[发明专利]基于人工智能的识别孕囊数量的方法、装置、设备和介质

说明书

本申请涉及一种基于人工智能的识别孕囊数量的方法、装置、计算机设备和存储介质。采用本申请能够减少每幅待检测图像的检测时间，提升识别精准度，提高妊娠检测效率。上述方法包括：采集牲畜预设部位的待检测图像；将待检测图像输入至预先构建的孕囊检测模型，以使上述预先构建的孕囊检测模型检测上述待检测图像中的孕囊并输出孕囊检测结果；根据该孕囊检测结果确定牲畜的孕囊的数量。

技术领域

本申请涉及养殖技术领域，特别是涉及一种基于人工智能的识别孕囊数量的方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

在牲畜养殖领域，为提高生产效率，需要对牲畜进行怀孕检测。

目前的动物孕检都是由人工对牲畜的B超图片进行识别和确认，但由于B超仪检测出的图片亮度和分辨率不够高，导致人眼的识别率有限，需要检测人员对图像花更多的时间去观察，也需要检测人员积累大量的经验，这对养殖场来说，会提升人力成本，降低生产效率。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种基于人工智能的识别孕囊数量的方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种基于人工智能的识别孕囊数量的方法，所述方法包括：

采集牲畜预设部位的待检测图像；

将所述待检测图像输入至预先构建的孕囊检测模型，以使所述预先构建的孕囊检测模型检测所述待检测图像中的孕囊并输出孕囊检测结果；

根据所述孕囊检测结果确定所述牲畜的孕囊的数量。

在一个实施例中，所述将所述待检测图像输入至预先构建的孕囊检测模型，以使所述预先构建的孕囊检测模型检测所述待检测图像中的孕囊并输出孕囊检测结果，包括：

将所述待检测图像输入至所述孕囊检测模型，以使所述孕囊检测模型通过预设的网络步幅因子对所述待检测图像进行下采样，得到下采样特征图；针对所述下采样特征图中的每一个单元对所述孕囊进行预测，得到多组预测参数集；根据所述多组预测参数集，计算基于所述每一个单元在所述下采样特征图中形成的孕囊检测区域中包含所述孕囊的置信度；基于对所述孕囊检测区域中包含所述孕囊的置信度进行非最大值抑制处理，将所述孕囊检测区域中包含所述孕囊的置信度映射为孕囊检测区域中包含所述孕囊的概率值；根据所述概率值的大小针对所述孕囊进行标注，输出带有标注的孕囊检测结果。

在一个实施例中，所述方法还包括：

获取所述孕囊检测模型输出的所述带有标注的孕囊检测结果；

所述根据所述孕囊检测结果确定所述牲畜的孕囊的数量，包括：

根据所述孕囊检测结果中的所述标注的个数，计算得到所述牲畜的孕囊的数量。

在一个实施例中，所述孕囊检测模型中的基础网络为mobilenet神经网络。

在一个实施例中，所述采集牲畜预设部位的待检测图像之前，所述方法还包括：

获取样本图像；

获取对所述样本图像所包含的所述孕囊进行标注得到的标注信息；

使用所述样本图像和所述标注信息构建所述孕囊检测模型。

在一个实施例中，所述获取样本图像之后，还包括：

对所述样本图像进行饱和度、曝光度、色调和/或抖动调节，得到调节后的样本图像；

所述使用所述样本图像和所述标注信息构建所述孕囊检测模型，包括：

利用所述调节后的样本图像和所述标注信息构建所述孕囊检测模型。