[发明专利]基于RPA和AI的牲畜养殖管理方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种基于RPA和AI的牲畜养殖管理方法，所述方法应用于服务器，其特征在于，所述方法包括：

S1、获取至少一个传感器检测的原始牲畜信息；

S2、利用计算机视觉CV算法和/或机器学习ML算法对所述原始牲畜信息进行分析，获得牲畜信息管理系统所需的牲畜录入信息；

S3、将所述牲畜录入信息发送给机器人流程自动化RPA机器人，以便所述RPA机器人将所述牲畜录入信息录入所述牲畜信息管理系统。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述牲畜录入信息包括以下任一项或多项的组合：

牲畜的个体行为信息、牲畜间的攻击行为信息、牲畜分娩信息、牲畜温度体感信息、牲畜肉质信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，当所述牲畜录入信息包括所述牲畜的个体行为信息，所述原始牲畜信息包括牲畜视频时，所述S2包括：

S21、利用所述计算机视觉CV算法识别所述牲畜视频的每帧牲畜图像中包含的牲畜，并对牲畜进行跟踪和个体行为识别，获得每只牲畜的个体行为信息，其中，所述个体行为信息包括正常个体行为和/或异常个体行为，所述正常个体行为包括进食、饮水、躺卧、走动、排泄中至少一项，所述异常个体行为包括体表颜色异常、精神异常、拉稀中至少一项。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，当识别出的所述个体行为信息中包括异常个体行为时，所述方法还包括：

S4、将包含异常个体行为的预警提示信息发送给所述RPA机器人，以便所述RPA机器人将所述预警提示信息录入牲畜异常预警系统。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，当所述牲畜录入信息包括所述牲畜间的攻击行为信息，所述原始牲畜信息包括牲畜视频时，所述S2包括：

S22、利用所述计算机视觉CV算法识别所述牲畜视频的每帧牲畜图像中包含的牲畜，并将识别出的牲畜所在的区域分割成多个牲畜肢体区域；

S23、针对待识别的两只牲畜，若一只牲畜的多个牲畜肢体区域中第一牲畜肢体区域与另一只牲畜的多个牲畜肢体区域中第二牲畜肢体区域存在重叠，则确定所述待识别的两只牲畜存在牲畜间的攻击行为。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，当所述牲畜录入信息包括所述牲畜分娩信息，所述原始牲畜信息包括牲畜视频时，所述S2包括：

S24、利用所述计算机视觉CV算法识别所述牲畜视频中包含母性牲畜限位栏的牲畜图像中的牲畜；

S25、判断识别出的牲畜所在的区域中预设区域的半径是否大于预设半径阈值，若大于所述预设半径阈值，则确定所述识别出的牲畜为母性牲畜，其中，所述预设区域为能够区分牲畜性别的区域；

S26、若一个母性牲畜限位栏所包含的区域内包含母性牲畜和体型小于所述母性牲畜的其他牲畜，则确定所述母性牲畜已分娩。

7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，当所述牲畜录入信息包括所述牲畜温度体感信息，所述原始牲畜信息包括牲畜视频时，所述S2包括：

S27、利用所述计算机视觉CV算法识别所述牲畜视频的每帧牲畜图像中包含的牲畜，并利用卧姿识别模型识别出处于躺卧状态的牲畜的卧姿，其中，所述卧姿包括侧卧、胸骨卧，所述卧姿识别模型为根据多张添加牲畜卧姿标记的牲畜图像训练得到的神经网络模型；

S28、分别统计侧卧和胸骨卧的牲畜比例；

S29、若侧卧的牲畜比例大于预设比例阈值，则确定所述牲畜温度体感信息为牲畜体感温度高；

S210、若胸骨卧的牲畜比例大于所述预设比例阈值，则确定所述牲畜温度体感信息为牲畜体感温度低；

S211、若侧卧的牲畜比例小于或者等于所述预设比例阈值，且胸骨卧的牲畜比例小于或者等于所述预设比例阈值，则确定所述牲畜温度体感信息为牲畜体感温度适宜。