[发明专利]基于人工智能的妊娠检测方法、装置、计算机设备和介质

说明书

本申请涉及一种基于人工智能的妊娠检测方法、装置、计算机设备和存储介质。采用本申请能够缩短牲畜妊娠检测时间，提升妊娠检测准确度，从而提升妊娠检测效率。所述方法包括：通过采集牲畜预设部位的待检测视频流，将上述待检测视频流输入至预先构建的怀孕状态分类模型，以使该怀孕状态分类模型基于上述待检测视频流输出不同怀孕状态对应的概率值；该怀孕状态分类模型采用基于时序的神经网络模型；根据不同怀孕状态对应的概率值的相对大小，确定上述牲畜的孕检结果。

技术领域

本申请涉及妊娠图像检测技术领域，特别是涉及一种基于人工智能的妊娠检测方法、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，保障牲畜健康生产，需要对牲畜进行怀孕检测。目前的牲畜孕检都需要在牲畜怀孕达到一定阶段后才能采集孕囊的B超图像，然后由人工进行孕囊辨别，以母猪为例，一般母猪怀孕后需要至少28日孕龄以上，这时采集到的B超图像才能被人眼识别出孕囊形状。而小孕龄的牲畜由于孕检的B超图像上没有特别明显的孕囊形状，人眼辨别难度高，无法尽早辨别牲畜是否受孕，进而影响了养殖场的喂养策略，降低了生产效率。

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妊娠检测方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种基于人工智能的妊娠检测方法，应用于计算机设备，所述方法包括：

采集牲畜预设部位的待检测视频流；

将所述待检测视频流输入至预先构建的怀孕状态分类模型，以使所述怀孕状态分类模型基于所述待检测视频流输出不同怀孕状态对应的概率值；所述怀孕状态分类模型采用基于时序的神经网络模型；

根据所述不同怀孕状态对应的概率值的相对大小，确定所述牲畜的孕检结果。

在其中一个实施例中，所述采集牲畜预设部位的待检测视频流之前，还包括：

获取样本视频流；所述样本视频流包括怀孕样本视频流和空怀样本视频流；

利用所述怀孕样本视频流和空怀样本视频流对待训练怀孕状态分类模型进行调参训练，构建所述怀孕状态分类模型。

在其中一个实施例中，所述将所述待检测视频流输入至预先构建的怀孕状态分类模型，以使所述怀孕状态分类模型基于所述待检测视频流输出不同怀孕状态对应的概率值，包括：

通过所述怀孕状态分类模型以预设的频率采集所述待检测视频流中的多个视频帧，识别各个视频帧中的孕囊部位的图像，根据所述各个视频帧中的孕囊部位的图像计算所述各个视频帧中的孕囊的特征值，根据所述各个视频帧中的孕囊的特征值预测得到所述概率值。

在其中一个实施例中，所述通过所述怀孕状态分类模型以预设的频率采集所述待检测视频流中的多个视频帧之后，还包括：

通过所述怀孕状态分类模型中的滤波器对各个视频帧进行滤波处理得到降噪后的视频帧。

在其中一个实施例中，所述预设部位的待检测视频流，包括：在所述预设部位按照顺时针方向采集的视频流，或者，在所述预设部位按照逆时针方向采集的视频流。

在其中一个实施例中，所述怀孕状态分类模型包括前向传播模型和反向传播模型，所述将所述待检测视频流输入至预先构建的怀孕状态分类模型，以使所述怀孕状态分类模型基于所述待检测视频流输出不同怀孕状态对应的概率值，包括：

将所述顺时针方向的视频流输入所述前向传播模型，计算得到第一系数组；

将所述逆时针方向的视频流输入所述反向传播模型，计算得到第二系数组；

根据所述第一系数组和所述第二系数组，以及预设的权重计算得到所述牲畜不同怀孕状态对应的概率值。