[发明专利]一种基于计算机视觉的蜂群群势精准测算方法及装备

说明书

本公开提供了一种基于计算机视觉的蜂群群势精准测算方法及装备。其中，该方法包括以下步骤：步骤(1)：获取若干历史蜂脾图像，经过预处理后得到密度图；步骤(2)：将若干历史蜂脾图像与其相对应的密度图输入蜂群群势计数模型进行训练；步骤(3)：输出训练好的蜂群群势计数模型；步骤(4)：将待测的蜂脾图像输入训练好的蜂群群势计数模型，输出蜂群群势。

技术领域

本公开属于蜜蜂养殖技术领域，具体涉及一种基于计算机视觉的蜂群群势精准测算方法及装备。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

蜜蜂蜂群的基本组成包括蜂王(核心)、工蜂(主体)和雄蜂(少量或无)。所谓蜂群的群势主要是指工蜂的数量，蜂群的强弱直接影响蜂产品的产量和蜂群的抗逆性，强群具有高产、抗病力强、温度调节能力强的特点。此外，蜂群的群势还可以间接反应蜂王的繁殖性能以及饲养管理水平。例如，测算每21天(以意大利蜜蜂为例)蜂群群势的增量，可用于评价蜂王的产卵量；测算越冬前后蜂群群势的变化，可反映蜂群的越冬性能和越冬期的饲养管理水平。总之，蜂群群势的测算是养蜂生产和科学研究过程中必不可少的一项实用技术。但目前在实际的蜜蜂养殖过程中对蜂群群势的评价依然采用的是估算的方式。饲养管理中的一项基本要求是要做到蜂、脾相称(即每张巢脾有2500-3000只蜜蜂)，因此，生产中评价蜂群群势最常用的手段是记录每群蜂的巢脾数，此方法粗放，精度差，且高度依赖养蜂员的管理水平(能否严格做到蜂、脾相称)。科研中为了获取更高精度的数据，会采用称重的方法，即将蜂群内所有蜜蜂转移至空的容器内进行称重，然后随机取样获取单只蜜蜂的平均重量，计算求得蜜蜂数目。该方法操作复杂，在转移蜜蜂过程中经常出现大量蜜蜂飞逃造成数据不准确或者蜜蜂受惊蜇人等现象。因此，目前养蜂生产和科研中都缺少一种高效、精准、操作简单的测算蜂群群势的方法。

发明内容

本公开为了解决上述问题，提出了一种基于计算机视觉的蜂群群势精准测算方法及装备，本公开通过使用计算机视觉计数，构建蜜蜂计数模型，对蜜蜂数量进行计数，对蜂群群势进行估算，具有能够更加智能、更加高效、更加精准且操作简单的优点。

为了实现上述目的，本公开采用如下技术方案：

本公开的第一个方面提供一种基于计算机视觉的蜂群群势精准测算方法。

一种基于计算机视觉的蜂群群势精准测算方法,包括以下步骤：

步骤(1)：获取若干历史蜂脾图像，经过预处理后得到密度图；

步骤(2)：将若干历史蜂脾图像与其相对应的密度图输入蜂群群势计数模型进行训练；

步骤(3)：输出训练好的蜂群群势计数模型；

步骤(4)：将待测的蜂脾图像输入训练好的蜂群群势计数模型，输出蜂群群势。

本公开的第二个方面提供一种基于计算机视觉的蜂群群势精准测算装备。

一种基于计算机视觉的蜂群群势精准测算装备，包括：

预处理装置，其被配置为：获取若干历史蜂脾图像，经过预处理后得到密度图；

蜂群群势计数模型训练装置，其被配置为：将若干历史蜂脾图像与其相对应的密度图输入蜂群群势计数模型进行训练；

蜂群群势计数模型生成装置，其被配置为：输出训练好的蜂群群势计数模型；

蜂群群势计算装置，其被配置为：将待测的蜂脾图像输入训练好的蜂群群势计数模型，输出蜂群群势；

蜜蜂年龄结构计算装置，其被配置为：计算每个蜜蜂体积大小，估算不同体积的蜜蜂个数，计算整体蜜蜂年龄结构；

蜂箱定位装置，其被配置为：计算出的每个蜂箱中的蜜蜂个数，绑定各个蜂箱及其地理位置，统筹比较不同蜂箱蜜蜂数目的差异。