一种生猪养殖场生产行为监督系统及方法与流程

本发明属于生猪养殖生产行为监督领域，具体是一种生猪养殖场生产行为监督系统及方法。

背景技术：

1、目前，养猪模式正由中小户向规模化、集约化养殖模式发展，集中养殖方式在为猪群提供良好的生存环境的同时，还要关注生猪是否出现异常行为，从而及时的采取措施，将经济损失降到最低。

2、公布号为cn115777571a的发明专利申请公开了一种用于识别生猪行为的监测系统及方法，包括摄像头，所述摄像头用于实时捕捉猪圈内的画面信息，其特征在于，还包括：音频获取模块：所述音频获取模块用于获取生猪的声音信息；红外温度检测仪：所述红外温度检测仪用于跟随获取指定猪的体温信息；数据处理模块：所述数据处理模块用于获取画面信息、声音信息和猪的体温信息。一种用于识别生猪行为的监测方法：s1：获取猪圈内生猪个体的图像信息；s2：对每个生猪个体的外形特征、声音特征、体温特征进行获取，并合并保存；对每个生猪进行独立编号。解决了同一圈内，针对多个生猪身份识别效果不佳的问题。

3、上述现有技术通过分析画面信息、声音信息和猪的体温信息来评估生猪的生长状况，而并没有对生猪的异常行为进行评估，未能及时发现打斗行为，导致生猪的生存环境安全系数低的问题。因此本发明提供了一种生猪养殖场生产行为监督系统及方法。

技术实现思路

1、本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一；为此，本发明提出了一种生猪养殖场生产行为监督系统及方法，用于解决现有技术通过分析画面信息、声音信息和猪的体温信息来评估生猪的生长状况，而并没有对生猪的异常行为进行评估，未能及时发现打斗行为，导致生猪的生存环境安全系数低的技术问题。

2、为实现上述目的，本发明的第一方面提供了一种生猪养殖场生产行为监督系统，包括信息处理模块，以及与之相连接的信息采集模块和警报模块；

3、信息采集模块：通过摄像头采集生猪圈养区域的视频；每隔一个处理周期对采集的视频进行一次分帧处理得到若干目标圈养区域图像；将目标圈养区域图像输入至生猪识别模型中，识别生猪区域和非生猪区域，将带有生猪区域的目标圈养区域图像标记为待检测目标图像；以及，

4、通过声音采集器采集目标圈养区域的声音信号，得到待识别声音信号；

5、其中，生猪识别模型的训练过程如下：

6、从历史数据中提取若干标准圈养区域图像；将标准圈养区域图像作为标准输入数据，将标准圈养区域图像中的生猪区域和非生猪区域进行标记作为标准输出数据；其中，标准圈养区域图像包括有生猪的图像和无生猪的图像；生猪区域标记为0，非生猪区域标记为1；

7、通过标准输入数据和标准输出数据对人工智能模型进行训练，得到生猪识别模型；其中，人工智能模型包括cnn神经网络模型或者rbf神经网络模型。

8、信息处理模块：根据待检测目标图像中生猪的数量，分析目标圈养区域是否存在聚集现象；否，则不做处理；是，则分析是否存在打斗行为；是，根据生猪数量分析打斗行为等级；否，不做处理。

9、优选的，所述待检测目标图像中生猪的数量，还包括待检测目标图像边缘处的生猪个数；当待检测目标图像中的生猪数量超过预设阈值一时，则分析目标圈养区域是否存在聚集现象；是，则计算目标圈养区域中生猪之间的相对平均距离；否，则不做处理。

10、本发明不仅统计待检测目标图像中心区域的生猪数量，还考虑了图像边缘处的生猪个数，确保了对整个圈养区域内生猪数量统计的完整性，避免因部分生猪位于图像边缘而被遗漏，提高了统计准确性；设定预设阈值一，可以实时监控生猪群的数量变化，一旦超过该阈值，系统能迅速响应并进一步分析是否出现生猪聚集现象，这对于预防疾病传播、维持养殖环境秩序等方面具有重要意义。

11、优选的，所述根据待检测目标图像中生猪的数量，分析目标圈养区域是否存在聚集现象，包括：

12、通过公式计算得到目标圈养区域中生猪之间的相对平均距离l；

13、判断相对平均距离l是否均小于预设距离；是，则待检测目标图像中存在聚集现象；否，则待检测目标图像中不存在聚集现象；其中，i表示生猪编号，i＝0，1，…，m，…，n；n为正整数；σ表示对i求和，i≠m；k表示生猪数量；(xi，yi)为待检测目标图像中生猪头部的坐标。

14、本发明首先对待检测目标图像中的生猪数量进行统计，当超过预设阈值一时，提取头部坐标分析生猪之间的相对平均距离，可以精准地评估目标圈养区域的聚集现象；以及避免目标圈养区域的生猪数量未达到聚集的数量标准，而分析相对距离，不仅增加检测的工作量，且容易误判。

15、优选的，所述待检测目标图像中生猪头部的坐标，包括：

16、以待检测目标图像的中心为坐标原点，每隔若干个像素点为一个单位坐标，建立待检测目标图像的坐标系；基于坐标系，提取待检测目标图像中生猪头部的坐标；其中，生猪头部坐标为头部的中心位置。

