笼养死鸡检测方法、系统、巡检机器人及存储介质

本发明涉及一种笼养死鸡检测方法、系统、巡检机器人及存储介质。属于死鸡检测领域。

背景技术：

1、在现代化的畜牧业中，提高生产效率和动物福利是核心目标之一。特别是在规模化的笼养环境中，快速准确地检测死亡鸡只对于维护鸡群健康和防止疾病传播至关重要。然而，传统的检测方法往往依赖于人工巡检，这不仅耗时而且效率低下，目前规模化鸡舍采用的层叠式鸡笼最高一层可达到2米以上，因此人工巡检对于高层鸡笼难度较大。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明提供了一种笼养死鸡检测方法、系统、巡检机器人及存储介质，其可以实现自动捕捉鸡只图像并进行预测，能够有效识别死亡鸡只并确定其位置，不仅提高了死鸡检测的效率和准确性，而且通过减少人工巡检的需要，显著降低了劳动力成本；同时，快速移除死亡鸡只有助于防止疾病的传播，保护鸡群的健康，从而提高整体的养殖效率和产品质量。

2、本发明的第一个目的在于提供一种笼养死鸡检测方法。

3、本发明的第二个目的在于提供一种笼养死鸡检测系统。

4、本发明的第三个目的在于提供一种巡检机器人。

5、本发明的第四个目的在于提供一种计算机可读存储介质。

6、本发明的第一个目的可以通过采取如下技术方案达到：

7、一种笼养死鸡检测方法，所述方法包括：

8、在巡检过程中通过云台相机获取鸡只视频流；

9、对单帧鸡只图像进行预处理操作，去除单帧鸡只图像中的鸡笼栏杆区域；

10、将去除鸡笼栏杆区域的鸡只图像输入训练好的死鸡检测模型中进行检测，输出鸡只类别，所述鸡只类别包括健康鸡只和死亡鸡只；

11、若检测到死亡鸡只，则保存死亡鸡只的信息，并控制云台相机在预设时间内对死亡鸡只的位置进行追踪拍摄；

12、在巡检完成后，将保存的死亡鸡只信息上传到管理平台中进行显示。

13、进一步的，所述死鸡检测模型为改进的yolov7模型，主干网络替换为mobilenetv3轻量级网络，在特征加强网络中加入了cbam注意力模块，并加入repulsion loss损失以及引入diou-nms非极大值抑制。

14、进一步的，所述repulsion loss损失的公式如下：

15、lrepulsion＝lrepgt+lrepbox

16、其中，lrepgt和lrepbox的公式如下：

17、

18、

19、其中：

20、

21、其中，p是图像帧，是iou得分值最大的真实框，p和之间通过iog损失进行评价:σ∈[0,1)是调整repusion loss损失对异常值的敏感度的平滑参数，pi和pj表示预测框的不同组，1是恒等函数，∈在被零除的情况下是一个小常数。

