[发明专利]一种基于深度学习和红外热成像的母猪发情检测方法

说明书

本发明公开了一种基于深度学习和红外热成像的母猪发情检测方法，包括以下步骤：通过红外热像仪拍摄母猪的臀部图像训练出母猪臀部和外阴检测模型，准确快速的获取母猪的外阴皮肤温度；通过母猪臀部和外阴检测模型定时获取发情母猪和非发情母猪连续的外阴皮肤温度，作为训练样本对基于LSTM的时间序列分类模型，得到母猪发情预警模型；当需要对母猪进行发情检测时，将每日定时拍摄的母猪臀部图像，输入到母猪臀部和外阴检测模型中得到母猪每日外阴皮肤温度，然后将母猪连续的外阴皮肤温度输入到母猪发情预警模型中，判断母猪是否发情。本发明能够实现母猪发情检测的自动化，减轻养殖人员的劳动强度，提高母猪发情检测的准确率和效率。

技术领域

本发明涉及智能检测技术领域，尤其涉及一种基于深度学习和红外热成像的母猪发情检测方法。

背景技术

发情检测是母猪繁殖管理中的关键环节，对规划最佳授精时间和提高母猪的妊娠率有重要意义。目前，我国的生猪养殖业从传统的散养模式过渡到规模化、集约化养殖模式，但是大部分养殖场仍依靠传统的人工监测方法来判断母猪是否发情，如观察爬跨行为、外阴肿胀程度和背压测试等。这种方法全凭养殖人员经验和母猪发情表现强度进行鉴定，其劳动强度大且准确率低，尤其在大规模的母猪养殖场中很容易因为漏检和发情时间鉴别不准而错过母猪的最佳配种时间和损害母猪的繁殖性能，直接影响猪场的经济效益。

近年来，通过热红外相机监测发情期间母猪外阴皮肤温度发现，母猪外阴皮肤温度会出现先升高后降低的明显变化，且温度的下降与母猪的排卵时间高度相关。说明通过监测外阴皮肤温度的变化能够客观的对母猪进行发情检测，还有助于母猪排卵时间的预测，从而找到最佳的授精时间。然而，目前该方法仍然需要人工从热红外图像中提取母猪连续几天的外阴温度来判断母猪是否发情，消耗大量的时间和精力，并且操作人员的技术水平会影响温度提取的结果。

因此，如何自动提取母猪的外阴皮肤温度和判断母猪是否发情，是亟需解决的问题。

发明内容

针对上述问题，本发明提出一种基于深度学习和红外热成像的母猪发情检测方法，能够自动的提取母猪的外阴皮肤温度和对连续的温度进行分析，减轻劳动强度，同时提高发情检测的准确率，找到最佳授精时间。

为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

一种基于深度学习和红外热成像的母猪发情检测方法，包括以下步骤：

步骤S1，通过红外热像仪，对母猪的臀部进行拍摄，得到伪彩色图像和温度矩阵；将伪彩色图像中母猪的臀部和外阴部位进行标注后构成母猪臀部和外阴图像数据集，然后输入到目标检测模型中进行训练和验证，得到母猪臀部和外阴检测模型；

步骤S2，利用步骤S1中获得的母猪臀部和外阴检测模型，对发情母猪和非发情母猪的臀部图像进行检测，识别出母猪的外阴部位以及外阴部位在母猪臀部所处的位置，如果识别出的外阴部位处于母猪臀部的中间位置，则将该外阴部位的坐标值与对应温度矩阵相映射得到母猪的外阴皮肤温度；然后将得到的每只母猪连续的外阴皮肤温度分段后构成母猪外阴皮肤温度时间序列数据集，输入到基于长短时记忆神经网络的时间序列分类模型中进行训练和验证，得到母猪发情预警模型；

步骤S3，当需要对母猪进行发情检测时，通过红外热像仪拍摄母猪的臀部图像，输入到母猪臀部和外阴检测模型中，识别出母猪的外阴部位以及外阴部位在母猪臀部所处的位置，如果识别出的外阴部位处于母猪臀部的中间位置，则将该外阴部位的坐标值与对应温度矩阵相映射得到母猪的外阴皮肤温度；然后将母猪连续的外阴皮肤温度输入到母猪发情预警模型，通过母猪发情预警模型判断母猪是否发情。

优选地，所述步骤S1中，母猪臀部和外阴图像数据集在输入到模型中训练之前，根据猪舍的不同将其划分为训练集、验证集和测试集，以此保证各数据集的独立性。