[发明专利]一种大型养殖场体征异常禽类检测系统及检测方法

摘要

提供了一种大型养殖场体征异常禽类检测方法，具体为：预处理采集到的热成像图像，用于数据标注，然后采用基于实例分割通用框架(Mask RCNN)的目标检测及实例分隔方法，对热成像图像进行特征提取，像素对齐，目标的定位，分类和掩码分隔等操作，最后通过控制单张图像的目标检测数，使得在每张图片中的检测正确率得到提高。本方法是对现如今热成像图像在目标检测领域的一次尝试，打破传统方法带来的局限性，利用深度学习在图像特征处理上的优越性能，提高了模型的鲁棒性和准确性。验证了深度学习方法在热成像图像检测领域的可行性。同时也可将其扩展至畜牧业等领域，从而提高我国在养殖业方面的智能化水平。

主权项

1.一种大型养殖场体征异常禽类检测系统，其特征在于，它包括：轮式机器人、热成像仪、工控机、图像处理与识别软件；所述轮式机器人用于搭载热成像仪和工控机；所述热成像仪用于拍摄大型养殖场的禽类形成热成像图像；所述工控机用于对拍摄得到的热成像图形进行处理，并完成目标检测，其中包括图像处理与识别软件，图像处理与识别软件中包括事先训练好的检测模型；搭载热像仪和工控机的轮式机器人在养殖场内做固定轨迹巡航，热成像仪将拍摄得到的数据传送给工控机，工控机对传输过来的数据进行处理，通过图像处理与识别软件及其中的检测模型来检测目标，最后输出检测结果。