[发明专利]一种基于5G监控的养鸡场监管方法及系统

说明书

本发明的目的是提供一种基于5G监控的养鸡场监管方法及系统，属于养鸡监管领域，该方法包括：采集养鸡场的养殖数据，通过5G网络将采集的养殖数据上传至服务器；服务器将采集的养殖数据输入训练好的神经网络模型，神经网络模型输出鸡的健康状况；数据库收集鸡的健康状况并报告给养鸡场用户端，用户通过用户端监管养鸡场。本发明采用5G监控监测整个养鸡场,能够做到无人监管,提高工作能效。

技术领域

本发明属于养鸡监管领域，特别涉及一种基于5G监控的养鸡场监管方法及系统。

背景技术

在大型养鸡场中,需要对养鸡场的鸡只健康状态进行时刻的检测,以便于在疫病尤其是禽流感疫情爆发前,将病鸡与健康鸡及时隔离开,以免疫病爆发对养殖户造成巨大损失。

由于养鸡场鸡只数量多,养殖密度大,以及养鸡场内孕育着大量的细菌和喷洒了大量化学药品,人工巡检不仅整体维护成本大,并且存在作业方式落后、自动化程度低、成本高、覆盖率低、不能做到实时监测和工作风险高的现象。

目前,国内外对养鸡场监管系统有较多研究,但是对基于5G监控的养鸡场监管系统研究不多,目前的养鸡场监管系统存在不稳定,延时高,低带宽等问题,一套能高效率、低时延、高带宽控制的养鸡场监管系统迫在眉睫。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于5G监控的养鸡场监管方法及系统，该方法采用5G监控监测整个养鸡场,能够做到无人监管,提高工作能效。

本发明提出一种基于5G监控的养鸡场监管方法，包括：

采集养鸡场的养殖数据，通过5G网络将采集的养殖数据上传至服务器；

服务器将采集的养殖数据输入训练好的神经网络模型，神经网络模型输出鸡的健康状况；

数据库收集鸡的健康状况并报告给养鸡场用户端，用户通过用户端监管养鸡场。

采集养鸡场的图像之后，还包括对图像进行增强，具体为：

使用多种图像增强技术的组合,对于单张图片,随机使用了调整亮度、对比度、色调、随机缩放、剪切、翻转、旋转以及随机擦除、随机隐藏和自增加噪声的算法；对于多张图片,保留单张图片图像增强后的效果,以0.5的概率使用马赛克增强；

随机擦除指用随机值或训练集的平均像素值替换图像的区域；随机隐藏指根据概率随机隐藏一些补丁,补丁值为黑色，自增加噪声指随机生成噪声添加到图像上。

马赛克增强具体包括:

随机抽取4张图片,随机生成的不超过单张图片大小的一个裁剪点,对裁剪点进行水平切割和竖直切割,即该裁剪点的十字线裁剪；

取每张图片对应的部分进行拼接,同时图像的预测框也要相应改变。

训练神经网络模型之前，还包括进行标签平滑，具体为；

对原交叉熵函数的y变量添加限制条件；

原交叉熵函数为:其中y表示真实样本的标签,而表示神经网络的输出,此时真实样本的标签为[0,1]；

添加限制条件设置∈的值为一个0到1之间比较小的常数,其中y表示真实样本的标签,而表示神经网络的输出,此时真实样本的标签从[0,1]变为[∈,1-∈]；

现交叉熵函数为:

其中y表示真实样本的标签,而表示神经网络的输出。

神经网络模型包括：

采用Darknet53网络作为特征提取网络；

卷积模块依次包含:卷积层,批归一化层和LeakyRelu激活函数层；