一种牲畜数量识别方法、装置、设备和存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种牲畜数量识别方法、装置、设备和存储介质，该方法包括获取牲畜运输车停在地磅上的情况，对牲畜拍照；对拍照得到的照片进行牲畜数量识别，得到第一牲畜个数；获取牲畜从滑道中滑下的情况，拍摄牲畜滑下时的视频；识别所述视频中的牲畜数量，得到第二牲畜个数；当所述第一牲畜个数和所述第二牲畜个数相等时，则确定出最终的牲畜数量，因此利用该方法能够提升识别数据的准确性，减少人工成本，降低生物安全风险，实现销售环节的无人化操作。本申请提供的牲畜数量识别装置、设备和存储介质具有与上述牲畜数量识别方法相同的优点。

【技术实现步骤摘要】
一种牲畜数量识别方法、装置、设备和存储介质
本专利技术属于畜牧养殖
，特别是涉及一种牲畜数量识别方法、装置、设备和存储介质。
技术介绍
牲畜养殖行业是劳动密集型行业，现有技术中，当需要对牲畜数量进行清点时，一种是人工方式，但是比较费时费力，依赖于操作人员的个人素质，而且由于受到各种因素的影响，也不容易将牲畜数量清点正确，还有一种是依赖于自动化技术来识别牲畜数量，自动化技术采用的目标检测方法包含两种，一种是通过传统opencv进行边缘检测获取目标轮廓，但是该方法较难适应复杂场景目标检测的需求，另外一种是深度学习的方法，但其主要针对的是行人、车辆等照片，并且准确率较低，也不适合应用在牲畜数量识别领域。
技术实现思路
为解决上述问题，本专利技术提供了一种牲畜数量识别方法、装置、设备和存储介质，能够提升识别数据的准确性，减少人工成本，降低生物安全风险，实现销售环节的无人化操作。本专利技术提供的一种牲畜数量识别方法，包括：获取牲畜运输车停在地磅上的情况，对牲畜拍照；对拍照得到的照片进行牲畜数量识别，得到第一牲畜个数；获取牲畜从滑道中滑下的情况，拍摄牲畜滑下时的视频；识别所述视频中的牲畜数量，得到第二牲畜个数；当所述第一牲畜个数和所述第二牲畜个数相等时，则确定出最终的牲畜数量。优选的，在上述牲畜数量识别方法中，所述对拍照得到的照片进行牲畜数量识别，得到第一牲畜个数包括：利用训练好的mrcnn模型对拍照得到的照片进行牲畜数量识别。优选的，在上述牲畜数量识别方法中，所述识别所述视频中的牲畜数量，得到第二牲畜个数包括：利用训练好的mrcnn模型和跟踪模型识别所述视频中的牲畜数量。优选的，在上述牲畜数量识别方法中，在所述对牲畜拍照之后，还包括：对得到的照片进行标注，作为用于深度学习的mrcnn模型的样本；对所述样本利用数据增强进行扩充，得到用于模型训练的样本集；将所述样本集中的图片调整到相同的大小并获取其真实的BBox位置信息，通过mrcnn模型得到预测的BBox信息，将所述真实的BBox位置信息与所述预测的BBox信息进行对比，将分类loss、confidenceloss、locationloss、iouloss之和作为最终的loss，利用反向传播算法更新权重，直到所述mrcnn模型收敛或者满足迭代终止条件，得到所述训练好的mrcnn模型。优选的，在上述牲畜数量识别方法中，所述对所述样本利用数据增强进行扩充为：对所述样本利用mixup、翻转、平移、随机裁剪、添加随机噪音的方式进行扩充。优选的，在上述牲畜数量识别方法中，利用可见光摄像头或红外摄像头对牲畜拍照，利用可见光摄像头或红外摄像头拍摄牲畜滑下时的视频。本专利技术提供的一种牲畜数量识别装置，包括：拍照部件，用于获取牲畜运输车停在地磅上的情况，对牲畜拍照；第一牲畜个数识别部件，用于对拍照得到的照片进行牲畜数量识别，得到第一牲畜个数；视频拍摄部件，用于获取牲畜从滑道中滑下的情况，拍摄牲畜滑下时的视频；第二牲畜个数识别部件，用于识别所述视频中的牲畜数量，得到第二牲畜个数；牲畜数量确定部件，用于当所述第一牲畜个数和所述第二牲畜个数相等时，则确定出最终的牲畜数量。优选的，在上述牲畜数量识别装置中，所述第一牲畜个数识别部件具体用于利用训练好的mrcnn模型对拍照得到的照片进行牲畜数量识别。本专利技术提供的一种计算机设备包括：存储器，用于存储计算机程序；处理器，用于执行所述计算机程序时实现如上面任一项所述牲畜数量识别方法的步骤。本专利技术提供的一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上面任一项所述牲畜数量识别方法的步骤。通过上述描述可知，本专利技术提供的上述牲畜数量识别方法，由于包括先获取牲畜运输车停在地磅上的情况，对牲畜拍照；对拍照得到的照片进行牲畜数量识别，得到第一牲畜个数；然后获取牲畜从滑道中滑下的情况，拍摄牲畜滑下时的视频；再识别所述视频中的牲畜数量，得到第二牲畜个数；最后当所述第一牲畜个数和所述第二牲畜个数相等时，则确定出最终的牲畜数量，可见采用两种方式计算数量，因此能够保证牲畜数量计算更加准确，提升识别数据的准确性，而且全程无需人员参与，因此能够减少人工成本，降低生物安全风险，实现销售环节的无人化操作。本专利技术提供的上述牲畜数量识别装置、设备和存储介质具有与上述方法同样的优点。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。图1为本专利技术提供的一种牲畜数量识别方法的实施例的示意图；图2为本专利技术提供的一种牲畜数量识别装置的实施例的示意图；图3为本专利技术提供的一种计算机设备的实施例的示意图。具体实施方式本专利技术的核心是提供一种牲畜数量识别方法、装置、设备和存储介质，能够提升识别数据的准确性，减少人工成本，降低生物安全风险，实现销售环节的无人化操作。下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。本专利技术提供的一种牲畜数量识别方法的实施例如图1所示，图1为本专利技术提供的一种牲畜数量识别方法的实施例的示意图，该方法可以包括如下步骤：S1：获取牲畜运输车停在地磅上的情况，对牲畜拍照；需要说明的是，可以在地磅上方安装摄像头，当牲畜运输车停在地磅上停稳以后，就可以触发PLC，该PLC可以下发指令，触发摄像头SDK对牲畜进行拍照，并将拍摄的照片上传至服务器。S2：对拍照得到的照片进行牲畜数量识别，得到第一牲畜个数；具体的，可以但不限于利用训练好的mrcnn模型对拍照得到的照片进行牲畜数量识别，这样就通过该照片得到第一牲畜个数，将其临时存储起来。S3：获取牲畜从滑道中滑下的情况，拍摄牲畜滑下时的视频；需要说明的是，在销售牲畜等场合，需要将牲畜赶下滑道，该滑道上方可以安装摄像头，当牲畜运输车离开地磅以后到达该滑道，工作人员驱赶牲畜，将其赶下滑道，此时视频采集开关得到触发，驱动摄像头SDK录制视频，并将录制的视频上传至服务器。S4：识别视频中的牲畜数量，得到第二牲畜个数；具体的，可以但不限于利用训练好的mrcnn模型和跟踪模型识别视频中的牲畜数量，该跟踪模型可以优选为deepsort跟踪模型，这样就能够通过视频得到第二牲畜个数，将其临时存储起来。S5：当第一牲畜个数和第二牲畜个数相等时，则确本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种牲畜数量识别方法，其特征在于，包括：/n获取牲畜运输车停在地磅上的情况，对牲畜拍照；/n对拍照得到的照片进行牲畜数量识别，得到第一牲畜个数；/n获取牲畜从滑道中滑下的情况，拍摄牲畜滑下时的视频；/n识别所述视频中的牲畜数量，得到第二牲畜个数；/n当所述第一牲畜个数和所述第二牲畜个数相等时，则确定出最终的牲畜数量。/n

