[发明专利]反刍动物碳排放气体检测方法、装置及系统

权利要求书

1.一种反刍动物碳排放气体检测方法，其特征在于，包括：

持续接收由身份信息识别模块采集的监测范围内的反刍动物的耳标信息；

基于所述耳标信息，决策饵料补给系统的运行状态；

在确定所述饵料补给系统处于持续动作状态的情况下，根据所采集的反刍动物在就食时的排放气体，确定所述排放气体中的碳排放气体的排放率；

所述基于所述耳标信息，决策饵料补给系统的运行状态，包括：

基于所述耳标信息，确定所述反刍动物的身份信息；

根据所述身份信息，从目标数据库中查询所述反刍动物的历史就食记录；

若根据所述历史就食记录确定所述反刍动物在当前时刻前的第一预设时长内未进食，则控制所述饵料补给系统由停止动作状态切换至持续动作状态，以向食槽中投食；

统计所述饵料补给系统的动作时长；

在确定所述动作时长达到第二预设时长，和/或所述身份信息识别模块未采集到所述耳标信息，则控制所述饵料补给系统由持续动作状态切换至停止动作状态；

若根据所述历史就食记录确定所述反刍动物在当前时刻前的第一预设时长内已进食，控制所述饵料补给系统保持停止动作状态；

其中，停止动作状态是指定量下料器停止，此时不会将料箱中的饵料投放到食槽中的状态；持续动作状态，是指利用定量下料器按照预设方式将料箱中的饵料投放到食槽中的状态；

在根据所采集的反刍动物在就食时的排放气体，确定所述排放气体中的碳排放气体的排放率之前，还包括：

获取由深感相机采集的所述反刍动物在就食时的多帧头部深度图像；

将每帧所述头部深度图像输入至预先训练好的目标检测模型，以获取由所述目标检测模型输出的特征点的分布特征图；

确定每张所述特征点的分布特征图中的每个特征点的图像坐标，并将每个所述特征点的图像坐标，转换成以所述深感相机为坐标原点的空间坐标，以获取特征点空间坐标数据集；

所述特征点包括所述反刍动物的双耳特征点、双眼特征点和嘴部特征点；

基于支持向量机，对所述特征点空间坐标数据集中的所有空间坐标与所述食槽上透气孔的空间位置关系进行分类，确定所述反刍动物相对于所述食槽的头部姿态类别；

根据所述头部姿态类别，标注所采集的所述排放气体的有效性；

所述透气孔是设置在所述食槽上的用于采集所述排放气体的；

在确定每张所述特征点的分布特征图中的每个特征点的图像坐标之后，还包括：

根据每个特征点的图像坐标，判断所述反刍动物在就食时嘴部位于所述食槽的当前采样区域；

所述当前采样区域包括第一采样区域和第二采样区域，所述第一采样区域与所述透气孔之间的距离小于所述第二采样区域与所述透气孔之间的距离；

根据所确定的采样区域以及所述头部姿态类别，标注所采集的所述排放气体的有效性；

确定所述排放气体中的碳排放气体的排放率之后，还包括：

获取第三预设时长内多个采样时刻所采集到的排放率；

以每个采样时刻和在每个采样时刻所采集到的排放率构成一个坐标点；

根据所有坐标点，确定对应的Bezier曲线；

对所述Bezier曲线在所述第三预设时长内的排放率进行积分，获取所述排放气体中的碳排放气体在所述第三预设时长内的排放量；

获取多个历史采样时长内所获取到的碳排放气体的排放量，并同时获取在每个所述历史采样时长内所采集到的影响碳排放量的参量；

以每个历史采样时长所采集到的排放量作为因变量，对应历史采样时长的参量作为自变量，训练预先构建的多元回归预测模型，获取碳排放量预测模型；

获取任一采样时长内所获取到的影响碳排放量的参量，将所述参量输入至所述碳排放量预测模型，预测所述采样时长内的排放量；

其中，所述影响碳排放量的参量包括反刍动物品种信息、饲料类型信息、饲料营养成分信息、反刍动物体征及体况信息。

2.根据权利要求1所述的反刍动物碳排放气体检测方法，其特征在于，所述目标检测模型是利用多个头部深度图像样本以及与每个所述头部深度图像样本对应的分布特征图标签，分别对基础网络模型进行训练后获取的；

所述基础网络模型是以ResNet作为基础网络结构，并利用反卷积层替换所述ResNet的分类层后生成的。