CN113219964A - 禽舍环境巡检及调控方法、设备以及介质 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及牲畜巡检技术领域，尤其涉及一种禽舍环境巡检及调控方法、设备以及介质，所述方法包括：通过获取自动巡检机器人发送的目标牲畜信息、实时图像信息以及声音；将所述实时图像信息输入主动形状模型以得出所述牲畜的第一状态；解析所述声音并与数据库的音频匹配得出所述牲畜的状态是否为第一状态；当得出所述牲畜的状态为所述第一状态时，生成并播放警示语以及将所述目标牲畜信息和处于的所述第一状态发送给用户端。本发明提供的技术方案，能够通过自动巡检机器人进行自动环境巡检及通过服务器在出现问题时进行调控。
Description
技术领域
本发明涉及牲畜巡检技术领域，尤其涉及一种禽舍环境巡检及调控方法、设备以及介质。
背景技术
随着信息技术和计算机科学的发展，人工智能被越来越多地应用到各个行业，家禽养殖业也已步入了人工智能的新时代。智能机器人作为人工智能领域的分支之一，在我国畜牧产业中应用较多。
但是在牲畜环境巡检及调控的方面，还未有比较完善的方案，还是需要人力进行巡检以及调控，浪费大量的人力并且误检的可能性较大。
因此，亟需一种能够自动环境巡检及调控的禽舍环境巡检及调控方法、设备以及介质，从而解决现有但是在牲畜环境巡检及调控的方面，还未有比较完善的方案，从而还是需要人力进行巡检以及调控，浪费大量的人力并且误检的可能性较大的问题。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种能够自动环境巡检及调控的禽舍环境巡检及调控方法、设备以及介质，从而解决现有但是在牲畜环境巡检及调控的方面，还未有比较完善的方案，从而还是需要人力进行巡检以及调控，浪费大量的人力并且误检的可能性较大的问题。
为实现上述目的，本发明第一方面提供了一种禽舍环境巡检及调控方法，，所述方法包括：
获取自动巡检机器人发送的目标牲畜信息、实时图像信息以及声音；
将所述实时图像信息输入主动形状模型以得出所述牲畜的第一状态；
解析所述声音并与数据库的音频匹配得出所述牲畜的状态是否为第一状态；
当得出所述牲畜的状态为所述第一状态时，生成并播放警示语以及将所述目标牲畜信息和处于的所述第一状态发送给用户端。
在一些可行实施例中，所述图像信息包括视频流，所述将所述实时图像信息输入主动形状模型以得出所述牲畜的第一状态，具体包括：
将所述实时视频流输入主动形状模型以得出所述牲畜的第二状态；其中，所述第二状态包括正常运动状态和颠簸运动状态。
在一些可行实施例中，所述方法还包括：
当得出所述牲畜的状态不是所述第一状态时，重新获取自动巡检机器人发送的目标牲畜信息、实时图像信息以及声音；
当再次得出所述牲畜的状态不是所述第一状态时，生成移动指令以控制自动巡检机器人移动至下一个工位。
在一些可行实施例中，所述将所述实时图像信息输入主动形状模型以得出所述牲畜的第一状态，具体包括：
根据公式一计算出实时图像信息中的实际辐射温度；
W＝ε*σ*T4公式一
其中，W为辐射度，ε为灰体的发射率，若ε＝1，则该物体为黑体，灰体的发射率介于0和1之间，σ为史蒂芬－波茲曼比例常数，取σ＝5.67*10-8，T为绝对温度K。
在一些可行实施例中，所述将所述实时图像信息输入主动形状模型以得出所述牲畜的第一状态，具体还包括：
对所述实时图像进行预处理；
将所述进行预处理的实时图像通过Otsu算法进行分割以得到所述实时图像中特定区域；其中，所述特定区域的性状与其他区域的不同；
判断所述特定区域的性状特征值是否超过预设值；
当所述特定区域的性状特征值超过预设值时，得出所述牲畜的第一状态；其中，所述第一状态为异常状态。
在一些可行实施例中，所述解析所述声音并与数据库的音频匹配得出所述牲畜的状态是否为第一状态，具体包括：
解析所述声音是否处于正常状态；
当所述声音处于异常状态时，与数据库的异常声音库进行匹配以得出所述牲畜的具体异常状态；
