[发明专利]一种梅花鹿行为识别和健康预警的方法及系统

说明书

本发明涉及一种梅花鹿行为识别和健康预警的方法及系统。所述的梅花鹿行为识别方法包括以下步骤：步骤1：获取监测梅花鹿个体的视频图像；步骤2：将视频图像进行预处理得到处理过后的单一背景的梅花鹿个体行为图像；步骤3：图像输入改进后的GoogLeNet深度学习网络中，进行行为特征识别并输出行为类别；步骤4：在上述梅花鹿行为识别方法中统一采集梅花鹿健康图像，在梅花鹿实时行为识别中，利用训练好的GoogLeNet网络模型对梅花鹿行为图片进行识别，并对结果进行输出，当输出的结果的识别率低于30%时，则进行预警。

技术领域

本申请涉及畜牧业智能监控领域，尤其涉及一种梅花鹿行为识别和健康预警的方法及系统。

背景技术

随着梅花鹿的规模化养殖的兴起，梅花鹿场为了提高管理效率、降低人工成本，对于自动化和智能化养殖的需求也越来越高，同时，由于梅花鹿野性难驯，处于半散养状态，传统的接触式监测方法容易造成梅花鹿的应激反应，具有较大的困难性对于规模化养殖来说，梅花鹿的健康状况直接影响了梅花鹿场的经济效益，利用自动化的、智能化的监测方法，能够更好的在非接触的情况下提前发现到梅花鹿的异常状况，能够及时的处理，降低梅花鹿场的损失。而梅花鹿的健康状况在日常的行为中有着直接的体现，梅花鹿的日常行为主要包括站立、趴卧、跑跳、行走、采食、饮水等行为，当梅花鹿长时间的趴卧、频繁的起卧、极少或极多的采食、饮水等行为出现异常变化时，往往就预示着梅花鹿的身体健康出现问题了。因此，准确的识别梅花鹿的行为对于其健康状况是非常重要的。

目前实际生产中对于梅花鹿的行为的监测与识别中仍然处于人工检测的阶段，伴随着养殖规模的逐渐扩大，人工检测的时间长、出错多等问题逐一显露出来。虽然现在已经有一些可穿戴的设备用来监测梅花鹿的行为，但是这种方法首要的就是将设备穿戴或安置在梅花鹿身上，在安装和使用的过程中会让梅花鹿的日常行为及健康受到影响。其次，由于梅花鹿是半野生养殖类动物，会对装置进行啃食或者是损坏，一旦装置破碎或损坏会对梅花鹿的健康和监测的精度造成影响。

现在也有一些运用彩色图像对动物的姿态进行识别的，由于梅花鹿的皮毛具有自我保护机制，它会随着季节的变化而更改颜色，从而形成一种跟环境很相似的保护色，从而会影响识别的精度。

发明内容

为了解决上述技术问题或者至少部分地解决上述技术问题，本申请提供了一种梅花鹿行为识别和健康预警的方法及系统。

为实现上述目的，本发明提供了一种梅花鹿行为识别和健康预警方法，具体步骤如下，

步骤 1：获取监测梅花鹿个体的视频图像；

步骤2：将视频图像进行预处理得到处理过后的单一背景的梅花鹿个体行为图像；

步骤3：图像输入改进后的GoogLeNet深度学习网络中，进行行为特征识别并输出行为类别；

梅花鹿行为识别及健康预警步骤包括：

步骤4：在上述梅花鹿行为识别方法中统一采集梅花鹿健康图像，在梅花鹿实时行为识别中，利用训练好的GoogLeNet网络模型对梅花鹿行为图片进行识别，并对结果进行输出，当输出的结果的识别率低于30%时，则进行预警。

进一步的，在步骤2中所述的将视频图像处理后得到单一背景的梅花鹿个体行为图像步骤为，

步骤21：将视频中的每一帧图像提取出来，并将其分为不同类别；

步骤22：将不同类别的图像利用photoshop将图像的背景改成单一白色背景，突出梅花鹿行为特征信息，提高行为识别的准确率。

进一步的，其特征在于深度学习网络GoogLeNet包括一个多尺度卷积模块、三个SE-Net模块、七个inception模块和特征输出模块，所述多尺度卷积模块是利用不同大小的卷积核提取到图像中的高、低频的特征图信息，所述的SE-Net模块和inception模块相结合小幅度提升参数量，用于特征提取，提高模型准确率。

进一步的，一种梅花鹿行为识别方法，具体的特征识别步骤为，