一种通用的畜禽智能称重系统

本发明涉及智能称重，具体为一种通用的畜禽智能称重系统。

背景技术：

1、在育雏和育成期对禽畜进行称重可以检测禽畜的体重和，时刻了解禽畜的生长发育情况。此外，还可以根据禽畜的体重水平，通过调节饲料饲喂量有效控制禽畜体重的增长速度，使禽畜在整个育雏和育成期都能保持良好的生长状况。根据禽畜的体重增长情况能够估计出屠宰日期和禽畜的平均体重和体重的均匀度分布。在日常饲喂过程中或屠宰时需要通过对禽畜称重能定位到特别瘦弱的禽畜和满足重量的禽畜。因此，禽畜称重具有重要意义。

2、现有的技术通常通过在饮水处等禽畜经常停留的位置设置电子地磅，当禽畜在电子地磅上停留时记录电子地磅的称重数据，通过识别装置对禽畜身上的耳标等识别物进行识别，得到对应禽畜个体的称重数据，在依据该个体禽畜历史称重数据，判断本次数据中是否存在异常，在发现异常时通常简单地将最大值和最小值作为异常数据进行处理，由于禽畜生长发育过程较为随机，因此通过此种方法确定称重数据是否存在异常容易发生错判，同时称重装置不能消除电子地磅上异物对称重数据的影响，使得称重数据误差较大。称重时电子地磅上存在多只禽畜，及称重时禽畜的姿态不正常时常见的称重数据异常原因，此种异常无法简单地通过删除极值去除，因此对异常值的处理往往不够精确，容易使最终称重数据的准确度下降。

技术实现思路

1、针对现有技术存在的不足，本发明的目的在于提供一种通用的畜禽智能称重系统，用于解决现有的技术问题。

2、本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

3、一种通用的畜禽智能称重系统，包括标识模块、称重模块、监控模块、第一处理模块、第二处理模块和存储模块，其中：

4、标识模块，存储有与每一禽畜个体匹配识别码，用于标识每一禽畜个体；

5、称重模块，包括识别单元和计重单元，所述识别单元用于在标识模块接近时与其建立连接并获取识别码，并在标识模块远离后断开连接，所述计重单元用于称量禽畜重量，在识别单元与标识模块建立连接时开始获取多个称重数据形成称重数据组，所述称重数据组包括称重时间和重量，并在识别单元与标识模块断开连接且识别单元无新的连接时，获取称重数据作为误差值，将误差值传至存储模块进行存储，若本次称重未获取误差值则从存储数据中读取误差值，将称重数据组、误差值和识别码发送至第一处理模块；

6、监控模块，用于监控称重模块，在称重模块工作时获取称重照片，将称重照片传至第二处理模块；

7、第一处理模块，依据误差值对称重数据组的重量数据进行第一次修正得到第一修正组，计算第一修正组的差异度，如果第一修正组的差异度小于预设的差异阈值，使用第一修正组中重量数据的平均值作为本次称重重量，依据识别码将本次称重重量存储至存储模块对应的禽畜个体下，否则将识别码和第一修正组发送至第二处理模块；

8、第二处理模块，依据第一修正组与称重照片，对第一修正组进行第二次修正，得到第二修正组，使用第二修正组中重量数据的平均值作为本次称重重量，依据识别码将本次称重重量存储至存储模块对应的禽畜个体下；

9、存储模块，用于储存每一禽畜个体的称重数据和误差值，所述称重数据包括称重时间和重量，所述称重时间取重量数据的存储时间。

10、进一步的，所述对称重数据组的重量数据进行第一次修正的公式表示为：bi＝ai-d，其中b表示第一修正组、bi表示第一修正组中的第i个数、ai表示重量数据组中的第i个数、d为误差值；所述差异度按照如下公式进行计算：其中cy表示差异度、bmax表示第一修正组中的最大值、bmin表示第一修正组中的最小值、bavg表示第一修正组中数据的平均值，所述预设的差异阈值m通过人工设置且0<m≤0.05。

