CN110427872A - 一种牲畜监控方法、装置及设备 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种牲畜监控方法、装置及设备，所述方法包括：在牲畜养殖、检疫、临检或屠宰的过程中，分别对每个过程通过摄像头采集图像并上传至云服务器；对所述图像进行分析，生成告警信号或者预测报告。本发明提供一种全新的牲畜从养殖到运输到屠宰过程的全方位的安全检疫检测的手段，进而实现消除牲畜的养殖到屠宰过程中可能存在的安全隐患，同时通过机器代替人工(兽医)对牲畜养殖到运输到屠宰过程中的监管节约了大量人力资源和物力成本。同时，通过本发明的技术方案也有效的规避了人工(兽医)检疫检测可能存在的无人检查/无人关注牲畜养殖‑运输‑屠宰过程的道德风险。
Description
技术领域
本发明涉及牲畜养殖技术领域，尤其是涉及一种牲畜监控方法、装置及设备。
背景技术
目前，无法保证牲畜从养殖到出栏到屠宰整个过程的检疫检验过程的安全无漏洞。同时，现有技术对猪只的检疫检验过于依赖兽医到现场检验，消耗大量人力资源和物力成本。并且，有时，在检疫检验的环节上会出现无人检查、无人关注检疫检验环节造成存在牲畜安全问题的风险。
发明内容
现有技术存在的问题：现有技术无法保障牲畜从养殖到出栏到屠宰整个过程的检疫检验过程的安全无漏洞。
针对现有技术存在的缺陷，第一方面，本发明提供了一种牲畜监控方法，包括：
在牲畜养殖、检疫、临检或屠宰的过程中，分别对每个过程通过摄像头采集图像并上传至云服务器；
对所述图像进行分析，生成告警信号或者预测报告。
进一步，所述过程为养殖过程，
通过摄像头采集养殖场的牲畜的第一图像并将采集到的所述第一图像上传到云服务器；
在云服务器端对上传的所述第一图像进行分析判断，如果存在异常则发送第一告警信号；
根据对历史采集到的所述第一图像构成的大数据库进行预测分析，生成第一预测报告，预测在未来养殖过程中可能出现的风险。
进一步，所述过程为检疫过程，
通过摄像头采集牲畜抽检和/或以前检疫过程中牲畜的第二图像并将采集到的所述第二图像上传到云服务器；
在云服务器端对上传的所述第二图像进行分析判断，如果存在异常则发送第二告警信号；
根据对历史采集到的所述第二图像构成的大数据库进行预测分析，生成第二预测报告，预测在未来养殖过程中将出现的风险。
进一步，所述过程为临检过程，
采用红外摄像头采集牲畜出栏前的临检过程中牲畜的第三图像并将采集到的所述第三图像上传到云服务器；
在云服务器端对上传的所述第三图像进行分析判断，判断牲畜的颜色、体温是否存在异常，如果存在异常则生成告警信号同时将存在异常的牲畜同其他牲畜隔离开。
进一步，所述过程为屠宰过程，
通过摄像头采集牲畜屠宰过程中各部位的第四图像将采集到的所述第四图像上传到云服务器；
在云服务器端对上传的所述第四图像进行分析判断，判断屠宰后的牲畜的所述第四图像中屠宰后的牲畜的各部位是否存在异常，如果存在异常则停止屠宰的过程，并将存在异常的部位从屠宰线中去除。
第二方面，本发明提供了一种牲畜监控装置，包括：
图像采集模块，用于在牲畜养殖、检疫、临检或屠宰的过程中，分别对每个过程通过摄像头采集图像并上传至云服务器；
分析处理模块，用于对所述图像进行分析，生成告警信号或者预测报告。
进一步，所述图像采集模块包括第一子模块，具体用于采集牲畜养殖过程的数据，通过摄像头采集养殖场的牲畜的第一图像并将采集到的所述第一图像上传到云服务器；
所述分析处理模块包括第一分析子模块，用于在云服务器端对上传的所述第一图像进行分析判断，如果存在异常则发送第一告警信号；
根据对历史采集到的所述第一图像构成的大数据库进行预测分析，生成第一预测报告，预测在未来养殖过程中可能出现的风险。
进一步，所述图像采集模块包括第二子模块，具体用于采集牲畜检疫过程的数据，通过摄像头采集牲畜抽检和/或以前检疫过程中牲畜的第二图像并将采集到的所述第二图像上传到云服务器；
所述分析处理模块包括第二分析子模块，用于在云服务器端对上传的所述第二图像进行分析判断，如果存在异常则发送第二告警信号；根据对历史采集到的所述第二图像构成的大数据库进行预测分析，生成第二预测报告，预测在未来养殖过程中将出现的风险。
进一步，所述图像采集模块包括第三子模块，具体用于采集牲畜临检过程的数据，采用红外摄像头采集牲畜出栏前的临检过程中牲畜的第三图像并将采集到的所述第三图像上传到云服务器；
