猪只温度检测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种猪只温度检测方法及装置，通过获取目标猪只红外图像，以及所述红外图像的温度矩阵文件；将所述目标猪只红外图像输入至预先训练的目标识别模型，输出目标猪只指定位置的坐标值；基于所述坐标值和所述温度矩阵文件确定头部最大温度值；将所述头部最大温度值和室内温度值输入至回归模型进行拟合，并根据拟合后的温度值绘制温度曲线；基于所述温度曲线判断目标猪只的健康状况。本发明专利技术通过采集猪只红外图像与温度矩阵文件，然后通过后台自动化处理即可判断猪只是否温度异常，实现了猪只温度的自动化检测，无需多名工作人员耗时耗力去检测直肠温度，故所需成本较低、效率较高、检测准确率较高。检测准确率较高。检测准确率较高。

【技术实现步骤摘要】
猪只温度检测方法及装置


[0001]本申请涉及计算机
，具体而言，涉及一种猪只温度检测方法、装置、计算机设备和存储介质。

技术介绍

[0002]随着中国城市化建设的进展和环境保护的需要，生猪养殖模式开始加速从个体分散养殖向大规模养殖的演变，生猪养殖业开始进入一个新的趋势。农业物联网的发展使实时获取猪只体温信息成为可能。在疾病多发、流行频繁的高密度繁殖环境中，实时监测猪只的体温有助于随时掌握猪的健康状况，这对猪病的预防和诊断非常重要。目前我国的生猪养殖行业发展迅速，规模化和集体化的养殖方式在为生猪养殖带来方便的同时，也增加了猪病防控的难度。大规模养殖不容易发现猪只疾病产生，高密度的特性又使疾病的传播几率提高。体温信息有助于猪只疾病的诊断和治疗，有助于及早发现病变动物，了解疾病的程度，确定疾病的严重程度等。
[0003]在实际养猪过程中，一般用直肠温度来代表猪的体温，健康猪的体温范围为38
‑
40℃，不同类型的猪之间存在一些差距。传统的猪只体温测量方法分为人员手工测量法、植入式温度测量装置法、耳标温度测量装置法等。猪场主要使用的是人员手工测量法，即工作人员将水银柱体温计进行润滑、消毒，用一根约15厘米长的线把温度计的一端固定住，在线的另一端固定一个线夹。人员测量时将水银柱插入猪肛门，用铁夹夹住猪尾巴上方的毛发进行固定。5分钟后取下温度计，擦拭水银柱并读取数据。
[0004]然而，接触式人工测量存在以下几个问题需要解决：
[0005](1)这种测量方法会给猪造成强烈的应激，导致直肠温度迅速上升，使测量数据不准确。
[0006](2)这种方法在大规模生猪养殖生产中消耗大量人员劳动力。
[0007](3)在接触测量的过程中，存在着疾病在人与动物之间、动物和动物之间的传播和接触的风险。
[0008]因此，目前养猪业亟需一种能够远程测量的温度检测方法。

