[发明专利]体重估计方法、装置、系统和存储介质

说明书

本发明公开了一种体重估计方法、装置、系统和存储介质，涉及动物监控领域。体重估计方法包括：检测获取的图像中被测对象的轮廓，其中，被测对象为动物；根据被测对象的轮廓确定被测对象的图像信息；将包括图像信息的估重参考信息输入到预先训练的体重估计模型中，获得估计的被测对象的体重，其中，体重估计模型是采用样本被测对象的实际体重以及包括样本被测对象的图像训练的。从而可以在不借助体重秤的前提下对动物的体重进行估计，并且避免了人工估计方式所带来的偏差，提高了动物估重的便捷度和准确度。

技术领域

本发明涉及动物监控领域，特别涉及一种体重估计方法、装置、系统和存储介质。

背景技术

传统养猪行业采用大栏对育肥猪进行饲养。在育肥猪的饲养过程或者售卖过程中，养殖场需要获知猪只的体重，以便对猪只的生长情况进行评估。并且，在需要对猪只的肉料比进行评价时，也需要随时获取猪只的体重。

目前，一般采用以下方法获取育肥猪的体重。第一种方法是在育肥猪出栏售卖的时候，通过地磅对群体猪只的体重进行称量。第二种方法是将猪只赶到体重秤上进行单只称重。第三种途径是由有经验的饲养员观察猪只，并凭经验对猪只的体重进行估算。

发明内容

发明人经过分析后发现，在称重时，猪只会不停的移动，导致测量结果并不准确，并且赶猪入称有也会有一些难度。而人工估算方式的偏差较大，并且饲养员的经验会严重影响体重估计的精确度。因此，相关技术提供的方式的实施难度大、准确度低。

本发明实施例所要解决的一个技术问题是：如何提高动物称重的便捷度和准确度。

根据本发明一些实施例的第一个方面，提供一种体重估计方法，包括：检测获取的图像中被测对象的轮廓，其中，被测对象为动物；根据被测对象的轮廓确定被测对象的图像信息；将包括图像信息的估重参考信息输入到预先训练的体重估计模型中，获得估计的被测对象的体重，其中，体重估计模型是采用样本被测对象的实际体重以及包括样本被测对象的图像训练的。

在一些实施例中，体重估计模型为逻辑回归模型。

在一些实施例中，图像包括多个被测对象；体重估计方法还包括：根据估计的图像中每个被测对象的体重，确定多个被测对象的总体重或平均体重。

在一些实施例中，多个被测对象位于同一栏位，并且具备相同的生长信息，生长信息为日龄或年龄。

在一些实施例中，估重参考信息还包括被测对象的生长信息、品种、性别中的至少一种。

在一些实施例中，被测对象的图像信息包括被测对象的轮廓中的像素点的信息，轮廓中的像素点的信息包括像素值、像素点的坐标、像素点的数量中的至少一种。

在一些实施例中，被测对象的图像信息包括被测对象的轮廓上的像素点的坐标。

在一些实施例中，体重估计方法还包括：对多个样本被测对象进行称重，获得每个样本被测对象的实际体重；获取包括一个或多个样本被测对象的样本图像；标记样本图像中样本被测对象的轮廓；根据样本被测对象的轮廓确定样本被测对象的样本图像信息；将包括样本图像信息的估重参考信息输入到体重估计模型中，获得估计的样本被测对象的体重；根据估计的样本被测对象的体重和样本被测对象的实际体重，对体重估计模型进行训练。

在一些实施例中，被测对象的身体上绘制有标识；体重估计方法还包括：识别样本图像中样本被测对象身体上的标识；根据预先建立的标识与实际体重的对应关系，将同一样本被测对象的实际体重和估计的体重进行对应。