17、本发明通过以图像中心为坐标原点，采用像素点作为基本单位坐标，建立统一的坐标系，能够实现对生猪头部位置的标准化识别与定位，便于后续的数据处理和分析工作，增强了数据的一致性和可比性；尤其在大规模养殖场的智能化管理中，精确的个体位置信息对于行为分析、疾病监测、饲养管理等都至关重要。

18、优选的，所述分析是否存在打斗行为，包括：

19、若连续多帧待检测目标图像中存在聚集现象，且待识别声音信号为打斗声音信号，则目标圈养区域存在打斗行为。

20、优选的，分析待识别声音信号是否为打斗声音信号，包括：

21、从待识别声音信号中提取猪的声音特征，得到目标声音信号；将目标声音信号输入至声音识别模型中，声音识别模型输出声音标签；其中，声音标签包括打斗声音和正常声音；正常声音为除去打斗声音的其它各类声音。

22、优选的，所述声音识别模型，包括：

23、从猪声音数据库中提取若干只猪的声音数据样本，对声音数据样本进行类别标记；利用深度学习模型提取声音数据样本的mfcc特征，输出声音标签，得到cnn-lstm混合模型。

24、本发明通过从复杂的待识别声音信号中提取猪的声音特征，能有效地过滤背景噪音和其他干扰因素，使得声音识别更为精准，针对性更强；声音识别模型能够自动对输入的目标声音信号进行分类，区分出打斗声音和正常声音，这极大地方便了养殖户或管理人员快速了解猪只的行为状态，及时发现潜在的争斗冲突或其他异常情况。

25、优选的，所述根据生猪数量分析打斗行为等级，包括：

26、若生猪数量大于预设阈值一，则目标圈养区域的打斗行为等级为三级；若生猪数量大于预设阈值二，则目标圈养区域的打斗行为等级为二级；若生猪数量大于预设阈值三，则目标圈养区域的打斗行为等级为一级；其中，预设阈值三>预设阈值二>预设阈值一；危险程度：一级>二级三级。

27、本发明通过对生猪数量设定不同的预设阈值，可以对打斗行为等级进行更精细的划分，避免了单一阈值的局限性，提高了判断的准确性；通过提前预测和判断不同级别的打斗行为，养殖场可以做到早发现、早预防、早处理，减少由打斗引发的经济损失，如伤残死亡、生长受阻等问题，提升养殖效益。

28、优选的，当打斗行为等级为一级时，警报模块发出高级警报，目标圈养区域发生严重的打斗行为，应立即派人现场干预，迅速将激战的生猪分开，并对所有参与打斗的生猪进行细致的身体检查和护理，防止感染；

29、当打斗行为等级为二级时，警报模块发出中级警报，养殖场工作人员应立即介入，通过鸣笛、敲击金属物的方式分散生猪注意力，中断打斗行为；

30、当打斗行为等级为三级时，警报模块发出低级警报，养殖场工作人员通过监控视频核实情况，确认是偶然事件还是暂时性行为，并加强观察。

31、本发明根据打斗行为的不同等级，系统能做出针对性的响应，既避免了对轻微冲突过度反应造成的资源浪费，又能在严重打斗事件发生时迅速采取果断措施，确保生猪的安全与健康；对于高级别的打斗行为，系统能够迅速触发高级警报，及时采取有效措施阻止事态恶化，避免因打斗造成的生猪伤亡、疾病传播等问题，间接保护了养殖场的经济效益。

32、优选的，本发明第二方面提供了一种生猪养殖场生产行为监督方法，包括以下步骤：

33、步骤一：采集目标圈养区域的视频并进行分帧处理得到若干目标圈养区域图像；通过声音采集器采集目标圈养区域的声音信号，得到待识别声音信号；

34、步骤二：将目标圈养区域图像输入至生猪识别模型中进行生猪区域和非生猪区域的识别，得到待检测目标图像；

35、步骤三：根据待检测目标图像中生猪的数量，分析目标圈养区域是否存在聚集现象；否，则不做处理；是，则基于待识别声音信号，分析是否存在打斗行为；是，根据生猪数量分析打斗行为等级；否，不做处理；

36、步骤四：基于打斗行为等级，警报模块发出警报，并采取相应措施及时干预。

37、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

38、1.本发明通过统计生猪数量并设置阈值，能够及时发现猪群过于密集的区域，有效预警可能发生的行为冲突、疾病传染等问题，为管理者提供及时的决策依据；提取密集区域的生猪头部坐标，并分析生猪之间的相对距离，进而可精准判断目标圈养区域是否存在聚集现象；否，不做处理；是，则结合生猪的声音信号，分析打斗行为，并采取相应措施；能够有效抑制打斗行为，降低由此导致的猪只受伤、感染疾病甚至死亡的风险，显著提升养殖场的安全水平；

39、2.本发明通过声音采集器采集目标圈养区域的声音信号；摄像头采集生猪圈养区域的视频，得到若干目标圈养区域图像，并输入至头部识别模型中进行生猪和非生猪的识别，得到待检测目标图像；建立待检测目标图像的坐标系，提取生猪头部坐标，计算生猪之间的相对距离；基于生猪数量、相邻之间的相对距离，分析目标圈养区域是否存在聚集现象；否，则不做处理；是，则分析是否存在打斗行为；是，根据生猪数量分析打斗行为等级；否，不做处理；基于打斗行为等级，警报模块发出警报，并采取相应措施及时进行干预；本发明避免因打斗造成的生猪伤亡、疾病传播等问题，保护了养殖场的经济效益和社会效益，促进了动物福利和养殖安全的提升。