一种基于机器视觉分析技术的母猪智能化饲喂系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于机器视觉分析技术的母猪智能化饲喂系统，涉及智能化养殖技术领域，解决了现有技术无法对饲喂流程进行预判，导致无法及时制定干预措施，影响生猪生产经营的技术问题；本发明专利技术包括中枢控制模块，以及与之相连接的数据采集模块、饲喂控制模块和智能终端；本发明专利技术通过图像数据采集体征数据，结合放食估算模型来预估放食内容；在进行放食之前，结合养殖经验数据和基础饲喂数据验证放食内容，放食内容验证通过之后才进行放食；基于历史经验能够快速分析放食内容与饲喂环境结合导致母猪异常的概率，养殖户可以及时制定干预措施；而且本发明专利技术采集母猪的实际采食量，将放食内容和实际采食量与养殖经验数据对比，能够及时定位母猪异常。够及时定位母猪异常。够及时定位母猪异常。

【技术实现步骤摘要】
一种基于机器视觉分析技术的母猪智能化饲喂系统


[0001]本专利技术属于智能化养殖领域，涉及一种基于机器视觉技术的母猪饲喂技术，具体是一种基于机器视觉分析技术的母猪智能化饲喂系统。

技术介绍

[0002]养殖场中的种母猪主要用于繁殖猪仔，具有适应性好、抗病能力强等优点。母猪的采食情况能够直接反应其健康状况，采食情况出现异常一般是患病的征兆；但是很明显的异常很容易被发现，而细微的异常却很难发现，这为生猪生产经营埋下了隐患。
[0003]现有技术通过智能饲喂系统实时或者定期采集母猪的体征参数，根据体征参数精准控制母猪的采食量，以此来保证母猪的体型和膘情，同时降低母猪的患病风险。现有技术在进行母猪饲喂过程中，仅根据体征参数控制采食量，而没有综合考虑饲喂环境对采食量的影响，同时无法对整个饲喂流程进行预判，无法及时制定干预措施；因此，亟须一种基于机器视觉分析技术的母猪智能化饲喂系统。

