一种基于视觉识别的奶牛全周期健康检测系统技术方案

本发明专利技术提出一种基于视觉识别的奶牛全周期健康检测系统，包括：电子芯片，设有奶牛ID，固定在奶牛体上；在线采集装置，用于在线采集待测奶牛图像和识别奶牛ID，并将采集到的待测奶牛图像和奶牛ID传输到主控模块；主控模块，设有图像识别算法和健康判断算法，所述图像识别算法根据接收到的待测奶牛图像获得奶牛测得的生长周期以及奶牛重量，所述健康判断算法根据奶牛ID调用存储模块中对应的奶牛的全周期生长信息，判断奶牛的健康状态，并更新奶牛的全周期生长信息；存储模块，用于存储所有奶牛ID对应的奶牛的全周期生长信息以及奶牛的全周期生长标准信息。本发明专利技术能够利用视觉识别的方法替代人工，快速且准确的判断出奶牛的生长健康状况。长健康状况。长健康状况。

【技术实现步骤摘要】
一种基于视觉识别的奶牛全周期健康检测系统


[0001]本专利技术涉及奶牛尺寸检测
，尤其是一种基于视觉识别的奶牛全周期健康检测系统。

技术介绍

[0002]随着科学技术的发展与大数据时代的来临，畜牧业的信息化与智能化是促进我国畜牧业快速、健康发展的重中之重。借助智能化、自动化的数据采集与计算机辅助分析，可以提升畜牧业的生产规模、降低人力成本、增强生产效率。牛类的体尺指标主要包含体高、体长、体斜长、胸围、管围、腰角宽等参数。随着生物研究的发展和牧民养殖经验的不断积累，人们已经认识到对牛体的测量有着广泛的应用和价值，包括监视并预测牛的生长速率、发育状态、身体特征和饮食状态，以利于家畜的鉴定、买卖与选育，对于奶牛的体尺与体重的测量具有很实际的经济价值。
[0003]一直以来，对于奶牛的体尺测量都必须由牧民手工完成，要求牛姿态端正地站立在平地，使用测丈、卷尺和圆形测定器等工具进行测量；对于体重的测量，往往是需要将牛驱赶至一个特制的、含称重装置的区域中，记录下称得的重量。这样的测量方式存在很多不足之处，由于奶牛体型较大，难以控制，因此对每一头牛的每一项体尺指标都需要单独人工测量，工作量大；另外由于人工操作问题，获得的体尺指标的精度也可能存在一定偏差；此外，由于需要直接接触牛体，有可能会造成牛的应激反应，有可能存在危险或对牛的健康不利。
[0004]由于测量奶牛体重对人力和机械的要求过高，相对来说体尺的测量更加简单，因此中外一些学者提出了利用奶牛体尺指标来估计体重的方式。具体方法是使用测距工具来人工测量奶牛的多个体尺指标，同时用称重装置得到奶牛体重，利用统计学方法拟合归纳出奶牛体重与体尺指标的关系，得到拟合公式后只需再测量某头牛的体尺指标，即可用公式计算估计出其相应的体重。这种手工测量的方式存在一定测量难度，成本高，速度慢，且会造成牛的应激反应。