所述分析处理模块包括第三分析子模块，用于在云服务器端对上传的所述第三图像进行分析判断，判断牲畜的颜色、体温是否存在异常，如果存在异常则生成告警信号同时将存在异常的牲畜同其他牲畜隔离开。
进一步，所述图像采集模块包括第四子模块，具体用于采集牲畜屠宰过程的数据，通过摄像头采集牲畜屠宰过程中各部位的第四图像将采集到的所述第四图像上传到云服务器；
所述分析处理模块包括第四分析子模块，用于在云服务器端对上传的所述第四图像进行分析判断，判断屠宰后的牲畜的所述第四图像中屠宰后的牲畜的各部位是否存在异常，如果存在异常则停止屠宰的过程，并将存在异常的部位从屠宰线中去除。
第三方面，本发明提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法的步骤。
本发明的有益效果是：
提供一种全新的牲畜从养殖到运输到屠宰过程的全方位的安全检疫检测的手段，进而实现消除牲畜的养殖到屠宰过程中可能存在的安全隐患，同时通过机器代替人工(兽医)对牲畜养殖到运输到屠宰过程中的监管节约了大量人力资源和物力成本。同时，通过本发明的技术方案也有效的规避了人工(兽医)检疫检测可能存在的无人检查/无人关注牲畜养殖-运输-屠宰过程的道德风险。
附图说明
图1是本发明的一种牲畜监控方法的流程示意图；
图2是本发明的一种牲畜监控装置的结构示意图。
具体实施方式
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定装备结构、接口、技术之类的具体细节，以便透彻理解本发明。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本发明。在其它情况中，省略对众所周知的装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本发明的描述。
如图1所示，本发明提供了一种牲畜监控方法，包括：
S1：在牲畜养殖、检疫、临检或屠宰的过程中，分别对每个过程通过摄像头采集图像并上传至云服务器；
S2：对所述图像进行分析，生成告警信号或者预测报告。
在一些说明性实施例中，所述过程为养殖过程，
通过摄像头采集养殖场的牲畜的第一图像并将采集到的所述第一图像上传到云服务器；
在云服务器端对上传的所述第一图像进行分析判断，如果存在异常则发送第一告警信号；
根据对历史采集到的所述第一图像构成的大数据库进行预测分析，生成第一预测报告，预测在未来养殖过程中可能出现的风险。
具体地，在牲畜的养殖过程中，通过高清摄像头拍摄采集养殖场的牲畜的图像(上述第一图像)，并通过无线网络等方式将采集到的牲畜的图像数据上传至云服务器以进行分析处理，分析处理时采用预先构建的人工智能模型对采集到的图像数据进行异常分析判断，如果判断的结果为存在异常，进一步生成告警信号(即上述第一告警信号)通过微信、短信或APP客户端将异常结果通知用户。
同时，将每次采集到的牲畜的图像数据与历史采集到的牲畜的图像数据更新合并为牲畜的图像数据的大数据库，利用所述大数据库的数据进行预测分析，得到预测结果(即上述第一预测报告)，如果预测结果出现如某一养殖场可能出现非洲猪瘟等病症，则通过微信、短信或APP客户端将预测结果发送给用户，告知用户该养殖场在未来养殖中可能出现的风险，以便用户进行相应的处理从而实现规避养殖过程中可能存在的安全隐患的技术效果。
在一些说明性实施例中，所述过程为检疫过程，
通过摄像头采集牲畜抽检和/或以前检疫过程中牲畜的第二图像并将采集到的所述第二图像上传到云服务器；
在云服务器端对上传的所述第二图像进行分析判断，如果存在异常则发送第二告警信号；
根据对历史采集到的所述第二图像构成的大数据库进行预测分析，生成第二预测报告，预测在未来养殖过程中将出现的风险。
具体地，在牲畜进行检疫的过程中，通过高清摄像头采集牲畜在抽检和/或检疫过程中的图像信息(即上述第二图像)，并通过无线网络等方式将采集到的牲畜的图像数据上传至云服务器以进行分析处理，分析处理时采用预先构建的人工智能模型对采集到的图像数据进行异常分析判断，如果判断的结果为存在异常，进一步生成告警信号(即上述第二告警信号)通过微信、短信或APP客户端将异常结果通知用户。
同时，将每次采集到的牲畜的图像数据与历史采集到的牲畜的图像数据更新合并为牲畜的图像数据的大数据库，利用所述大数据库的数据进行预测分析，得到预测结果(即上述第二预测报告)，对牲畜检疫/抽检过程进行预测包括：风险分析、危害因素确定、风险评估、风险管理和风险交流的过程。经过上述综合风险分析的判断过程，如果判断为存在较高风险，则将得到的预测结果(即上述第二预测报告)通过微信、短信或APP客户端将异常结果通知用户。告知用户该养殖场在未来检疫过程中可能出现的风险，以便用户进行相应的处理从而实现规避检疫过程中可能存在的安全隐患的技术效果。