11、将采集到称重数据全部减去误差值得到重量数据，能有效避免因地磅上存在的异物而带来的误差，差异度小于一定阈值表示本次数据多次测量结果较为接近，由于多次测量结果出现同一异常的可能性较低，因此判断数据不存在异常，判断过程不依赖历史称重数据，不受禽畜个体发育情况影响，对异常数据判断更加准确。

12、进一步的，所述所述监控模块通过视频摄像头拍摄视频来监控称重模块，所述在称重模块工作时获取称重照片组的方法为：称重模块获取重量数据时，将称重时间传递给监控模块，监控模块取拍摄的监控视频中，称重时间对应的视频帧作为称重照片。

13、进一步的，所述对第一修正组进行第二次修正的方法为：

14、将第一修正组中的重量数据依据称重时间与称重照片进行匹配，得到预处理组；

15、提取预处理组中的称重照片，对所有称重照片进行第一次特征判断；

16、删除预处理组中第一特征判断结果为异常的称重照片和对应的重量数据，得到第一处理组；

17、提取第一处理组中称重照片，对所有称重照片进行第二次特征判断；

18、删除第一处理组中第二次特征判断结果为异常的称重照片和对应的重量数据，得到第二修正组。

19、进一步的，所述对所有称重照片进行第一次特征判断包括：提取照片中的禽畜头特征、禽畜背特征和禽畜尾特征，计算各特征的数量，如果出现禽畜头特征数量大于一、禽畜背特征数量大于一或禽畜尾特征数量大于一中的一种或多种，则第一次特征判断结果为异常。

20、进一步的，所述所有称重照片进行第二次特征判断包括：依据识别码判断禽畜种类；提取照片的姿态特征；依据禽畜种类判断姿态特征是否为正常姿态特征；如果不为正常姿态特征，则第二次特征判断结果为异常。

21、进一步的，所述提取照片中的禽畜头特征、禽畜背特征和禽畜尾特征通过部位识别模型实现，所述提取照片组的姿态特征，判断姿态特征是否为正常姿态特征通过姿态模型实现。

22、进一步的，所述部位识别模型和姿态识别模型均为卷积神经网路模型，所述部位识别模型通过禽畜的多张头部、背部和尾部图片数据进行训练，所述姿态识别模型通过禽畜的多张平稳站立图片数据进行训练。

23、进一步的，所述称重模块还包括判断单元，所述判断单元用于根据识别识别码判断是否需要进行称重，所述判断单元存储有预设的称重间隔t。

24、进一步的，所述根据识别识别码判断是否需要进行称重的过程包括：根据识别码从存储模块中获取对应禽畜个体的最近一次称重时间，使用最近一次称重时间与当前时间计算得到时间差t，若t＜t则不进行称重，否则进行称重。

25、称重间隔t可由工作人员依据体重测量需求设置，可以避免对同一禽畜短时间内进行多次称重，进而节约系统资源。

26、本发明提供了一种通用的畜禽智能称重系统。具备以下有益效果：

27、1、通过设置第一处理模块，获取电子地磅无禽畜时的称重数据作为误差值，将采集到称重数据全部减去误差值得到重量数据，能有效避免因地磅上存在的异物而带来的误差，同时计算本次重量数据的差异度，差异度小于一定阈值表示本次数据多次测量结果较为接近，由于多次测量结果出现同一异常的可能性较低，因此判断数据不存在异常，判断过程不依赖历史称重数据，不受禽畜个体发育情况影响，对异常数据判断更加准确。

28、2、通过设置第二处理模块，识别获取重量时的称重图片，通过对图片数据进行特征提取，确定是否存在称重时禽畜数量超出一只及称重时禽畜姿态不正常的问题，并将存在问题时的称重数据删除，能够精准删除称重数据中的异常值，使最终的称重数据更加准确。