判断所述具体异常状态是否与所述第一状态相符合。
在一些可行实施例中，所述方法还包括：
当所述具体异常状态与所述第一状态相符合时，根据所述第一状态匹配与所述第一状态对应的治疗方案并将所述治疗方案通过弹窗的方式发送并显示于所述用户端；
接收用户通过操控所述用户端发送的确认指令并控制所述自动巡检机器人按照所述治疗方案去库房取药并加入到对应所述牲畜的食槽中。
在一些可行实施例中，所述方法还包括：
当所述具体异常状态与所述第一状态不符合时，讲所述具体异常状态与所述第一状态反馈给用户端。
本发明第二方面公开了一种禽舍环境巡检及调控设备，所述设备包括：
获取信息模块：用于获取自动巡检机器人发送的目标牲畜信息、实时图像信息以及声音；
模型转换模块：将所述实时图像信息输入主动形状模型以得出所述牲畜的第一状态；
声音解析模块：解析所述声音并与数据库的音频匹配得出所述牲畜的状态是否为第一状态；
报警模块：用于当得出所述牲畜的状态为所述第一状态时，生成并播放警示语以及将所述目标牲畜信息和处于的所述第一状态发送给用户端。
本发明第三方面公开了一种存储介质，所述存储介质存储有可执行程序，所述可执行程序被执行时，实现上述禽舍环境巡检及调控方法。
本发明提供的技术方案，具有以下优点：
通过获取自动巡检机器人发送的目标牲畜信息、实时图像信息以及声音；将所述实时图像信息输入主动形状模型以得出所述牲畜的第一状态；解析所述声音并与数据库的音频匹配得出所述牲畜的状态是否为第一状态；当得出所述牲畜的状态为所述第一状态时，生成并播放警示语以及将所述目标牲畜信息和处于的所述第一状态发送给用户端。能够通过自动巡检机器人进行自动环境巡检及通过服务器在出现问题时进行调控。
附图说明
图1为本发明提供的一实施例提供的一种禽舍环境巡检及调控方法的流程示意图。
图2为本发明提供的另一实施例提供的一种禽舍环境巡检及调控方法的场景示意图。
图3为本发明提供的一实施例提供的一种禽舍环境巡检及调控设备的结构示意图。
图4为本申请另一实施例提供的服务器的结构框图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参看图1和2，本发明的一方面提供了一种禽舍环境巡检及调控方法，应用于自动巡检机器人、服务器、数据库以及禽舍组成的***，所述方法包括：
步骤S10：获取自动巡检机器人发送的目标牲畜信息、实时图像信息以及声音。
在一些可行实施例中，服务器获取自动巡检机器人发送的目标牲畜信息、实时图像信息以及声音，例如，自动巡检机器人上配备有摄像机、拾音器、照相机或者红外摄像仪等一些特定功能的传感器来采集目标牲畜信息、实时图像信息以及声音。
步骤S20：将所述实时图像信息输入主动形状模型以得出所述牲畜的第一状态。
在一些可行实施例中，可以先对主动形状模型进行训练；例如，第一状态为体温偏高时，可以将实时图像信息的某个部位进行提取，例如禽舍为猪舍，某个部位为猪耳，这样可以在识别猪耳的成功率达到89％时表示训练成功。
例如，根据公式一计算出实时图像信息中的实际辐射温度；
W＝ε*σ*T4公式一
其中，W为辐射度，ε为灰体的发射率，若ε＝1，则该物体为黑体，灰体的发射率介于0和1之间，σ为史蒂芬－波茲曼比例常数，取σ＝5.67*10-8，T为绝对温度K。
对所述实时图像进行预处理；可以包括采用HSV颜色空间，H为一角度值，它代表色彩信息。为提高图像处理速度，将红外图像的S层图像进行二值化变化。
将所述进行预处理的实时图像通过Otsu算法进行分割以得到所述实时图像中特定区域；其中，所述特定区域的性状与其他区域的不同；
判断所述特定区域的性状特征值是否超过预设值；
当所述特定区域的性状特征值超过预设值时，得出所述牲畜的第一状态；其中，所述第一状态为异常状态。
当然，也可以是将所述实时视频流输入主动形状模型或者通过毫米波雷达以得出所述牲畜的第二状态；其中，所述第二状态包括正常运动状态和颠簸运动状态。