在一些说明性实施例中，所述过程为临检过程，
采用红外摄像头采集牲畜出栏前的临检过程中牲畜的第三图像并将采集到的所述第三图像上传到云服务器；
在云服务器端对上传的所述第三图像进行分析判断，判断牲畜的颜色、体温是否存在异常，如果存在异常则生成告警信号同时将存在异常的牲畜同其他牲畜隔离开。
具体地，在牲畜进行临检的过程中，通过高清摄像头采集牲畜在临检过程中的图像信息(即上述第三图像)，将采集到的图像信息通过无线网络等方式传输至云服务器以进行分析处理，分析处理时采用预先构建的人工智能模型对采集到的图像数据进行异常分析判断，如果判断的结果为存在异常，进一步生成告警信号(即上述第三告警信号)并通过微信、短信或APP客户端将异常结果通知用户。
同时，将每次采集到的牲畜的图像数据与历史采集到的牲畜的图像数据更新合并为牲畜的图像数据的大数据库，利用所述大数据库的数据进行预测分析，得到预测结果(即上述第三预测报告)。如果判断为存在较高风险，则将得到的预测结果(即上述第三预测报告)通过微信、短信或APP客户端将异常结果通知用户。告知用户该养殖场在未来临检过程中可能出现的风险，以便用户进行相应的处理从而实现规避临检过程中可能存在的安全隐患的技术效果。
在一些说明性实施例中，所述过程为屠宰过程，
通过摄像头采集牲畜屠宰过程中各部位的第四图像将采集到的所述第四图像上传到云服务器；
在云服务器端对上传的所述第四图像进行分析判断，判断屠宰后的牲畜的所述第四图像中屠宰后的牲畜的各部位是否存在异常，如果存在异常则停止屠宰的过程，并将存在异常的部位从屠宰线中去除。
具体地，在牲畜进行屠宰的过程中，通过高清摄像头时时监控牲畜进行屠宰的过程，高清摄像头拍摄牲畜屠宰过程中的图像信息(即上述第四图像)并通过无线网络传输等方式将拍摄到的图像信息上传至云服务器以进行分析处理。当判断上传的图像信息中牲畜屠宰后的部位存在异常，比如色斑或凸起，则输出判断结果为存在异常，通过微信、短信或手机APP发送告警信号(即上述第四告警信号)给客户告知客户该牲畜存在疾病，同时停止该屠宰生产线，将存在异常的有病牲畜的所有屠宰部位从屠宰线中去除，并进行消毒操作处理。
同时，将每次采集到的牲畜的图像数据与历史采集到的牲畜的图像数据更新合并为牲畜的图像数据的大数据库，利用所述大数据库的数据进行预测分析，得到预测结果(即上述第四预测报告)。利用大数据库进行预测分析的预测结果为含有何种色斑或牲畜表面存在何种异常凸起的病症为该牲畜获得了如非洲猪瘟或其他疾病，建立牲畜表面异常和疾病对应关系图，将该对应关系图作为预测报告通过微信、短信或手机APP发送给用户。
通过上述告知用户预测结果的方式能够实现规避牲畜屠宰过程中可能存在的安全隐患的技术效果。
通过上述从牲畜养殖到检疫/抽检到临检到屠宰过程的监控，实现了从养殖到运输到屠宰过程的全方位的安全检疫检测的手段，进而实现消除牲畜的养殖到屠宰过程中可能存在的安全隐患，同时通过机器代替人工(兽医)对牲畜养殖到运输到屠宰过程中的监管节约了大量人力资源和物力成本的技术效果。
同时，通过本发明的技术方案也有效的规避了人工(兽医)检疫检测可能存在的无人检查/无人关注牲畜养殖-运输-屠宰过程的道德风险。
在一些说明性实施例中，本发明的方法还可以通过双目摄像头采集牲畜的表征特征，所述表征特征包括牲畜的长度、宽度、高度、表皮厚度等等参数。通过将牲畜的表征特征输入深度学习网络，进行学习和判断，根据预设的规则引擎和历史统计数据，判断牲畜的表征特征如出肉率、膘情、肥瘦、监控指标等是否属于正常状态，或者是否属于优质等，对牲畜进行分类、区别。如果存在异常现象，则生成告警信号，并通过微信、短信或手机APP的方式将所述告警信号发送给客户。
如图2所示，本发明提供了一种牲畜监控装置，其特征在于，包括：
图像采集模块100，用于在牲畜养殖、检疫、临检或屠宰的过程中，分别对每个过程通过摄像头采集图像并上传至云服务器；
分析处理模块200，用于对所述图像进行分析，生成告警信号或者预测报告。
在一些说明性实施例中，所述图像采集模块100包括第一子模块101，具体用于采集牲畜养殖过程的数据，通过摄像头采集养殖场的牲畜的第一图像并将采集到的所述第一图像上传到云服务器；
