[发明专利]一种用于实时定位辨识动物舍内异常声音的方法及系统

说明书

本发明涉及一种用于实时定位辨识动物舍内异常声音的方法及系统，其包括：获取实时声音数据；根据获取的实时声音数据检测是否有动物异常声音；当检测到有动物异常声音时，定位该异常声音来源方向；在异常声音来源方向，定位发声动物的精确位置；标记的动物异常声音和发声位置，存储成历史音频文件形式。本发明采用非侵入式、连续、实时的声音系统来监测夜间动物的异常发声状况，辅助养殖人员对夜间动物异常发声进行准确地辨识，提高识别动物发声类型的准确率及定位精度。实现24小时连续监测动物舍，该系统可以节省人力物力，极大地提高饲养管理效率。

技术领域

本发明涉及一种畜禽数字化养殖领域，特别是关于一种用于实时定位辨识动物舍内异常声音的方法及系统。

背景技术

声音分析技术已经成为研究动物行为、动物健康和动物福利的一种重要手段，通过监测动物发声可了解其自身的健康状况以及个体需求，也是一种评价动物行为、福利的辅助方法。然而，规模化养殖鸡舍中动物数量繁多，对日常饲养管理提出巨大挑战，要求饲养员一天24小时监控鸡舍难以实现，而且人员的进出会给鸡群带来较大应激，此外，鸡舍中突发异常状况未能及时反馈生产者，会造成不可估量的经济损失，如：夏季鸡舍热应激。然而，仅仅通过人耳或人眼是不能对畜禽舍进行24小时连续监控并记录的。此外，市面上现有的摄像头和麦克风仅提供音视频监测的基础功能模块，并未同实际的养殖生产相结合，关联动物行为和动物福利的内容。

目前现有技术，公开了通过声音信号对道路上鸣笛的机动车进行识别的方法，以及用于实时定位鸣笛的机动车的方法及系统，用噪声源定位计算，包括：延迟累加算法或MUSIC算法，获取鸣笛车辆并判别噪声特征，进行鸣笛车辆车牌抓拍识别。比利时学者M.Silva等采用TDOA技术和麦克风阵列系统监测猪舍呼吸道疾病，8个麦克风组成不同的形状分散安装在猪舍中用于捕捉猪咳嗽声音。虽然国内交通领域的鸣笛抓拍技术较成熟，但是畜禽舍内动物的叫声是非短时平稳信号，而且干扰声源较多，并不能较好地应用于畜禽舍监测中，此外，国外学者的研究局限于对猪、牛等体型较大动物的发声定位，个体数量较多的动物群体如蛋鸡、肉鸡等，基于TDOA技术的算法效率和准确度会受到较大影响。因此，迫切需要一种适用于规模化畜禽舍的声音监测系统。

发明内容

针对上述问题，本发明的目的是提供一种用于实时定位辨识动物舍内异常声音的方法及系统，其采用非侵入式、连续、实时的声音系统来监测夜间动物的异常发声状况，辅助养殖人员对夜间动物异常发声进行准确地辨识，提高识别动物发声类型的准确率及定位精度。实现24小时连续监测动物舍，该系统可以节省人力物力，极大地提高饲养管理效率。

为实现上述目的，本发明采取以下技术方案：一种用于实时定位辨识动物舍内异常声音的方法，其特征在于包括以下步骤：1)获取实时声音数据；2)根据获取的实时声音数据检测是否有动物异常声音；3)当检测到有动物异常声音时，定位该异常声音来源方向；4)在异常声音来源方向，定位发声动物的精确位置；5)标记的动物异常声音和发声位置，存储成历史音频文件形式。

进一步，所述分布式麦克风阵列采用平面矩形结构或多平面立体结构。

进一步，所述步骤2)中，根据实时声音数据检测动物异常声音的方法包括以下步骤：2.1)将获取的实时声音信号转化为音频数据；2.2)判断音频数据中的声压是否高于预先设定的声压阈值，高于则进入下一步，反之则忽略不计；2.3)在声压高于阈值声压时，判断音频数据中在400Hz～2500Hz频率范围内是否存在单峰值或多峰值特征，存在则进入下一步，反之则忽略不计；2.4)当出现单峰值或多峰值特征时，利用神经网络音色模型对音频数据进行识别，判断其声音类型为鸣叫声、饮水声、产蛋叫声、采食声、机械噪声或其它声音；2.5)当判断结果为其它声音时，将该音频标记为异常声音。