[发明专利]一种用于笼养肉鸽料槽剩料的判别方法

说明书

本申请提供一种用于笼养肉鸽料槽剩料的判别方法，包括：移动机器人导航线的拟合、料槽侧面中心点与深度相机坐标系相对位置的获取、以及通过料槽图像与超声波测距传感器数据判断料槽剩料情况。该方法能够有效判断鸽子各个料槽中的饲料剩余情况，从而针对不同料槽提供精确、适量的饲料投喂，确保投喂的饲料保证肉鸽正常生长的同时、避免过量投喂饲料而造成的饲料浪费，从而实现智能、科学的肉鸽养殖。

技术领域

本发明涉及肉鸽饲养技术领域，具体涉及一种用于笼养肉鸽料槽剩料的判别方法。

背景技术

近年来，我国畜禽养殖业、尤其是肉鸽养殖产业的规模与产值不断增加；然而，随着畜禽养殖集约化程度不断提高、熟练肉鸽养殖技术的劳动力不断减少、高密度养殖对肉鸽养殖场的劳动力需求不断加大，目前，急需智能化养殖、管理的方式来克服肉鸽养殖过程中劳动力短缺、养殖效率低下的问题。

目前，肉鸽饲养大多以纯人工喂养及半自动机械喂养为主：纯人工喂养浪费大量的劳动生产力、增加养殖成本且耗费大量的时间进行饲料喂养环节、降低喂养效率，此外，纯人工喂养喂料用量大多根据人为主观判断，对于饲养人员的经验要求较高、人为主观因素高；半自动化机械喂养一般为无差别加料，即无论料槽中是否存在剩料、均是进行一次定量加料，例如中国专利文献CN110326554A、一种自动喂鸽子装置，其通过设置的喂料装置、振动装置、行走架装置，能自动完成为鸽子定量添加饲料，然而，其缺乏饲料喂养的精确性与适应性(即根据各个料槽中的不同剩料进行饲料不同用量的添加)，易造成饲料的大量浪费、增加养殖成本。

发明内容

针对以上现有技术存在的问题，本发明的目的在于提供一种用于笼养肉鸽料槽剩料的判别方法，该方法能够有效判断鸽子各个料槽中的饲料剩余情况，从而针对不同料槽提供精确、适量的饲料投喂，确保投喂的饲料保证肉鸽正常生长的同时、避免过量投喂饲料而造成的饲料浪费，从而实现智能、科学的肉鸽养殖。

本发明的目的通过以下技术方案实现：

一种用于笼养肉鸽料槽剩料的判别方法，其特征在于：由移动机器人与两个检测机构组成的装置实现，其中，两个检测机构分别安装在移动机器人的左、右两侧，包括深度相机与超声波测距传感器；移动机器人中部设置一个深度相机；具体方法为：

步骤A：基于移动机器人的深度相机，获得深度神经网络的第一数据集；

步骤B：将第一数据集放入深度神经网络进行模型迭代训练后，获得第一目标检测框，通过第一目标检测框并结合实地测量数据值，确定鸽笼两侧边缘；采用区域像素特征算法去除伪边缘点，获得道路中点与左、右边缘点，进而拟合得到移动机器人的导航线；

步骤C：基于移动机器人的深度相机，获得深度神经网络的第二数据集；

步骤D：将第二数据集放入深度神经网络中进行模型迭代训练后，获得第二目标检测框；通过第二目标检测框中心点的坐标信息，获得料槽侧面中心点与深度相机坐标系的相对位置；

步骤E：基于两个检测机构的深度相机，分别获取两侧料槽图像；对料槽图像进行预处理、阈值分割处理后，结合超声波测距传感器数据并进行不同补偿权重分配，判断料槽剩料情况。

作进一步优化，所述步骤A获得第一数据集的具体步骤为：首先，通过深度相机获取鸽场实地环境、多种真实光照条件下的640*360的养殖道路图片N张；然后，经图像预处理后，将采集到的图像采用labelimg工具进行标注，标注出其鸽笼边缘的支撑杆，从而获得第一数据集。