[发明专利]监控农业围栏中的牲畜

权利要求书

1.一种方法，包括：

接收包括一个或更多个动物的场景的图像；

为所述一个或更多个动物中的每个定义区域边界；

至少部分地基于预定的参数组，评估所述区域边界中的每个对于进一步处理的适合性；以及

确定以下中的至少一项：

(i)至少部分地基于所述进一步处理，确定所述一个或更多个动物中的至少某个的物理状态，以及

(ii)所述一个或更多个动物中的至少某个的身份。

2.根据权利要求1所述的方法，其中所述场景包括牲畜群居住环境。

3.根据权利要求1-2中任一项所述的方法，其中所述图像是相对于所述一个或更多个动物从头顶角度捕获的。

4.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其中对于所识别的区域边界中的每个，所述参数组包括以下中的至少一个：所述图像中的区域边界的头顶角度、所述图像中的区域边界相对于所述图像的获取点的位置、所述场景中的所述动物的可见性、所述场景中的所述动物的位置、所述场景中的所述动物的遮挡以及所述场景中的所述动物的身体姿势。

5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其中所述评估包括向所述区域边界中的每个分配适合性分数，并且其中仅当分配给区域边界的所述适合性分数超过指定阈值时，执行所述进一步处理。

6.根据权利要求1-5中任一项所述的方法，其中所述定义包括应用机器学习检测算法，并且其中所述机器学习检测算法使用训练集来训练，所述训练集包括：

(i)场景的多个图像，其中所述场景中的每个包括一个或更多个动物；以及

(ii)与所述图像中的所述一个或更多个动物中的每个相关联的标签。

7.根据权利要求1-6中任一项所述的方法，其中所述进一步处理包括针对所述动物中的每个，识别与所述动物的身体躯干相关联的区段边界。

8.根据权利要求7所述的方法，其中与所述动物的所述身体躯干相关联的所述区段边界至少排除所述动物的头部、所述动物的尾部以及所述动物的一个或更多个肢体。

9.根据权利要求7所述的方法，其中对与所述动物的所述身体躯干相关联的所述区段边界的所述识别包括应用已训练的机器学习分割算法，并且其中所述机器学习分割算法使用训练集来训练，所述训练集包括：

(i)动物的多个图像，其中所述图像是从头顶角度捕获的；以及

(ii)与所述多个图像中的所述动物中的每个的身体躯干、头部、尾部和一个或更多个肢体中的至少一些的区段边界相关联的标签。

10.根据权利要求7-9中任一项所述的方法，其中对于所述物理状态的所述确定至少部分地基于与所述动物中的每个的所述身体躯干相关联的所述区段边界与参考数据之间的比较。

11.根据权利要求7-10中任一项所述的方法，其中对于所述物理状态的所述确定包括应用已训练的机器学习算法，并且其中所述机器学习算法使用训练集来训练，所述训练集包括：

(i)动物躯干的多个图像，其中所述图像是从头顶角度捕获的；以及

(ii)与所述物理状态相关联的标签。

12.根据权利要求1-11中任一项所述的方法，其中对于所述动物中的每个，所述物理状态是所述动物的发育阶段、体积、体重、表面参数、颜色、状态、健康、成熟度和相似性中的至少一个。

13.根据权利要求1-12中任一项所述的方法，其中对所述一个或更多个动物中的至少某个的所述身份的所述确定至少部分地基于：

(i)检测与所述区域边界中的每个相关联的识别区域，以及

(ii)将所述检测到的识别区域与已知身份匹配。