步骤S30：解析所述声音并与数据库的音频匹配得出所述牲畜的状态是否为第一状态。
在一些可行实施例中，服务器解析所述声音并与数据库的音频匹配得出所述牲畜的状态是否为第一状态。例如，解析所述声音是否处于正常状态。
当所述声音处于异常状态时，与数据库的异常声音库进行匹配以得出所述牲畜的具体异常状态。
判断所述具体异常状态是否与所述第一状态相符合。
当所述具体异常状态与所述第一状态相符合时，根据所述第一状态匹配与所述第一状态对应的治疗方案并将所述治疗方案通过弹窗的方式发送并显示于所述用户端；
接收用户通过操控所述用户端发送的确认指令并控制所述自动巡检机器人按照所述治疗方案去库房取药并加入到对应所述牲畜的食槽中。
当所述具体异常状态与所述第一状态不符合时，讲所述具体异常状态与所述第一状态反馈给用户端。
当能通过服务器进行对应抓药配方时，再通过工作人员将取好的药放在预设位置供自动巡检机器人去拿取并可在下次喂食时将药物放入到食物中。从而便于在牲畜生病时进行调控。
步骤S40：当得出所述牲畜的状态为所述第一状态时，生成并播放警示语以及将所述目标牲畜信息和处于的所述第一状态发送给用户端。
在一些可行实施例中，第一状态可以为发烧或者某个部位发生病变，服务器可以生成并播放警示语以及将所述目标牲畜信息和处于的所述第一状态发送给用户端。从而提醒用户进行对应的救助。
步骤S50：当得出所述牲畜的状态不是所述第一状态时，重新获取自动巡检机器人发送的目标牲畜信息、实时图像信息以及声音。
在一些可行实施例中，声音和图像判断的状态可能不同，这样有可能是误判。
步骤S60：当再次得出所述牲畜的状态不是所述第一状态时，生成移动指令以控制自动巡检机器人移动至下一个工位。
设置消除误判的机制，当服务器再次得出所述牲畜的状态不是所述第一状态时，生成移动指令以控制自动巡检机器人移动至下一个工位。
上述技术方案，具有以下优点：
通过获取自动巡检机器人发送的目标牲畜信息、实时图像信息以及声音；将所述实时图像信息输入主动形状模型以得出所述牲畜的第一状态；解析所述声音并与数据库的音频匹配得出所述牲畜的状态是否为第一状态；当得出所述牲畜的状态为所述第一状态时，生成并播放警示语以及将所述目标牲畜信息和处于的所述第一状态发送给用户端。能够通过自动巡检机器人进行自动环境巡检及通过服务器在出现问题时进行调控。
请参看图3，本申请还提供一种禽舍环境巡检及调控设备，所述设备包括：
获取信息模块10：用于获取自动巡检机器人发送的目标牲畜信息、实时图像信息以及声音。
模型转换模块20：将所述实时图像信息输入主动形状模型以得出所述牲畜的第一状态。
声音解析模块30：解析所述声音并与数据库的音频匹配得出所述牲畜的状态是否为第一状态。
报警模块40：用于当得出所述牲畜的状态为所述第一状态时，生成并播放警示语以及将所述目标牲畜信息和处于的所述第一状态发送给用户端。
请参阅图4，本申请还提供一种服务器30，可以用于自动巡检机器人、服务器、数据库以及禽舍组成的***，服务器30包括存储器301以及处理器302，其中，存储器301与所述处理器302通过总线303电连接。
其中，存储器301至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，SD或DX存储器等)、磁性存储器、磁盘、光盘等。存储器301在一些实施例中可以是服务器30的内部存储单元，例如该服务器30的硬盘。存储器301在另一些实施例中也可以是服务器30的外部存储设备，例如服务器30上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。存储器301不仅可以用于存储安装于车载设备的应用软件及各类数据，例如计算机可读程序的代码等，还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据，也即该第一存储器可以作为存储介质，存储介质存储有计算机可执行的禽舍环境巡检及调控程序。
