[发明专利]家禽健康监测系统及其方法

权利要求书

1.一种家禽健康监测系统，其特征在于，包括：

一云端模块，用以存储至少一家禽图像特征、以及对应各家禽图像特征的一图像重量关系式；

一运算核心，耦接该云端模块，该运算核心接收该重量值以及该第一家禽图像，以分析该第一家禽图像中的该至少一家禽的数量，且产生该至少一家禽图像特征以及该图像重量关系式，且该图像重量关系式包括图像特征值与重量的相对关系；

一学习校正模块，耦接该运算核心以及该云端模块，且包括一承重结构、一第一摄像机；其中，该承重结构用以感测所承载的至少一家禽的重量值；该第一摄像机配置于该承重结构中，且用以产生该承重结构所承载的该至少一家禽的一第一家禽图像；以及

一监控模块，耦接该云端模块，且包括一第二摄像机；其中，该第二摄像机用以产生包括至少一该家禽的一第二家禽图像；

其中，该云端模块依据该第二家禽图像、该至少一家禽图像特征、以及该图像重量关系式，而获得各该家禽的一单位重量。

2.如权利要求1所述的家禽健康监测系统，其特征在于，更包括一预警分析模块，该预警分析模块耦接该云端模块，且该预警分析模块依据该单位重量、该活动力数值以及均匀性的至少一者，以输出一统计报告以及一警示信息的至少一者。

3.如权利要求2所述的家禽健康监测系统，其特征在于，更包括一移动通信平台，该移动通信平台无线地耦接该预警分析模块，且接收该统计报告以及该警示信息的至少一者。

4.如权利要求3所述的家禽健康监测系统，其特征在于，该移动通信平台包括工作站、服务器、台式电脑、笔记本电脑、平板电脑、个人数字助理或智能手机的其中一者。

5.如权利要求1所述的家禽健康监测系统，其特征在于，该运算核心为利用一物件检测算法工具作为该运算核心辨识目标物的深度学习架构，所述物件检测算法工具为深度学习或图像处理方式，该云端模块借由该至少一卷积层与该至少一池化层以比对该第二家禽图像是否符合各该家禽图像特征，继而获得该单位重量、活动力、均匀性数值。

6.如权利要求1所述的家禽健康监测系统，其特征在于，该云端模块包括一服务器以及一云端数据库；其中该服务器用以获得该单位重量、该活动力数值的至少一者；该云端数据库耦接该服务器，且用以存储该至少一家禽图像特征、该图像重量关系式、该单位重量、该活动力数值的至少一者。

7.如权利要求6所述的家禽健康监测系统，其特征在于，该服务器借由窄频物联网(narrowband internet of things,NB-Iot)、LoRa WAN、LTE以及Wi-Fi的其中一者耦接该云端数据库。

8.如权利要求1所述的家禽健康监测系统，其特征在于，该承重结构中包括一承重平台以及一中间平台；其中该承重平台用以承载至少一该家禽，该中间平台配置于该承重平台之上，且该第一摄像机配置于该中间平台之下。

9.如权利要求8所述的家禽健康监测系统，其特征在于，该承重平台借由至少两个柱体耦接该中间平台。