一种牲畜实时盘点的方法技术

本发明专利技术公开了一种牲畜实时盘点的方法，所述方法包括：获取牲畜所在场所的待盘点图像；通过目标检测模型检测待盘点图像的一帧视频数据中的牲畜数量，得到每一个牲畜的检测信息；将所述检测信息与目标匹配模型中的匹配信息进行匹配；输出盘点到的牲畜数量。本发明专利技术能对每一个检测到的目标进行定位和追踪，不仅能对牲畜的数量进行实时盘点，对于离开的牲畜也能进行区分。能进行区分。能进行区分。

【技术实现步骤摘要】
一种牲畜实时盘点的方法


[0001]本专利技术涉及畜牧养殖领域，尤其涉及一种牲畜实时盘点的方法。

技术介绍

[0002]随着现代化养殖业逐渐往智能化方向发展，越来越多的养殖场已经配备摄像头来对牲畜进行监测，从而实现高效的管理。现有技术的具体做法是通过给牲畜的栏位上安装摄像头以采集视频，识别图片或者视频中的牲畜目标，进而统计出目标牲畜的数量。但是，该技术只适用于目标较大、数量较少、密度较低的场景，在目标较小或者数量众多、密度较高的场景采用这种技术的结果准确率会下降。

技术实现思路

[0003]本专利技术实施例为了解决上述问题，提供了一种牲畜实时盘点的方法，所述方法包括：获取牲畜所在场所的待盘点图像；通过目标检测模型检测待盘点图像的一帧视频数据中的牲畜数量，得到每一个牲畜的检测信息；将所述检测信息与目标匹配模型中的匹配信息进行匹配；输出盘点到的牲畜数量。
[0004]可选地，所述方法还包括：输出丢失的牲畜的编号。
[0005]可选地，所述获取牲畜所在场所的待盘点图像的步骤包括：通过摄像头实时采集牲畜所在场所的待盘点视频，对采集的行为视频进行图像提取获取待盘点图像。
[0006]可选地，所述检测信息包括牲畜的位置信息，类别信息和置信度。
[0007]可选地，所述将所述检测信息与目标匹配模型中的匹配信息进行匹配的步骤包括：将所述检测信息与目标匹配模型中的匹配信息进行iou匹配，确定牲畜是否丢失。
[0008]可选地，所述将所述检测信息与目标匹配模型中的匹配信息进行iou匹配，确定牲畜是否丢失的步骤之后还包括：若牲畜丢失，则标记为丢失状态；将目标匹配模型中的丢失状态的匹配信息与所述检测信息进行特征匹配，若匹配成功，将丢失状态改为确认状态。
[0009]可选地，所述iou匹配包括：将每一次检测到的检测信息中的位置信息与目标匹配模型中的匹配信息中的位置信息进行iou匹配，如果比较结果大于设定值，表示匹配成功。
[0010]可选地，所述特征匹配包括：将每一次检测到的检测信息与目标匹配模型中的匹配信息进行匹配。
[0011]可选地，所述目标检测模型包括yolov5模型。
[0012]可选地，所述方法还包括：向用户发送盘点到的牲畜数量。
[0013]本专利技术实施例提供的技术方案中，获取牲畜所在场所的待盘点图像，通过目标检测模型检测待盘点图像的一帧视频数据中的牲畜数量，得到每一个牲畜的检测信息，将所述检测信息与目标匹配模型中的匹配信息进行匹配，输出盘点到的牲畜数量，相较于现有技术，本专利技术通过摄像头实时采集牲畜的视频流，在传统目标检测的基础上增加了目标匹配功能，能对每一个检测到的目标进行定位和追踪，不仅能对牲畜的数量进行实时盘点，对于离开的牲畜也能进行区分。
附图说明
[0014]图1为本专利技术一种牲畜实时盘点的方法的一实施例的流程示意图；
[0015]图2为本专利技术一种牲畜实时盘点的方法的另一实施例的流程示意图。
具体实施方式
[0016]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，本领域技术人员在没有作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。
[0017]请参考图1所示，本专利技术提供了一种牲畜实时盘点的方法，所述方法包括如下步骤：
[0018]步骤S10，获取牲畜所在场所的待盘点图像。
[0019]本专利技术通过摄像头实时采集牲畜所在场所的待盘点视频，对采集的行为视频进行图像提取获取待盘点图像，具体的，对拍摄的视频每间隔预定的时间提取图像，例如，每隔8帧提取图像。
[0020]步骤S20，通过目标检测模型检测待盘点图像的一帧视频数据中的牲畜数量，得到每一个牲畜的检测信息。
