神经网络模型对步骤S2得到的带有时间戳的图像进行识别，识别出图像中是否存在猪脸以及猪脸的位置和猪脸所属猪只个体的身份信息；此外，识别出图像中的时间戳的时间信息；

如果猪脸的位置位于水嘴区域时，定义该猪只处于饮水状态，并根据猪脸所属猪只个体的身份信息和图像中的时间戳的时间信息，得到精确到个体的猪只饮水时间检测结果。

上述技术方案中，在步骤S1中，构建猪脸识别的数据集包括以下步骤：

S111：采集猪脸视频数据，采用dHash算法提取猪脸视频数据中连续两帧图像的亮度信息，并应用汉明距离判断所提取出亮度信息的差异度；差异度大于给定值时保存后一帧，并将后一帧图像保留进行下一次的差异度比对，差异度小于给定值时，持续保留上一帧图像，继续下一帧的比对步骤，直到找到下一帧差异度大于给定值的帧，再将此帧保留进行下一轮的差异度比对，保留的图像即为初步筛选出的具有一定差异度的图像数据集；

S112：对上述初步筛选出的图像数据集进行进一步的筛选，提取出具有清晰猪正脸的图像并标注脸部区域，从而得到用来训练猪脸检测模型的数据集；