所述分析处理模块200包括第一分析子模块201，用于在云服务器端对上传的所述第一图像进行分析判断，如果存在异常则发送第一告警信号；
根据对历史采集到的所述第一图像构成的大数据库进行预测分析，生成第一预测报告，预测在未来养殖过程中可能出现的风险。
在一些说明性实施例中，所述图像采集模块100包括第二子模块102，具体用于采集牲畜检疫过程的数据，通过摄像头采集牲畜抽检和/或以前检疫过程中牲畜的第二图像并将采集到的所述第二图像上传到云服务器；
所述分析处理模块200包括第二分析子模块202，用于在云服务器端对上传的所述第二图像进行分析判断，如果存在异常则发送第二告警信号；根据对历史采集到的所述第二图像构成的大数据库进行预测分析，生成第二预测报告，预测在未来养殖过程中将出现的风险。
在一些说明性实施例中，所述图像采集模块100包括第三子模块103，具体用于采集牲畜临检过程的数据，采用红外摄像头采集牲畜出栏前的临检过程中牲畜的第三图像并将采集到的所述第三图像上传到云服务器；
所述分析处理模块200包括第三分析子模块203，用于在云服务器端对上传的所述第三图像进行分析判断，判断牲畜的颜色、体温是否存在异常，如果存在异常则生成告警信号同时将存在异常的牲畜同其他牲畜隔离开。
在一些说明性实施例中，所述图像采集模块100包括第四子模块104，具体用于采集牲畜屠宰过程的数据，通过摄像头采集牲畜屠宰过程中各部位的第四图像将采集到的所述第四图像上传到云服务器；
所述分析处理模块200包括第四分析子模块204，用于在云服务器端对上传的所述第四图像进行分析判断，判断屠宰后的牲畜的所述第四图像中屠宰后的牲畜的各部位是否存在异常，如果存在异常则停止屠宰的过程，并将存在异常的部位从屠宰线中去除。
本发明还提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法的步骤。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的***，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的***，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个***，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，物流管理服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (10)
1.一种牲畜监控方法，其特征在于，包括：
在牲畜养殖、检疫、临检或屠宰的过程中，分别对每个过程通过摄像头采集图像并上传至云服务器；
对所述图像进行分析，生成告警信号或者预测报告。
2.根据权利要求1所述的牲畜监控方法，其特征在于，所述过程为养殖过程，
通过摄像头采集养殖场的牲畜的第一图像并将采集到的所述第一图像上传到云服务器；
在云服务器端对上传的所述第一图像进行分析判断，如果存在异常则发送第一告警信号；
根据对历史采集到的所述第一图像构成的大数据库进行预测分析，生成第一预测报告，预测在未来养殖过程中可能出现的风险。
3.根据权利要求1所述的牲畜监控方法，其特征在于，所述过程为检疫过程，
通过摄像头采集牲畜抽检和/或以前检疫过程中牲畜的第二图像并将采集到的所述第二图像上传到云服务器；
在云服务器端对上传的所述第二图像进行分析判断，如果存在异常则发送第二告警信号；
根据对历史采集到的所述第二图像构成的大数据库进行预测分析，生成第二预测报告，预测在未来养殖过程中将出现的风险。
4.根据权利要求1所述的牲畜监控方法，其特征在于，所述过程为临检过程，
采用红外摄像头采集牲畜出栏前的临检过程中牲畜的第三图像并将采集到的所述第三图像上传到云服务器；
在云服务器端对上传的所述第三图像进行分析判断，判断牲畜的颜色、体温是否存在异常，如果存在异常则生成告警信号同时将存在异常的牲畜同其他牲畜隔离开。
5.根据权利要求1所述的牲畜监控方法，其特征在于，所述过程为屠宰过程，
通过摄像头采集牲畜屠宰过程中各部位的第四图像将采集到的所述第四图像上传到云服务器；
在云服务器端对上传的所述第四图像进行分析判断，判断屠宰后的牲畜的所述第四图像中屠宰后的牲畜的各部位是否存在异常，如果存在异常则停止屠宰的过程，并将存在异常的部位从屠宰线中去除。
6.一种牲畜监控装置，其特征在于，包括：
