基于图像处理的禽类饲料智能检测方法技术

本发明专利技术涉及图像处理技术领域，具体涉及基于图像处理的禽类饲料智能检测方法。该方法首先采集饲养场图像，识别出装置区域和禽类区域；获取装置区域和禽类区域的交集区域，校正交集区域并通过对交集区域进行图像分析得到进食范围；获取进食时间和装置区域中的饲料区域；基于进食时间计算饲料区域的进食范围内的目标区域剩余面积，目标区域剩余面积减去饲料区域的面积得到未检测饲料区域面积；补充优化未检测饲料区域面积；优化后的未检测饲料区域面积和饲料区域的面积之和为实际饲料剩余面积。本发明专利技术通过图像处理的方法对饲料进行识别，通过对禽类和饲料装置的在图像中的交互信息计算出实际饲料剩余面积，以实现对禽类进行及时投喂的目的。及时投喂的目的。及时投喂的目的。

【技术实现步骤摘要】
基于图像处理的禽类饲料智能检测方法


[0001]本专利技术涉及图像处理
，具体涉及基于图像处理的禽类饲料智能检测方法。

技术介绍

[0002]随着国内外市场的需求，我国地方品质家禽具有较大升温之势。其主要是因为禽类的独特风味，高蛋白、低脂肪和营养丰富，特别是具有药用和保健功能。家禽类适于规模集约化饲养，亦适于家庭适度规模养殖，而在养殖过程中对禽类饲料的投放是必不可少的一个环节之一。
[0003]目前，常见的对禽类进行饲料自适应投喂是采用神经网络对禽类喂食装置内的饲料进行检测，该方法主要存在两方面的问题，一方面是神经网络的训练比较困难，另一个方面是神经网络的泛化性较小，当环境改变时，神经网络的识别的准确性也会随之下降，而饲养场的环境不可能一成不变的，故通过神经网络对禽类喂食装置内的饲料进行检测，存在无法及时对禽类进行投喂的问题。