【技术特征摘要】
1.一种牲畜数量识别方法，其特征在于，包括：
获取牲畜运输车停在地磅上的情况，对牲畜拍照；
对拍照得到的照片进行牲畜数量识别，得到第一牲畜个数；
获取牲畜从滑道中滑下的情况，拍摄牲畜滑下时的视频；
识别所述视频中的牲畜数量，得到第二牲畜个数；
当所述第一牲畜个数和所述第二牲畜个数相等时，则确定出最终的牲畜数量。


2.根据权利要求1所述的牲畜数量识别方法，其特征在于，所述对拍照得到的照片进行牲畜数量识别，得到第一牲畜个数包括：
利用训练好的mrcnn模型对拍照得到的照片进行牲畜数量识别。


3.根据权利要求1所述的牲畜数量识别方法，其特征在于，所述识别所述视频中的牲畜数量，得到第二牲畜个数包括：
利用训练好的mrcnn模型和跟踪模型识别所述视频中的牲畜数量。


4.根据权利要求2或3所述的牲畜数量识别方法，其特征在于，在所述对牲畜拍照之后，还包括：
对得到的照片进行标注，作为用于深度学习的mrcnn模型的样本；
对所述样本利用数据增强进行扩充，得到用于模型训练的样本集；
将所述样本集中的图片调整到相同的大小并获取其真实的BBox位置信息，通过mrcnn模型得到预测的BBox信息，将所述真实的BBox位置信息与所述预测的BBox信息进行对比，将分类loss、confidenceloss、locationloss、iouloss之和作为最终的loss，利用反向传播算法更新权重，直到所述mrcnn模型收敛或者满足迭代终止条件，得到所述训练好的mrcnn模型。

【专利技术属性】
技术研发人员：张玉良，陶江辉，杜飞，蒋贞杰，陈烨，彭佳勇，
申请(专利权)人：牧原食品股份有限公司，
类型：发明
国别省市：河南;41