[发明专利]一种基于猪只声音的猪只健康预警方法及系统

说明书

本发明提供一种基于猪只声音的猪只健康预警方法及系统，方法包括以下步骤：S1：通过放置于猪只栏位内部的声音采集卡，进行栏位内音频信号采集；S2：将所述采集的音频信号进行预处理，获取MFCC特征并保存为待上传音频数据；S3：将所述待上传音频数据传入到边缘计算主机，过滤音频数据中的噪声，提取有用特征信息；S4：将所述有用特征信息输入已经训练好的模型中进行推理分类，并根据模型分类结果记录异常数据并提醒工作人员有猪只异常声音的发生。与现有技术相比，该方法基于深度学习通过猪只声音特征判别猪只的健康，能够有效提高猪只的早期疾病预警，提高猪舍的监管，减少养殖场的安全风险。

技术领域

本发明涉及智能养殖技术领域，尤其是涉及一种基于猪只声音的猪只健康预警方法及系统。

背景技术

养猪业是我国畜牧业的重要组成部分，猪肉的产量与消费总量均超过其他肉类的50％。随着我国养猪业规模化、集约化、密闭式饲养程度的不断提高，养猪业的发展取得显著成果。但同时，猪只的监管水平与不断扩大的养殖规模之间的矛盾也日益凸显。

研究表明，猪只的叫声可以传递许多信息，包括健康状况。因此，对于养殖户来说持续监控这些叫声，可以为养殖生产提供有用的信息。传统的猪只健康判断需要人为蹲点，不仅消耗了大量的人力财力而且无法对猪只健康进行有效的监管。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于猪只声音的猪只健康预警方法及系统，该方法和系统基于深度学习通过猪只声音特征判别猪只的健康，能够有效提高猪只的早期疾病预警，提高猪舍的监管，减少养殖场的安全风险。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

本发明第一方面提供一种基于猪只声音的猪只健康预警方法，该方法包括以下步骤：

步骤1：通过放置于猪只栏位内部的声音采集卡，进行栏位内音频信号采集。

步骤2：将采集的音频信号进行预处理，获取MFCC特征并保存为待上传音频数据。具体包括以下步骤：

S2.1：对音频信号进行预加重处理，进而补偿音频信号的高频信号；

S2.2：对预加重处理后的音频信号进行分帧和加窗，并对分帧和加窗后的各帧音频信号进行快速傅里叶变换获取各帧的频谱、功率谱和能量谱；

S2.3：将能量谱通过一组Mel尺度的三角滤波器组，计算每个滤波器组输出的对数能量，并且通过离散余弦变换获取MFCC系数。

所述预加重处理为将音频信号通过一个高通滤波器。

步骤3：将所述待上传音频数据传入到边缘计算主机，过滤音频数据中的噪声，提取有用特征信息。

进一步地，通过深度残差收缩网络过滤所述音频数据中的噪声。

步骤4：将所述有用特征信息输入已经训练好的模型中进行推理分类，并根据模型分类结果记录异常数据并提醒工作人员有猪只异常声音的发生。

所述模型采用深度卷积神经网络进行训练，并通过反向传播进行参数调整进而使模型达到分类最优性能。

所述模型分类结果伴随一个0-1的分数评价。

进一步地，所述分数评价大于0.3为正常，小于0.3为异常。

所述异常数据包括猪只不连续呼吸声音，怪异刺耳声和打架声。

本发明另一方面还提供一种基于猪只声音的猪只健康预警系统，该系统包括：

声音采集卡：用于采集栏位内特定位置的音频信号；