技术实现思路

[0005]本专利技术解决了手工测量成本高，速度慢，且会造成牛的应激反应的问题，提出一种基于视觉识别的奶牛全周期健康检测系统，能够利用视觉识别的方法替代人工，快速且准确的判断出奶牛的生长健康状况。
[0006]为实现上述目的，提出以下技术方案：
[0007]一种基于视觉识别的奶牛全周期健康检测系统，包括：
[0008]电子芯片，设有奶牛ID，固定在奶牛体上；
[0009]在线采集装置，用于在线采集待测奶牛图像和识别奶牛ID，并将采集到的待测奶牛图像和奶牛ID传输到主控模块；
[0010]主控模块，设有图像识别算法和健康判断算法，所述图像识别算法根据接收到的
待测奶牛图像获得奶牛测得的生长周期以及奶牛重量，所述健康判断算法根据奶牛ID调用存储模块中对应的奶牛的全周期生长信息，判断奶牛的健康状态，并更新奶牛的全周期生长信息；
[0011]存储模块，用于存储所有奶牛ID对应的奶牛的全周期生长信息以及奶牛的全周期生长标准信息。
[0012]本专利技术基于视觉识别采集待测奶牛图像，并通过图像识别算法和健康判断算法判断得出奶牛的生长健康状况，结合了视觉和质量，利用视觉识别获得的面积参数转换为质量参数，从而获取奶牛各个生长周期对应质量，能够利用视觉识别的方法替代人工，快速且准确的判断出奶牛的生长健康状况，同时避免人为检测的误差，使得检测结果更加准确。
[0013]作为优选，所述在线采集装置包括无人机，所述无人机下方固定有第一摄像头、第二摄像头、距离传感器和芯片识别器，所述第一摄像头用于拍摄奶牛的俯视图像，所述第二摄像头用于拍摄奶牛的侧视图像，所述距离传感器用于识别无人机与地面的距离，所述芯片识别器用于识别奶牛ID。
[0014]一般情况下电子芯片会钉在牛耳朵上，在实际使用过程中，检测人员操控无人机靠近待测奶牛，使得芯片识别器识别出奶牛ID，再通过第一摄像头拍摄奶牛的俯视图像和通过第二摄像头拍摄奶牛的侧视图像，在拍摄奶牛的俯视图像时，距离传感器同时工作，记录当前无人机与地面的距离，用于后续归一化处理，避免印图像大小引起的误差。
[0015]作为优选，设有离线采集装置，所述离线采集装置包括设置在牛栏门外侧的单通道栅栏，单通道栅栏内地面上设有称重装置，所述称重装置的上方设有第三摄像头，所述单通道栅栏外侧设有第四摄像头，所述称重装置、第三摄像头和第四摄像头与主控模块电连接。
[0016]本专利技术设置离线采集装置的目的是方便采集大量的各个生长周期的奶牛的俯视图像和侧视图像以及对应的体重，用于后续算法模型的训练，提高算法的准确性。
[0017]作为优选，所述图像识别算法包括生长周期识别算法和体重测量算法，所述待测奶牛图像包括待测奶牛的俯视图像和侧视图像，所述生长周期识别算法根据待测奶牛的俯视图像获得奶牛的测得的生长周期，所述体重测量算法根据侧视图像计算得出与测得的生长周期对应的奶牛体重。
[0018]作为优选，所述生长周期识别算法根据待测奶牛的俯视图像获得奶牛的测得的生长周期的具体过程如下：
[0019]S1，从俯视图像中提取牛背图像，从牛背图像中提取牛背轮廓数据；
[0020]S2，根据牛背轮廓数据算出测得的奶牛躯干长度；
[0021]S3，将测得的奶牛躯干长度与标准奶牛躯干长度进行匹对，找出与测得的奶牛躯干长度最接近的标准奶牛躯干长度对应的生长周期为待测奶牛的测得的生长周期。
[0022]本专利技术选取牛背来进行生长周期判断是为了提高判断的精度，由于牛的每个生长周期体型会有差异，其骨架发育差异表现最为明显，从牛背获取其骨架长度准确度较侧视图高，因此使得判断结果更加准确。
[0023]作为优选，所述S2具体包括以下步骤：
[0024]S21，取牛背轮廓数据中相对距离最远的两个特征点，所述两个特征点将牛背轮廓分为上廓线和下廓线；
[0025]S22，将上廓线分为n等份，相邻等份间对应有1个上端点，同时将下廓线分为n等份，相邻等份间对应有1个下端点，连接上下端点，得到若干等份线段；
[0026]S23，取两个特征点之间所有等份线段的中点，并从第一特征点依次连接所有中点再连接到第二特征点，得到奶牛躯干折线；
[0027]S24，求得奶牛躯干折线的长度则为奶牛躯干长度。
[0028]本专利技术基于奶牛躯干近乎沿脊椎对称的特点，因此根据牛背轮廓的对称中线可以获得奶牛脊椎的位置，由于奶牛站立时姿态不一，因此拍摄的牛背图像不可能是完全笔直的，因此本专利技术创造性的提取两个特征点，将牛背轮廓分为上廓线和下廓线，获得奶牛躯干折线，该奶牛躯干折线近似于奶牛脊椎的形状，因此提高了本专利技术的检测精度。
[0029]作为优选，所述标准奶牛躯干长度的获取过程如下：
[0030]S31，获取奶牛每个生长周期对应的若干俯视图像；
[0031]S32，从俯视图像中提取牛背图像，从牛背图像中提取牛背轮廓数据；
[0032]S33，根据牛背轮廓数据算出每个生长周期对应的奶牛躯干长度；
[0033]S34，根据若干俯视图像训练得本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于视觉识别的奶牛全周期健康检测系统，其特征是，包括：电子芯片，设有奶牛ID，固定在奶牛体上；在线采集装置，用于在线采集待测奶牛图像和识别奶牛ID，并将采集到的待测奶牛图像和奶牛ID传输到主控模块；主控模块，设有图像识别算法和健康判断算法，所述图像识别算法根据接收到的待测奶牛图像获得奶牛测得的生长周期以及奶牛重量，所述健康判断算法根据奶牛ID调用存储模块中对应的奶牛的全周期生长信息，判断奶牛的健康状态，并更新奶牛的全周期生长信息；存储模块，用于存储所有奶牛ID对应的奶牛的全周期生长信息以及奶牛的全周期生长标准信息。2.根据权利要求1所述的一种基于视觉识别的奶牛全周期健康检测系统，其特征是，所述在线采集装置包括无人机(1)，所述无人机(1)下方固定有第一摄像头(2)、第二摄像头(3)、距离传感器(4)和芯片识别器(5)，所述第一摄像头(2)用于拍摄奶牛的俯视图像，所述第二摄像头(3)用于拍摄奶牛的侧视图像，所述距离传感器(4)用于识别无人机与地面的距离，所述芯片识别器(5)用于识别奶牛ID。3.根据权利要求1或2所述的一种基于视觉识别的奶牛全周期健康检测系统，其特征是，设有离线采集装置，所述离线采集装置包括设置在牛栏门(6)外侧的单通道栅栏(7)，单通道栅栏(7)内地面上设有称重装置(8)，所述称重装置(8)的上方设有第三摄像头(9)，所述单通道栅栏(7)外侧设有第四摄像头(10)，所述称重装置(8)、第三摄像头(9)和第四摄像头(10)与主控模块电连接。4.根据权利要求1所述的一种基于视觉识别的奶牛全周期健康检测系统，其特征是，所述图像识别算法包括生长周期识别算法和体重测量算法，所述待测奶牛图像包括待测奶牛的俯视图像和侧视图像，所述生长周期识别算法根据待测奶牛的俯视图像获得奶牛的测得的生长周期，所述体重测量算法根据侧视图像计算得出与测得的生长周期对应的奶牛体重。5.根据权利要求4所述的一种基于视觉识别的奶牛全周期健康检测系统，其特征是，所述生长周期识别算法根据待测奶牛的俯视图像获得奶牛的测得的生长周期的...

【专利技术属性】
技术研发人员：李小冬，余正生，宫兆喆，
申请(专利权)人：杭州电子科技大学，
类型：发明
国别省市：