处理器302在一些实施例中可以是中央处理器(Central Processing Unit,CPU)、控制器、微控制器、微处理器或其他数据处理芯片，处理器302可调用存储器301中存储的禽舍环境巡检及调控程序，以实现如下步骤：
步骤S10：获取自动巡检机器人发送的目标牲畜信息、实时图像信息以及声音。
在一些可行实施例中，服务器获取自动巡检机器人发送的目标牲畜信息、实时图像信息以及声音，例如，自动巡检机器人上配备有摄像机、拾音器、照相机或者红外摄像仪等一些特定功能的传感器来采集目标牲畜信息、实时图像信息以及声音。
步骤S20：将所述实时图像信息输入主动形状模型以得出所述牲畜的第一状态。
在一些可行实施例中，可以先对主动形状模型进行训练；例如，第一状态为体温偏高时，可以将实时图像信息的某个部位进行提取，例如禽舍为猪舍，某个部位为猪耳，这样可以在识别猪耳的成功率达到89％时表示训练成功。
例如，根据公式一计算出实时图像信息中的实际辐射温度；
W＝ε*σ*T4公式一
其中，W为辐射度，ε为灰体的发射率，若ε＝1，则该物体为黑体，灰体的发射率介于0和1之间，σ为史蒂芬－波茲曼比例常数，取σ＝5.67*10-8，T为绝对温度K。
对所述实时图像进行预处理；
将所述进行预处理的实时图像通过Otsu算法进行分割以得到所述实时图像中特定区域；其中，所述特定区域的性状与其他区域的不同；
判断所述特定区域的性状特征值是否超过预设值；
当所述特定区域的性状特征值超过预设值时，得出所述牲畜的第一状态；其中，所述第一状态为异常状态。
当然，也可以是将所述实时视频流输入主动形状模型或者通过毫米波雷达以得出所述牲畜的第二状态；其中，所述第二状态包括正常运动状态和颠簸运动状态。
步骤S30：解析所述声音并与数据库的音频匹配得出所述牲畜的状态是否为第一状态。
在一些可行实施例中，服务器解析所述声音并与数据库的音频匹配得出所述牲畜的状态是否为第一状态。例如，解析所述声音是否处于正常状态。
当所述声音处于异常状态时，与数据库的异常声音库进行匹配以得出所述牲畜的具体异常状态。
判断所述具体异常状态是否与所述第一状态相符合。
当所述具体异常状态与所述第一状态相符合时，根据所述第一状态匹配与所述第一状态对应的治疗方案并将所述治疗方案通过弹窗的方式发送并显示于所述用户端；
接收用户通过操控所述用户端发送的确认指令并控制所述自动巡检机器人按照所述治疗方案去库房取药并加入到对应所述牲畜的食槽中。
当所述具体异常状态与所述第一状态不符合时，讲所述具体异常状态与所述第一状态反馈给用户端。
当能通过服务器进行对应抓药配方时，再通过工作人员将取好的药放在预设位置供自动巡检机器人去拿取并可在下次喂食时将药物放入到食物中。从而便于在牲畜生病时进行调控。
步骤S40：当得出所述牲畜的状态为所述第一状态时，生成并播放警示语以及将所述目标牲畜信息和处于的所述第一状态发送给用户端。
在一些可行实施例中，第一状态可以为发烧或者某个部位发生病变，服务器可以生成并播放警示语以及将所述目标牲畜信息和处于的所述第一状态发送给用户端。从而提醒用户进行对应的救助。
步骤S50：当得出所述牲畜的状态不是所述第一状态时，重新获取自动巡检机器人发送的目标牲畜信息、实时图像信息以及声音。
在一些可行实施例中，声音和图像判断的状态可能不同，这样有可能是误判。
步骤S60：当再次得出所述牲畜的状态不是所述第一状态时，生成移动指令以控制自动巡检机器人移动至下一个工位。
设置消除误判的机制，当服务器再次得出所述牲畜的状态不是所述第一状态时，生成移动指令以控制自动巡检机器人移动至下一个工位。
上述技术方案，具有以下优点：
通过获取自动巡检机器人发送的目标牲畜信息、实时图像信息以及声音；将所述实时图像信息输入主动形状模型以得出所述牲畜的第一状态；解析所述声音并与数据库的音频匹配得出所述牲畜的状态是否为第一状态；当得出所述牲畜的状态为所述第一状态时，生成并播放警示语以及将所述目标牲畜信息和处于的所述第一状态发送给用户端。能够通过自动巡检机器人进行自动环境巡检及通过服务器在出现问题时进行调控。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种禽舍环境巡检及调控方法，其特征在于，所述方法包括：