技术实现思路

[0009]本专利技术实施例提供一种猪只温度检测方法、装置、计算机设备和存储介质，用以解决目前接触式人工测量猪只体温存在测量数据不准确、消耗大量人工劳动力、以及疾病在人与动物之间传播和接触的风险的问题。
[0010]为了实现上述目的，本专利技术实施例的第一方面，提供一种猪只温度检测方法，包括：
[0011]获取目标猪只红外图像，以及所述红外图像的温度矩阵文件；
[0012]将所述目标猪只红外图像输入至预先训练的目标识别模型，输出目标猪只指定位置的坐标值；
[0013]基于所述坐标值和所述温度矩阵文件确定头部最大温度值；
[0014]将所述头部最大温度值和室内温度值输入至回归模型进行拟合，并根据拟合后的温度值绘制温度曲线；
[0015]基于所述温度曲线判断目标猪只的健康状况。
[0016]可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，所述将所述目标猪只红外图像输入至预先训练的目标识别模型，输出目标猪只指定位置的坐标值，包括：
[0017]通过红外热像仪预先采集猪只的多张红外图像作为训练样本；
[0018]使用标记工具对所述训练样本中的每个图像标记猪只的头部指定位置，形成训练集和测试集；
[0019]将训练集中的图像作为样本输入数据，将对应的预测框结果作为样本输出数据，进行基于CSPdarknet53网络的训练，获取初步猪只指定部位识别模型。
[0020]可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，在获取初步猪只指定部位识别模型之后，包括：
[0021]利用测试集中的图像以及对应的预测框结果对所述初步猪只指定部位识别模型进行测试；
[0022]根据测试结果调整所述初步猪只指定部位识别模型，直至预测目标的置信度大于预设阈值时获得最优猪只指定部位识别模型；
[0023]将经过预处理后的目标猪只红外图像输入至所述最优猪只指定部位识别模型中，并根据最优猪只指定部位识别模型进行目标检测，获取目标猪只头部预测框和所述头部预测框的坐标值。
[0024]可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，所述基于所述坐标值和所述温度矩阵文件确定头部最大温度值，包括：
[0025]所述温度矩阵文件包含红外图像中每个像素点的温度值；
[0026]使用温度获取程序对所述温度矩阵文件进行读取操作，读取到头部预测框的坐标值范围内所有像素点的温度值，选择所有温度值中的最大值作为头部最大温度值。
[0027]可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，所述将所述头部最大温度值和室内温度值输入至回归模型进行拟合，包括：
[0028]将头部最大温度和室内温度作为回归模型的自变量，目标猪只的直肠温度作为因变量，通过两个自变量来共同拟合因变量；
[0029]通过多次调整回归模型的多项式最高次数，来减少拟合后的温度值和直肠温度之间的误差。
[0030]可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，所述基于所述温度曲线判断目标猪只的健康状况，包括：
[0031]将拟合后的温度值作为猪只体温，并绘制温度曲线图；
[0032]如果目标猪只的温度值连续多日呈持续增长或下降或某日温度超过39℃，则判定该目标猪只可能存在异常。
[0033]本专利技术实施例的第二方面，提供一种猪只温度检测装置，包括：
[0034]获取模块，用于获取目标猪只红外图像，以及所述红外图像的温度矩阵文件；
[0035]坐标值输出模块，用于将所述目标猪只红外图像输入至预先训练的目标识别模
型，输出目标猪只指定位置的坐标值；
[0036]最大温度值确定模块，用于基于所述坐标值和所述温度矩阵文件确定头部最大温度值；
[0037]温度值拟合模块，用于将所述头部最大温度值和室内温度值输入至回归模型进行拟合，并根据拟合后的温度值绘制温度曲线；
[0038]判断模块，用于基于所述温度曲线判断目标猪只的健康状况。
[0039]可选地，在第二方面的一种可能实现方式中，所述坐标值输出模块，包括：
[0040]采集单元，用于通过红外热像仪预先采集猪只的多张红外图像作为训练样本；
[0041]标记单元，用于使用标记工具对所述训练样本中的每个图像标记猪只的头部指定位置，形成训练集和测试集；
[0042]第一获取单元，用于将训练集中的图像作为样本输入数据，将对应的预测框结果作为样本输出数据，进行基于CSPdarknet53网络的训练，获取初步猪只指定部位识别模型。
[0043]可选地，在第二方面的一种可能实现方式中，所述坐标值输出模块，还包括：
[0044]测试单元，用于利用测试集中的图像以及对应的预测框结果对所述初步猪只指定部位识别模型进行测试；
[0045]第二获取单元，用于根据测试结果调整所述初步猪只指定部位识别模型，直至预测目标的置信度大于预设阈值时获得最优猪只指定部位识别模型；
[0046]坐标值获取单元，用于将经过预处理后的目标猪只红外图像输入至所述最优本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种猪只温度检测方法，其特征在于，包括：获取目标猪只红外图像，以及所述红外图像的温度矩阵文件；将所述目标猪只红外图像输入至预先训练的目标识别模型，输出目标猪只指定位置的坐标值；基于所述坐标值和所述温度矩阵文件确定头部最大温度值；将所述头部最大温度值和室内温度值输入至回归模型进行拟合，并根据拟合后的温度值绘制温度曲线；基于所述温度曲线判断目标猪只的健康状况。2.根据权利要求1所述的猪只温度检测方法，其特征在于，所述将所述目标猪只红外图像输入至预先训练的目标识别模型，输出目标猪只指定位置的坐标值，包括：通过红外热像仪预先采集猪只的多张红外图像作为训练样本；使用标记工具对所述训练样本中的每个图像标记猪只的头部指定位置，形成训练集和测试集；将训练集中的图像作为样本输入数据，将对应的预测框结果作为样本输出数据，进行基于CSPdarknet53网络的训练，获取初步猪只指定部位识别模型。3.根据权利要求2所述的猪只温度检测方法，其特征在于，在获取初步猪只指定部位识别模型之后，包括：利用测试集中的图像以及对应的预测框结果对所述初步猪只指定部位识别模型进行测试；根据测试结果调整所述初步猪只指定部位识别模型，直至预测目标的置信度大于预设阈值时获得最优猪只指定部位识别模型；将经过预处理后的目标猪只红外图像输入至所述最优猪只指定部位识别模型中，并根据最优猪只指定部位识别模型进行目标检测，获取目标猪只头部预测框和所述头部预测框的坐标值。4.根据权利要求3所述的猪只温度检测方法，其特征在于，所述基于所述坐标值和所述温度矩阵文件确定头部最大温度值，包括：所述温度矩阵文件包含红外图像中每个像素点的温度值；使用温度获取程序对所述温度矩阵文件进行读取操作，读取到头部预测框的坐标值范围内所有像素点的温度值，选择所有温度值中的最大值作为头部最大温度值。5.根据权利要求1所述的猪只温度检测方法，其特征在于，所述将所述头部最大温度值和室内温度值输入至回归模型进...

【专利技术属性】
技术研发人员：鞠铁柱，曾庆元，王宇华，张兴福，张迎灿，
申请(专利权)人：北京小龙潜行科技有限公司，
类型：发明
国别省市：