22、进一步的，所述非极大值抑制通过计算预测框与真实框的iou值及中心点的距离得出，计算公式如下：

23、

24、其中，m表示高置信度预测框，bi表示遍历各个框和置信度高的框的重合情况。rdiou的由下式计算得到：

25、

26、其中，c表示两个框最远的对角线距离，ρ(b,bgt)为两个框中心点的距离。

27、进一步的，所述在巡检过程中通过云台相机获取鸡只视频流之前，还包括：

28、获取笼养鸡只图像，作为训练图像；

29、对训练图像进行预处理操作，去除训练图像中的鸡笼栏杆区域；

30、对将去除鸡笼栏杆区域的训练图像进行标注及数据增强；

31、根据已标注及数据增强的训练图像，对死鸡检测模型进行初步训练，得到死鸡检测模型的权重；

32、以yolov7x模型为教师模型，以改进的yolov7模型为学生模型，采用知识蒸馏对死鸡检测模型进行重训练，得到训练好的死鸡检测模型。

33、进一步的，所述学生模型通过教师模型输出的软标签进行训练，且学生模型的损失函数结合软标签和硬标签进行梯度更新。

34、本发明的第二个目的可以通过采取如下技术方案达到：

35、一种笼养死鸡检测系统，所述系统包括：

36、获取单元，用于在巡检过程中通过图像采集装置获取鸡只视频流；

37、预处理单元，用于对单帧鸡只图像进行预处理操作，去除单帧鸡只图像中的鸡笼栏杆区域；

38、检测单元，用于将去除鸡笼栏杆区域的鸡只图像输入训练好的死鸡检测模型中进行检测，输出鸡只类别、检测框位置信息和置信度，所述鸡只类别包括健康鸡只和死亡鸡只；

39、跟踪单元，用于若检测到死亡鸡只，则保存死亡鸡只的信息，并控制图像采集装置在预设时间内对死亡鸡只的位置进行追踪拍摄；

40、上传单元，用于在巡检完成后，将保存的死亡鸡只信息上传到管理平台中进行显示。

41、本发明的第三个目的可以通过采取如下技术方案达到：

42、一种巡检机器人，包括机器人本体、采集设备和计算设备，所述采集设备和计算设备设置在机器人本体上，且采集设备与计算设备相连；

43、所述计算设备包括处理器以及用于存储处理器可执行程序的存储器，所述处理器执行存储器存储的程序时，实现上述的笼养死鸡检测方法。

44、进一步的，所述采集设备包括电动推杆、高层支架和相机组件，所述电动推杆固定在机器人本体上，所述高层支架为h型结构，并固定在电动推杆的顶部，所述相机组件分为两列，每列相机组件有多个相机组件，每个相机组件包括相机支架和云台相机，所述相机支架固定在高层支架上，所述云台相机固定在相机支架上。

45、本发明的第四个目的可以通过采取如下技术方案达到：

46、一种计算机可读存储介质，存储有程序，所述程序被处理器执行时，实现上述的笼养死鸡检测方法。

47、本发明相对于现有技术具有如下的有益效果：

48、本发明可以实现自动捕捉鸡只图像并进行预测，能够有效识别死亡鸡只并确定其位置，不仅提高了死鸡检测的效率和准确性，而且通过减少人工巡检的需要，显著降低了劳动力成本；同时，快速移除死亡鸡只有助于防止疾病的传播，保护鸡群的健康，从而提高整体的养殖效率和产品质量，能够在实际的规模化养殖场中可靠稳定地应用，并且与现有技术相比检测准确率更高、速度更快，在算法层面具有足够的创新性以及部分算法具有独创性。

技术特征：

1.一种笼养死鸡检测方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的笼养死鸡检测方法，其特征在于，所述死鸡检测模型为改进的yolov7模型，主干网络替换为mobilenetv3轻量级网络，在特征加强网络中加入了cbam注意力模块，并加入repulsion loss损失以及引入diou-nms非极大值抑制。

3.根据权利要求2所述的笼养死鸡检测方法，其特征在于，所述repulsion loss损失的公式如下：

4.根据权利要求2所述的笼养死鸡检测方法，其特征在于，所述非极大值抑制通过计算预测框与真实框的iou值及中心点的距离得出，计算公式如下：

5.根据权利要求2-4任一项所述的笼养死鸡检测方法，其特征在于，所述在巡检过程中通过云台相机获取鸡只视频流之前，还包括：

6.根据权利要求5所述的笼养死鸡检测方法，其特征在于，所述学生模型通过教师模型输出的软标签进行训练，且学生模型的损失函数结合软标签和硬标签进行梯度更新。

7.一种笼养死鸡检测系统，其特征在于，所述系统包括：

8.一种巡检机器人，其特征在于，包括机器人本体、采集设备和计算设备，所述采集设备和计算设备设置在机器人本体上，且采集设备与计算设备相连；

9.根据权利要求8所述的巡检机器人，其特征在于，所述采集设备包括电动推杆、高层支架和相机组件，所述电动推杆固定在机器人本体上，所述高层支架为h型结构，并固定在电动推杆的顶部，所述相机组件分为两列，每列相机组件有多个相机组件，每个相机组件包括相机支架和云台相机，所述相机支架固定在高层支架上，所述云台相机固定在相机支架上。

10.一种计算机可读存储介质，存储有程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时，实现权利要求1-6任一项所述的笼养死鸡检测方法。

技术总结本发明公开了一种笼养死鸡检测方法、系统、巡检机器人及存储介质，所述方法包括：在巡检过程中通过云台相机获取鸡只视频流；对单帧鸡只图像进行预处理操作，去除单帧鸡只图像中的鸡笼栏杆区域；将去除鸡笼栏杆区域的鸡只图像输入训练好的死鸡检测模型中进行检测，输出鸡只类别、检测框位置信息和置信度；若检测到死亡鸡只，则保存死亡鸡只的信息，并控制云台相机在预设时间内对死亡鸡只的位置进行追踪拍摄；在巡检完成后，将保存的死亡鸡只信息上传到管理平台中进行显示。本发明不仅提高了死鸡检测的效率和准确性，而且通过减少人工巡检的需要，显著降低了劳动力成本；同时可以保护鸡群的健康，从而提高整体的养殖效率和产品质量。技术研发人员：张铁民,杨继康,方成受保护的技术使用者：华南农业大学技术研发日：技术公布日：2024/7/29