图像采集模块，用于在牲畜养殖、检疫、临检或屠宰的过程中，分别对每个过程通过摄像头采集图像并上传至云服务器；
分析处理模块，用于对所述图像进行分析，生成告警信号或者预测报告。
7.根据权利要求6所述的牲畜监控装置，其特征在于，所述图像采集模块包括第一子模块，具体用于采集牲畜养殖过程的数据，通过摄像头采集养殖场的牲畜的第一图像并将采集到的所述第一图像上传到云服务器；
所述分析处理模块包括第一分析子模块，用于在云服务器端对上传的所述第一图像进行分析判断，如果存在异常则发送第一告警信号；
根据对历史采集到的所述第一图像构成的大数据库进行预测分析，生成第一预测报告，预测在未来养殖过程中可能出现的风险。
8.根据权利要求6所述的牲畜监控装置，其特征在于，所述图像采集模块包括第二子模块，具体用于采集牲畜检疫过程的数据，通过摄像头采集牲畜抽检和/或以前检疫过程中牲畜的第二图像并将采集到的所述第二图像上传到云服务器；
所述分析处理模块包括第二分析子模块，用于在云服务器端对上传的所述第二图像进行分析判断，如果存在异常则发送第二告警信号；根据对历史采集到的所述第二图像构成的大数据库进行预测分析，生成第二预测报告，预测在未来养殖过程中将出现的风险。
9.根据权利要求6所述的牲畜监控装置，其特征在于，所述图像采集模块包括第三子模块，具体用于采集牲畜临检过程的数据，采用红外摄像头采集牲畜出栏前的临检过程中牲畜的第三图像并将采集到的所述第三图像上传到云服务器；
所述分析处理模块包括第三分析子模块，用于在云服务器端对上传的所述第三图像进行分析判断，判断牲畜的颜色、体温是否存在异常，如果存在异常则生成告警信号同时将存在异常的牲畜同其他牲畜隔离开。
10.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1～5任一项中所述方法的步骤。
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| CN201910702889.0A CN110427872A (zh) | 2019-07-31 | 2019-07-31 | 一种牲畜监控方法、装置及设备 |
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| CN201910702889.0A CN110427872A (zh) | 2019-07-31 | 2019-07-31 | 一种牲畜监控方法、装置及设备 |
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Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112468766A (zh) * | 2020-03-31 | 2021-03-09 | 丰疆智能软件科技(南京)有限公司 | 牛只状态监控***和监控方法 |
| CN112561719A (zh) * | 2020-11-08 | 2021-03-26 | 宁德一道投资有限责任公司 | 一种基于ai***的牲畜身份认定管理*** |
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-
2019
- 2019-07-31 CN CN201910702889.0A patent/CN110427872A/zh not_active Withdrawn
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112468766A (zh) * | 2020-03-31 | 2021-03-09 | 丰疆智能软件科技(南京)有限公司 | 牛只状态监控***和监控方法 |
| CN112561719A (zh) * | 2020-11-08 | 2021-03-26 | 宁德一道投资有限责任公司 | 一种基于ai***的牲畜身份认定管理*** |
| CN113159247A (zh) * | 2021-04-16 | 2021-07-23 | 杭州电子科技大学 | 一种牲畜进出口快速检验检疫*** |
| CN113159247B (zh) * | 2021-04-16 | 2023-04-18 | 杭州电子科技大学 | 一种牲畜进出口快速检验检疫*** |
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