[发明专利]猪场监控模型训练方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本申请涉及一种猪场监控模型的训练方法及装置。所述方法包括：获取生物图像数据、猪只轮廓数据和猪场图像数据；将各个猪场图像数据分别与生物图像数据和猪只轮廓数据中的一个进行融合，形成对应的融合图像数据，融合图像数据包括生物图像或猪只轮廓与猪场图像的融合图像、以及对应的类别信息和位置信息；采用多种编辑方式处理融合图像，得到扩增图像和对应的类别信息和位置信息；将扩增图像作为训练样本，类别信息和位置信息作为训练标签，对猪场监控模型进行训练。采用本方法能够使猪场监控模型获得大量的训练数据，从而提高了猪场监控模型的泛化能力，能更加准确的识别猪场出入的目标的类型。

技术领域

本申请涉及猪场监控技术领域，特别是涉及一种猪场监控模型训练方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

随着生活水平的提高，我国人民对于猪肉的需求量不断增大，使得生猪养殖场的规模也逐渐扩大。随着养殖规模成数量级增长，为了防止猪只意外走失或猪只被偷盗，需要对猪场的各个出入口(大门、猪舍门、出猪台)进行监控。

传统技术中，通过获取在猪场各个出入口实时拍摄的场景图像，使用深度学习中的目标检测技术检测图像中是否包含猪只，从而可以实时判断各个出入口是否有猪只出入。

然而，猪只异常出入为低频事件，包含猪只的场景图像匮乏，深度学习神经网络模型的训练样本不足，造成深度学习神经网络模型的判断结果准确度较低。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够获得大量训练数据的猪场监控模型训练方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种猪场监控模型训练方法，所述方法包括：获取生物图像数据、猪只轮廓数据和猪场图像数据，所述生物图像数据包括猪场内出现生物的生物图像、以及对应的类别信息和位置信息，所述生物图像至少包括猪只图像，所述猪只轮廓数据包括猪只轮廓和对应的角度信息，所述猪场图像数据至少包括猪场图像；将各个所述猪场图像数据分别与所述生物图像数据和所述猪只轮廓数据中的一个进行融合，形成对应的融合图像数据，所述融合图像数据包括所述生物图像或所述猪只轮廓与所述猪场图像的融合图像、以及对应的类别信息和位置信息；采用多种编辑方式处理所述融合图像，得到扩增图像、以及对应的类别信息和位置信息；将所述扩增图像作为训练样本，对应的类别信息和位置信息作为训练标签，对猪场监控模型进行训练。

在其中一个实施例中，所述获取生物图像数据、猪只轮廓数据和猪场图像数据，包括：获取所述猪场外拍摄的猫、狗、人、车的图像、以及对应标记的类别信息和位置信息，形成生物图像数据；获取所述猪场内拍摄的猪只图像和对应标记的类别信息和位置信息，形成生物图像数据；获取从所述猪只图像中截取的猪只轮廓和对应标记的角度信息，形成猪只轮廓数据；获取在猪场出入口拍摄的场景图像，形成所述猪场图像数据。

在其中一个实施例中，所述猪场图像包含生物图像，所述猪场图像数据还包括所述生物图像对应的类别信息和位置信息。