[发明专利]一种基于图像和声音识别母猪感冒的检测方法

说明书

本发明提供一种基于图像和声音识别母猪感冒的检测方法，首先通过母猪体感温度视频训练出母猪发烧行为判断模型；通过母猪生活视频获取到母猪鼻子干的特征判断模型；通过母猪生活视频获取母猪食物盆剩余食物量的特征判断模型；通过母猪生活音频获取母猪咳嗽的特征判断模型；将上述获取到各只感冒母猪的信息作为各训练样本对神经网络模型进行训练，得到母猪感冒预警模型；当要监测母猪感冒时，通过母猪视频判断上述各个信息输入到母猪感冒预警模型中，判断出母猪是否感冒，本发明能够快速且准确的检测出母猪的感冒发烧行为，增加母猪生产效率，提高母猪总体质量，增加猪场收益。

技术领域

本发明涉及视频图像和声音处理技术领域，具体涉及一种基于图像和声音识别母猪感冒的检测方法。

背景技术

目前，母猪感冒诊断主要依赖于人工观察，即人工及时注意母猪的异常表情，如鼻子干、咳嗽、发热等外部表现，同时辅助观察食物剩余量等；这种方法会浪费大量人力物力，同时判断对工作人员要求严格，否则直接影响母猪的质量。

发明内容

本发明提供一种基于图像和声音识别母猪感冒的检测方法，利用本发明的方案，快速、准确地检测出母猪是否感冒，减轻了工作人员的劳动强度。

为达到上述目的，本发明的技术方案是：一种基于图像和声音识别母猪感冒的检测方法，包括母猪感冒识别系统，母猪感冒识别系统包括、麦克风和控制器，其中摄像头具有热成像功能。

所述基于图像和声音识别母猪感冒的检测方法包括以下步骤：

（1）通过摄像头拍摄到母猪在感冒时体感温度的图像，由母猪感冒时的温度波动被标记好的体感图像得到体温第一训练集，通过体温第一训练集对深度学习模型进行训练，得到发烧特征判断模型。

通过摄像头拍摄到母猪在感冒时的视频，由母猪感冒时鼻子干被标记好的各图像得到鼻子第一训练集，通过鼻子第一训练集对深度学习模型进行训练，得到母猪鼻子干特征判断模型。

通过摄像头拍摄到母猪在生活和感冒时的食物盆的图像，通过图像对各只感冒的母猪的食量和食量变化进行跟踪和识别。

通过麦克风录到母猪在生活和感冒时的声音，由母猪感冒时咳嗽的特征被标记好的各声音得到声音第一训练集，通过声音第一训练集对深度学习模型进行训练，得到母猪咳嗽特征判断模型。

通过发烧特征判断模型判断视频中的母猪是否有感冒发烧行为，并统计各只母猪发烧行为的体温和体温变化；通过母猪鼻子干特征判断模型判断视频中的母猪是否有感冒发烧行为，并统计各只母猪发烧行为的鼻子干湿特征和干湿变化；提取出各只感冒的母猪的食量变化信息；通过母猪咳嗽特征判断模型判断视频中的母猪是否有感冒发烧行为，并统计各只母猪发烧行为的咳嗽的力度和频率变化。

（2）将步骤（1）中统计到的感冒母猪的体感温度的图像、鼻子干特征、食量特征以及咳嗽声音特征作为每个训练样本，构成第二训练集；通过第二训练集对神经网络模型进行训练，得到母猪感冒预警模型。

（3）当需要进行母猪感冒监测时，通过摄像头拍摄到的母猪视频以及麦克风录到的声音，从上述视频中对母猪进行跟踪和识别，并且判断母猪是否有温度异常升高的特征，统计各只母猪感冒前后的体温变化；从上述视频中对母猪进行跟踪和识别，并且判断母猪是否有鼻子干的特征，统计各只母猪鼻子干特征的开始时间和持续时间；从视频中获取到母猪在生活和感冒时的食物剩余量的图像；从上述声音中对母猪进行跟踪和识别，并且判断母猪是否有咳嗽的特征，统计各只母猪咳嗽特征的力度和频率变化。

（4）将步骤（3）中得到的母猪的体感温度的图像、鼻子干特征、食量特征以及咳嗽声音特征作输入到母猪感冒预警模型，通过母猪感冒预警模型判定出母猪是否感冒发烧。