[0021]本专利技术通过目标检测模型检测出一帧视频数据中所有的牲畜，得到每一个牲畜的检测信息，检测信息至少包括检测框也就是牲畜的位置信息，类别信息(目标的类别信息)和置信度(预测为此类别的概率值)。
[0022]步骤S30，将所述检测信息与目标匹配模型中的匹配信息进行匹配。
[0023]具体的，请参考图2所示，步骤S30还包括：
[0024]步骤S31，将所检测信息与目标匹配模型中的匹配信息进行iou匹配，确定牲畜是否丢失。匹配信息可以指示牲畜信息。
[0025]步骤S32，若牲畜丢失，则标记为丢失状态；
[0026]步骤S33，将丢失状态的匹配信息与检测信息进行特征匹配，若匹配成功，将丢失状态改为确认状态。
[0027]具体的，将目标检测模型的输出结果中的每一个目标检测信息与目标匹配模型中已经生成的匹配信息进行iou匹配，如果每一个目标检测信息与目标匹配模型中的所有的匹配信息都未匹配成功，表示目标第一次出现，初始化一个匹配信息(始化过程包括保存此检测信息的检测框和特征)，匹配信息的状态标记为待定状态；
[0028]如果目标检测信息与目标匹配模型中的某一个状态为待定状态的匹配信息连续匹配到n_init次，将匹配信息的状态改为确定状态；其中，n_init表示匹配到的帧数阈值，一般设置在10到20。
[0029]如果目标匹配模型里面的某一个状态为待定状态的匹配信息连续匹配n_missed次未匹配到，将匹配信息的状态改为删除状态，并在下一次运行时从目标匹配模型中删除此匹配信息。其中，n_missed表示未匹配到的帧数阈值，一般设置为3。
[0030]如果目标匹配模型里面的某一个状态为确定状态的匹配信息连续匹配max_age次未匹配到，将匹配信息的状态修改为丢失状态，并在最后输出界面中显示。其中，max_age表
示未匹配到的最大帧数阈值，一般设置为60。
[0031]将目标匹配模型中状态为丢失状态的匹配信息与检测信息进行特征匹配，如果匹配成功，则将丢失状态修改为确定状态。
[0032]本专利技术中，iou匹配具体包括如下方法：
[0033]将每一次检测的检测信息中的检测框(位置信息)与目标匹配模型里面的匹配信息中的检测框进行iou匹配，如果比较结果大于设定值，表示匹配成功，采用iou匹配是因为连续几帧视频流中，同一只牲畜的位置不会出现明显的变化，可以非常准确的实现目标定位和跟踪。
[0034]本专利技术中，特征匹配具体包括如下方法：
[0035]将每一次检测的特征信息与目标匹配模型中的特征信息进行匹配，由于丢失的目标再回到视频中时，所处位置和离开的位置可能不再一样，所以通过iou匹配是不合适的，因此采用特征匹配可以准确的进行匹配。
[0036]步骤S40，输出盘点到的牲畜数量。
[0037]输出丢失的牲畜的编号。
[0038]本专利技术中目标匹配模型输出的结果包括如下信息：
[0039]1)输出总的牲畜的个数:Total，表示出现在整个盘点期间总的牲畜数量；
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种牲畜实时盘点的方法，其特征在于，所述方法包括：获取牲畜所在场所的待盘点图像；通过目标检测模型检测待盘点图像的一帧视频数据中的牲畜数量，得到每一个牲畜的检测信息；将所述检测信息与目标匹配模型中的匹配信息进行匹配；输出盘点到的牲畜数量。2.根据权利要求1所述的牲畜实时盘点的方法，其特征在于，所述方法还包括：输出丢失的牲畜的编号。3.根据权利要求1所述的牲畜实时盘点的方法，其特征在于，所述获取牲畜所在场所的待盘点图像的步骤包括：通过摄像头实时采集牲畜所在场所的待盘点视频，对采集的行为视频进行图像提取获取待盘点图像。4.根据权利要求1所述的牲畜实时盘点的方法，其特征在于，所述检测信息包括牲畜的位置信息，类别信息和置信度。5.根据权利要求4所述的牲畜实时盘点的方法，其特征在于，将所述检测信息与目标匹配模型中的匹配信息进行匹配的步骤包括：将所述检测信息与目标匹配模型中的匹配信息进行iou匹配，确定牲畜是否丢失。6.根据权利要...

【专利技术属性】
技术研发人员：洪圆阳，刁尚华，刁远明，
申请(专利权)人：深圳市中融数字科技有限公司，
类型：发明
国别省市：