技术实现思路

[0004]本专利技术旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一；为此，本专利技术提出了一种基于机器视觉分析技术的母猪智能化饲喂系统，用于解决现有技术控制采食量时考虑因素单一，同时无法对饲喂流程进行预判，导致无法及时制定干预措施，影响生猪生产经营的技术问题。
[0005]为实现上述目的，本专利技术的第一方面提供了一种基于机器视觉分析技术的母猪智能化饲喂系统，包括中枢控制模块，以及与之相连接的数据采集模块、饲喂控制模块和智能终端；智能终端用于监控饲喂过程和接收预警信息；
[0006]通过与数据采集模块相连接的数据传感器采集基础饲喂数据，并转发至中枢控制模块；其中，基础饲喂数据包括图像数据和环境数据；
[0007]中枢控制模块分析图像数据提取母猪的体征数据，基于体征数据估算放食内容；以及提取养殖经验数据，根据养殖经验数据和基础饲喂数据验证放食内容；
[0008]饲喂控制模块根据验证通过的放食内容控制智能饲喂装置投食；之后，采集母猪的实际采食量，根据养殖经验数据验证实际采食量，通过智能终端展示流程。
[0009]优选的，所述中枢控制模块分别与数据采集模块、饲喂控制模块和智能终端通信和/或电气连接；其中，智能终端包括智能手机或者电脑；
[0010]所述数据采集模块与若干类型数据传感器通信和/或电气连接，所述饲喂控制模块基于所述中枢控制模块的控制信号对投食内容进行精确控制。
[0011]优选的，所述中枢控制模块分析图像数据提取母猪的体征数据，基于体征数据估算放食内容，包括：
[0012]结合图像预处理之后的图像数据提取母猪的体征数据；其中，体征数据包括背膘、年龄、体型以及哺育阶段；
[0013]基于体征数据整合拼接生成估算输入数据，输入至放食估算模型中获取估算的放食内容；其中，放食估算模型基于人工智能模型构建。
[0014]优选的，基于人工智能模型构建所述放食估算模型，包括：
[0015]根据历史经验合理规划母猪投食数据，将母猪投食数据中的母猪体征数据整合成模型输入数据，将模型输入数据对应的投食内容整合成模型输出数据；
[0016]通过模型输入数据和模型输出数据训练构建的人工智能模型，将训练完成的人工智能模型标记为放食估算模型；其中，人工智能模型包括BP神经网络模型或者RBF神经网络模型。
[0017]优选的，所述中枢控制模块根据养殖经验数据和基础饲喂数据验证放食内容，包括：
[0018]收集整理养殖经验数据；其中，养殖经验数据是在养殖过程中总结的母猪异常时对应的基础饲喂数据、放食内容以及实际采食量；
[0019]根据采集的基础饲喂数据定位养殖经验数据中的放食内容，与估算的放食内容进行比较，获取放食相似度；当放食相似度不大于设定阈值时，则判定放食内容验证通过；否则，将放食相似度作为放食报警指标。
[0020]优选的，所述中枢控制模块根据养殖经验数据验证实际采食量，包括：
[0021]根据采集的基础饲喂数据和放食内容定位养殖经验数据中的实际采食量，与采集的实际采食量进行比较，获取采食相似度；
[0022]将采食相似度和对应的放食相似度分别标记为CXD和FXD；通过公式CYZ＝α
×
CXD
×
FXD计算采食预警指标CYZ；其中，α为根据经验设定的比例系数；
[0023]当采食预警指标不大于采食预警阈值时，则判定实际采食量正常；否则，判定实际采食量异常，并提取对应的母猪异常进行预警。
[0024]本专利技术的第二方面提供了一种基于机器视觉分析技术的母猪智能化饲喂方法，包括：
[0025]通过与数据采集模块相连接的数据传感器采集基础饲喂数据，并转发至中枢控制模块；其中，基础饲喂数据包括图像数据和环境数据；
[0026]中枢控制模块分析图像数据提取母猪的体征数据，基于体征数据估算放食内容；以及提取养殖经验数据，根据养殖经验数据和基础饲喂数据验证放食内容；
[0027]饲喂控制模块根据验证通过的放食内容控制智能饲喂装置投食；之后，采集母猪的实际采食量，根据养殖经验数据验证实际采食量，通过智能终端展示流程。
[0028]本专利技术的第三方面提供了一种基于机器视觉分析技术的母猪智能化饲喂装置，包括存储介质和处理器；所述存储介质用于存储操作指令，所述处理器执行操作指令用于实现一种基于机器视觉分析技术的母猪智能化饲喂系统的工作流程。
[0029]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：本专利技术通过图像数据采集体征数据，结合放食估算模型来预估放食内容；在进行放食之前，结合养殖经验数据和基础饲喂数据验证放食内容，放食内容验证通过之后才进行放食；基于历史经验能够快速分析放食内容与饲喂环境结合导致母猪异常的概率，养殖户可以及时制定干预措施；而且本专利技术采集母猪的实际采食量，将放食内容和实际采食量与养殖经验数据对比，能够及时定位母猪异常。
附图说明
[0030]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他的附图。
[0031]图1为本专利技术的系统原理示意图；
[0032]图2为本专利技术的工作步骤示意图。
具体实施方式
[0033]下面将结合实施例对本专利技术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它实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0034]请参阅图1，本专利技术第一方面实施例提供了一种基于机器视觉分析技术的母猪智能化饲喂系统，包括中枢控制模块，以及与之相连接的数据采集模块、饲喂控制模块和智能终端；智能终端用于监控饲喂过程和接收预警信息；通过与数据采集模块相连接的数据传感器采集基础饲喂数据，并转发至中本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉分析技术的母猪智能化饲喂系统，包括中枢控制模块，以及与之相连接的数据采集模块、饲喂控制模块和智能终端；智能终端用于监控饲喂过程和接收预警信息；其特征在于：通过与数据采集模块相连接的数据传感器采集基础饲喂数据，并转发至中枢控制模块；其中，基础饲喂数据包括图像数据和环境数据；中枢控制模块分析图像数据提取母猪的体征数据，基于体征数据估算放食内容；以及提取养殖经验数据，根据养殖经验数据和基础饲喂数据验证放食内容；饲喂控制模块根据验证通过的放食内容控制智能饲喂装置投食；之后，采集母猪的实际采食量，根据养殖经验数据验证实际采食量，通过智能终端展示流程。2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉分析技术的母猪智能化饲喂系统，其特征在于，所述中枢控制模块分别与数据采集模块、饲喂控制模块和智能终端通信和/或电气连接；其中，智能终端包括智能手机或者电脑；所述数据采集模块与若干类型数据传感器通信和/或电气连接，所述饲喂控制模块基于所述中枢控制模块的控制信号对投食内容进行精确控制。3.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉分析技术的母猪智能化饲喂系统，其特征在于，所述中枢控制模块分析图像数据提取母猪的体征数据，基于体征数据估算放食内容，包括：结合图像预处理之后的图像数据提取母猪的体征数据；其中，体征数据包括背膘、年龄、体型以及哺育阶段；基于体征数据整合拼接生成估算输入数据，输入至放食估算模型中获取估算的放食内容；其中，放食估算模型基于人工智能模型构建。4.根据权利要求3所述的一种基于机器视觉分析技术的母猪智能化饲喂系统，其特征在于，基于人工智能模型构建所述放食估算模型，包括：根据历史经验合理规划母猪投食数据，将母猪投食数据中的母猪体征数据整合成模型输入数据，将模型输入数据对应的投食内容整合成模型输出数据；通过模型输入数据和模型输出数据训练构建的人工智能模型，将训练完成的人工智能模型标记为放食估算模型；其中，人工智能模型包括BP神经网络模型或者RBF神经网络模型。5.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉分析技术的母猪智能化饲...

【专利技术属性】
技术研发人员：桂志明，蔡翔，郑伟，
申请(专利权)人：合肥拉塞特机器人科技有限公司，
类型：发明
国别省市：