一种基于猪只行为视觉分析的保温灯控温方法及控制系统 |
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| 申请号 | CN202410365055.6 | 申请日 | 2024-03-28 | 公开(公告)号 | CN118020649A | 公开(公告)日 | 2024-05-14 |
| 申请人 | 巨野新好农牧有限公司; 夏津新希望六和农牧有限公司; 新希望六和股份有限公司; 山东新希望六和集团有限公司; 山东新希望六和农牧科技有限公司; | 发明人 | 张志勇; 李孝文; 闫鹏飞; 张瑞雪; 赵铖; 任学明; 曹立明; 郑智伟; | ||||
| 摘要 | 本 发明 公开了一种基于猪只行为视觉分析的保温灯控温方法及控制系统，属于控温技术领域，技术方案为，一种基于猪只行为视觉分析的保温灯控温方法，包括，实时采集仔猪栏内猪只的图像信息；依据图像信息内猪只的趴卧状态，将趴卧状态划分为“挤聚”状态和“分散”状态；当处于“挤聚”状态时，调高保温灯功率，当处于“分散”状态时，调低保温灯功率。本发明的有益效果为：通过猪只趴卧行为的分析，智能调节保温灯的功率，相对于目前市面上常用的保温灯，猪只的趴卧更舒适，对于猪只的健康 水 平与生长性能有非常大的帮助。同时避免由于中心 温度 过高导致仔猪远离保温灯，避免被母猪 挤压 造成的损失，及时对保温灯的功率进行调节，避免 电能 的浪费。 | ||||||
| 权利要求 | 1.一种基于猪只行为视觉分析的保温灯控温方法，其特征在于，包括， |
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| 说明书全文 | 一种基于猪只行为视觉分析的保温灯控温方法及控制系统技术领域[0001] 本发明属于食品技术领域，特别涉及一种基于猪只行为视觉分析的保温灯控温方法及控制系统。 背景技术[0002] 猪舍的温度控制对于猪只健康和生产能力有至关重要的影响。哺乳阶段的仔猪对环境温度要求较高，适于采用舍内局部供暖，来保证仔猪休息区域的温度。在母猪哺乳舍，仔猪栏的局部供暖既能保证仔猪休息区域较高的温度，又不影响母猪。 [0003] 猪场的哺乳舍通常采用保温灯对刚出生的仔猪进行保温工作。主要存在以下问题：在环境温度较高的情况下会造成灯下的温度过高，导致猪只不趴卧在灯下部分，仔猪舒适度低。 发明内容[0004] 本发明的目的在于提供一种基于猪只行为视觉分析的保温灯控温方法及控制系统。 [0005] 本发明是通过如下措施实现的：一种基于猪只行为视觉分析的保温灯控温方法，其特征在于，包括，实时采集仔猪栏内猪只的图像信息； 依据图像信息内猪只的趴卧状态，将趴卧状态划分为“挤聚”状态和“分散”状态； 当处于“挤聚”状态时，调高保温灯功率，当处于“分散”状态时，调低保温灯功率。 [0006] 依据图像信息内猪只的趴卧状态，将趴卧状态划分为“挤聚”状态和“分散”状态，包括：建立深度学习目标检测模型； 将收集到的已标注好的仔猪数据对目标检测模型进行训练，获得深度学习仔猪检测模型； 将采集的图像信息输入到训练好的仔猪目标检测模型后获取仔猪的边界框与置信度； 通过边界框数据计算出每只仔猪的中心点坐标； 根据坐标计算出检测区域仔猪密度，当仔猪密度超出设定阈值时判定为“挤聚”，反之则为“分散”状态。 [0007] 一种控温系统，其特征在于，包括设置在仔猪栏上方的图像采集装置、保温灯以及保温灯控制器；还包括接收图像采集装置采集的图像信息进行分析处理，判断图像内猪只趴卧状态的AI边缘计算设备； 所述AI边缘计算设备根据猪只趴卧状态下达控制指令给保温灯控制器； 所述保温灯控制器用于根据所述控制指令控制所述保温灯。 [0009] 所述AI边缘计算设备采用现有技术，利用计算机视觉和深度学习技术，可以对图像中的猪只进行实时检测、计数和密度估算，基于图像数据，识别猪只的密集程度、拥挤程度和行为特征，为保温灯的调节提供实时的数据支持。 [0010] 还包括用于所述保温灯控制器控温数据传输至用户终端的DTU网关。 [0011] 所述用户终端为PC或手机或iPad。 [0012] 所述DTU网关与AI边缘计算设备的数据采用4G或以太网进行云存储。 [0013] 所述保温灯采用自带控制器的可调功率保温灯。 [0014] 本发明实施例提供的技术方案带来的有益效果是：通过猪只趴卧行为的分析，智能调节保温灯的功率，相对于目前市面上常用的保温灯，猪只的趴卧更舒适，对于猪只的健康水平与生长性能有非常大的帮助。同时避免由于中心温度过高导致仔猪远离保温灯，避免被母猪挤压造成的损失，及时对保温灯的功率进行调节，避免电能的浪费。附图说明 [0015] 为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面将对实施例中使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面所列附图仅仅是本发明的一些实施例，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。 [0016] 图1是本发明实施例一种基于猪只行为视觉分析的保温灯控温方法的流程图；图2是依据图像信息内猪只的趴卧状态，将趴卧状态划分为“挤聚”状态和“分散”状态的流程图； 图3是本发明实施例一种控温系统的结构图； 图4是本发明实施例的使用状态参考图。 [0017] 附图中，各标号所代表的组件列表如下：1、仔猪栏；2、保温灯；3、图像采集装置。 具体实施方式[0018] 为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。当然，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。 [0019] 实施例一：参见图1‑图2，一种基于猪只行为视觉分析的保温灯控温方法，其特征在于，包括，实时采集仔猪栏内猪只的图像信息； 依据图像信息内猪只的趴卧状态，将趴卧状态划分为“挤聚”状态和“分散”状态； 当处于“挤聚”状态时，调高保温灯功率，当处于“分散”状态时，调低保温灯功率。 [0020] 依据图像信息内猪只的趴卧状态，将趴卧状态划分为“挤聚”状态和“分散”状态，包括：建立深度学习目标检测模型； 将收集到的已标注好的仔猪数据对目标检测模型进行训练，获得深度学习仔猪检测模型； 将采集的图像信息输入到训练好的仔猪目标检测模型后获取仔猪的边界框与置信度； 通过边界框数据计算出每只仔猪的中心点坐标； 根据坐标计算出检测区域仔猪密度，当仔猪密度超出设定阈值时判定为“挤聚”，反之则为“分散”状态。 [0021] 实施例二：参见图1‑图4，一种控温系统，其特征在于，包括设置在仔猪栏1上方的图像采集装置3、保温灯2以及保温灯控制器；还包括接收图像采集装置2采集的图像信息进行分析处理，判断图像内猪只趴卧状态的AI边缘计算设备； AI边缘计算设备根据猪只趴卧状态下达控制指令给保温灯控制器； 保温灯控制器用于根据控制指令控制保温灯。 [0022] 图像采集装置为摄像头或巡检机器人。 [0023] AI边缘计算设备采用现有技术，利用计算机视觉和深度学习技术，可以对图像中的猪只进行实时检测、计数和密度估算，基于图像数据，识别猪只的密集程度、拥挤程度和行为特征，为保温灯的调节提供实时的数据支持。 [0024] 还包括用于保温灯控制器控温数据传输至用户终端的DTU网关。 [0025] 用户终端为PC或手机或iPad。 [0026] DTU网关与AI边缘计算设备的数据采用4G或以太网进行云存储。 |
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