获取自动巡检机器人发送的目标牲畜信息、实时图像信息以及声音；
将所述实时图像信息输入主动形状模型以得出所述牲畜的第一状态；
解析所述声音并与数据库的音频匹配得出所述牲畜的状态是否为第一状态；
当得出所述牲畜的状态为所述第一状态时，生成并播放警示语以及将所述目标牲畜信息和处于的所述第一状态发送给用户端。
2.如权利要求1所述的禽舍环境巡检及调控方法，其特征在于，所述图像信息包括视频流，所述将所述实时图像信息输入主动形状模型以得出所述牲畜的第一状态，具体包括：
将所述实时视频流输入主动形状模型以得出所述牲畜的第二状态；其中，所述第二状态包括正常运动状态和颠簸运动状态。
3.如权利要求1所述的禽舍环境巡检及调控方法，其特征在于，所述方法还包括：
当得出所述牲畜的状态不是所述第一状态时，重新获取自动巡检机器人发送的目标牲畜信息、实时图像信息以及声音；
当再次得出所述牲畜的状态不是所述第一状态时，生成移动指令以控制自动巡检机器人移动至下一个工位。
4.如权利要求1所述的禽舍环境巡检及调控方法，其特征在于，所述将所述实时图像信息输入主动形状模型以得出所述牲畜的第一状态，具体包括：
根据公式一计算出实时图像信息中的实际辐射温度；
W＝ε*σ*T4公式一
其中，W为辐射度，ε为灰体的发射率，若ε＝1，则该物体为黑体，灰体的发射率介于0和1之间，σ为史蒂芬－波茲曼比例常数，取σ＝5.67*10-8，T为绝对温度K。
5.如权利要求4所述的禽舍环境巡检及调控方法，其特征在于，所述将所述实时图像信息输入主动形状模型以得出所述牲畜的第一状态，具体还包括：
对所述实时图像进行预处理；
将所述进行预处理的实时图像通过Otsu算法进行分割以得到所述实时图像中特定区域；其中，所述特定区域的性状与其他区域的不同；
判断所述特定区域的性状特征值是否超过预设值；
当所述特定区域的性状特征值超过预设值时，得出所述牲畜的第一状态；其中，所述第一状态为异常状态。
6.如权利要求5所述的禽舍环境巡检及调控方法，其特征在于，所述解析所述声音并与数据库的音频匹配得出所述牲畜的状态是否为第一状态，具体包括：
解析所述声音是否处于正常状态；
当所述声音处于异常状态时，与数据库的异常声音库进行匹配以得出所述牲畜的具体异常状态；
判断所述具体异常状态是否与所述第一状态相符合。
7.如权利要求6所述的禽舍环境巡检及调控方法，其特征在于，所述方法还包括：
当所述具体异常状态与所述第一状态相符合时，根据所述第一状态匹配与所述第一状态对应的治疗方案并将所述治疗方案通过弹窗的方式发送并显示于所述用户端；
接收用户通过操控所述用户端发送的确认指令并控制所述自动巡检机器人按照所述治疗方案去库房取药并加入到对应所述牲畜的食槽中。
8.如权利要求7所述的禽舍环境巡检及调控方法，其特征在于，所述方法还包括：
当所述具体异常状态与所述第一状态不符合时，讲所述具体异常状态与所述第一状态反馈给用户端。
9.一种禽舍环境巡检及调控设备，其特征在于，所述设备包括：
获取信息模块：用于获取自动巡检机器人发送的目标牲畜信息、实时图像信息以及声音；
模型转换模块：将所述实时图像信息输入主动形状模型以得出所述牲畜的第一状态；
声音解析模块：解析所述声音并与数据库的音频匹配得出所述牲畜的状态是否为第一状态；
报警模块：用于当得出所述牲畜的状态为所述第一状态时，生成并播放警示语以及将所述目标牲畜信息和处于的所述第一状态发送给用户端。
10.一种介质，其特征在于，所述介质存储有可执行程序，所述可执行程序被执行时，实现如权利要求1-8任一项所述的禽舍环境巡检及调控方法。
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