技术实现思路

[0004]为了解决上述技术问题，本专利技术的目的在于提供基于图像处理的禽类饲料智能检测方法，所采用的技术方案具体如下：采集饲养场图像；识别所述饲养场图像中的装置区域和禽类区域；获取所述装置区域和所述禽类区域的交集区域，连接所述交集区域的中心点和所述装置区域的中心点得到第一连线；计算所述第一连线和所述交集区域的主成分方向的角度差，并获取所述第一连线在所述主成分方向的位置方向，通过所述角度差和所述位置方向校正所述交集区域；连接校正后的交集区域的中心点和所述装置区域的中心点得到第二连线，旋转所述第二连线得到进食范围；获取所述交集区域的存在时间长度作为进食时间；获取所述装置区域中的饲料区域；基于所述进食时间计算所述饲料区域的进食范围内的目标区域剩余面积，所述目标区域剩余面积减去所述饲料区域的面积得到未检测饲料区域面积；对所述未检测饲料区域面积进行补充优化；优化后的未检测饲料区域面积和所述饲料区域的面积之和为实际饲料剩余面积。
[0005]优选的，所述通过所述角度差和所述位置方向校正所述交集区域，包括：获取交集区域中属于所述装置区域且不属于所述禽类区域的边界线的边界中心点；基于所述边界中心点，沿着所述位置方向将所述交集区域旋转所述角度差，得到校正后的交集区域。
[0006]优选的，所述第一连线在所述主成分方向的位置方向的获取方法为：将所述第一连线和所述主成分方向置于同一直角坐标系中，当所述第一连线在所述主成分方向的顺时针方向时，对应的位置方向为顺指针方向；当所述第一连线在所述主成分方向的逆时针方
向时，对应的位置方向为逆时针方向。
[0007]优选的，所述旋转所述第二连线得到进食范围，包括：将所述第二连线分别向左和向右旋转预设角度得到对应的弧长，基于所述弧长的两端端点作垂线，两条垂线之间且属于装置区域内的范围为进食范围。
[0008]优选的，所述获取所述交集区域的存在时间长度作为进食时间，包括：当所述装置区域和所述禽类区域出现交集区域，记录交集区域出现到交集区域消失的所有帧图像，所述所有帧图像对应的时间长度为进食时间。
[0009]优选的，所述获取所述装置区域中的饲料区域，包括：将所述饲养场图像转换到HSI颜色空间；基于所述装置区域提取色调通道的色调值，得到由所述色调值构成的装置色调区域；计算所述装置色调区域中各像素点对应的色调值和标准饲料色调的相似度，将所述相似度大于预设相似度阈值的像素点作为饲料像素点，由所述饲料像素点构成所述饲料区域。
[0010]优选的，所述基于所述进食时间计算所述饲料区域的进食范围内的目标区域剩余面积，包括：对于每个所述进食范围，计算所述进食范围对应的进食时间之和作为总进食时间；获取参考区域的参考剩余面积和参考进食时间；所述参考进食时间和所述总进食时间的比值作为调节系数；所述调节系数和所述参考剩余面积的乘积为所述目标区域剩余面积。
[0011]优选的，所述对所述未检测饲料区域面积进行补充优化，包括：将装置区域内除饲料区域外的不确定区域中，与标准饲料色调的相似度大于预设色调阈值的像素点作为新增饲料像素点，将新增饲料像素点的数量作为补充优化后的未检测饲料区域面积。
[0012]优选的，得到所述实际饲料剩余面积之后，还包括：获取实际饲料剩余面积和填满时饲料面积的比值，所述比值小于预设补料阈值的饲料区域作为待补料区域，对所述待补料区域进行饲料补充。
[0013]本专利技术实施例至少具有如下有益效果：本专利技术涉及图像处理
，首先采集饲养场图像，识别出装置区域和禽类区域；获取装置区域和禽类区域的交集区域，校正交集区域并通过对交集区域进行图像分析得到进食范围；获取交集区域的存在时间长度作为进食时间；获取装置区域中的饲料区域；基于进食时间计算饲料区域的进食范围内的目标区域剩余面积，目标区域剩余面积减去饲料区域的面积得到未检测饲料区域面积；由于饲养场环境较为复杂，每个饲料装置的光照不均程度较大，对图像识别的影响较大，故对未检测饲料区域面积进行补充优化；优化后的未检测饲料区域面积和饲料区域的面积之和为实际饲料剩余面积。本专利技术通过图像处理的方法对饲料进行识别，通过对禽类和饲料装置的互相位置和频率信息计算出实际饲料剩余面积，以实现对禽类进行及时投喂的目的。
附图说明
[0014]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和优点，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的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，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，还可以根据这些附图获得其它附图。
[0015]图1为本专利技术一个实施例所提供的基于图像处理的禽类饲料智能检测方法的方法流程图；图2为本专利技术一个实施例所提供的校正前的交集区域的示意图；图3为本专利技术一个实施例所提供的校正后的交集区域的示意图。
具体实施方式
[0016]为了更进一步阐述本专利技术为达成预定专利技术目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本专利技术提出的基于图像处理的禽类饲料智能检测方法，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一或多个实施例中的特定特征、结构或特点可由任何合适形式组合。
[0017]除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本专利技术的
的技术人员通常理解的含义相同。
[0018]本专利技术实施例提供了基于图像处理的禽类饲料智能检测方法的具体实施方法，该方法适用于饲养场禽类饲料智能检测场景。在该场景下安装有多个摄像头，用于采集饲养场视频数据和对应的饲养场图像，每个摄像头可以采集到多个饲料装置和多个禽类，每个饲料装置有多个可以供禽类吃饲料的喂料口，每个喂料口对应一个进食范围。为了解决通过神经网络对禽类喂食装置内的饲料进行检测存在无法及时对禽类进行投喂的问题，本专利技术通过图像处理的方法对饲料进行识别，通过对禽类和饲料装置的在图像中的交互信息计算出实际饲料剩余面积，以实现对禽类进行及时投喂的目的。
[0019]下面结合附图本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于图像处理的禽类饲料智能检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：采集饲养场图像；识别所述饲养场图像中的装置区域和禽类区域；获取所述装置区域和所述禽类区域的交集区域，连接所述交集区域的中心点和所述装置区域的中心点得到第一连线；计算所述第一连线和所述交集区域的主成分方向的角度差，并获取所述第一连线在所述主成分方向的位置方向，通过所述角度差和所述位置方向校正所述交集区域；连接校正后的交集区域的中心点和所述装置区域的中心点得到第二连线，旋转所述第二连线得到进食范围；获取所述交集区域的存在时间长度作为进食时间；获取所述装置区域中的饲料区域；基于所述进食时间计算所述饲料区域的进食范围内的目标区域剩余面积，所述目标区域剩余面积减去所述饲料区域的面积得到未检测饲料区域面积；对所述未检测饲料区域面积进行补充优化；优化后的未检测饲料区域面积和所述饲料区域的面积之和为实际饲料剩余面积。2.根据权利要求1所述的基于图像处理的禽类饲料智能检测方法，其特征在于，所述通过所述角度差和所述位置方向校正所述交集区域，包括：获取交集区域中属于所述装置区域且不属于所述禽类区域的边界线的边界中心点；基于所述边界中心点，沿着所述位置方向将所述交集区域旋转所述角度差，得到校正后的交集区域。3.根据权利要求1所述的基于图像处理的禽类饲料智能检测方法，其特征在于，所述第一连线在所述主成分方向的位置方向的获取方法为：将所述第一连线和所述主成分方向置于同一直角坐标系中，当所述第一连线在所述主成分方向的顺时针方向时，对应的位置方向为顺指针方向；当所述第一连线在所述主成分方向的逆时针方向时，对应的位置方向为逆时针方向。4.根据权利要求1所述的基于图像处理的禽类饲料智能检测方法，其特征在于，所述旋转所述第二连线得到进食范围，包括：将所述第二连线分别向左和向右旋转预设角度得到对应的弧长，基于所述弧长的两端端点作垂线，...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘学峰，任家存，李秀芳，彭祥云，韩金霞，杜晓燕，刘学海，高辉，
申请(专利权)人：山东万牧农业科技有限公司郯城分公司，
类型：发明
国别省市：