[发明专利]一种基于物联网的养猪场体温监测系统

说明书

本发明公开了一种基于物联网的养猪场体温监测系统，涉及养猪场体温监测技术领域，设置坐标匹配模块为每头猪进行编号并获取定位；设置红外热成像模块通过红外热成像仪实时获取养猪场内的热源图像；设置模型训练模块收集热源图像，训练出从热源图像中识别出猪的神经网络模型；设置物体识别模块使用神经网络模型实时搜寻养猪场内的猪并获取每头猪的位置；设置体温监测模块根据猪的位置，实时获取每头猪的体温；并判断猪的体温是否异常；设置体温报警模块根据体温异常猪在养猪场内的位置，提醒饲养员出现异常的猪的编号；保证了在猪体温异常的第一时间通知到饲养员。

技术领域

本发明属于养猪场养殖领域，涉及物联网技术，具体是一种基于物联网的养猪场体温监测系统。

背景技术

猪肉作为人们日常生活中不可或缺的肉类食物，猪肉的安全以及肉质均与养猪场的养殖技术息息相关；养殖场需要时刻关注着每头猪的健康情况；监测猪的体温是作为监测健康状况的一个重要手段；当出现猪的体温过高或过低时，需要及时带猪前往检测、观察以及治疗；谨防传染疾病的发生；

然而目前的体温监测系统往往是靠人工定期的对每头猪进行体温检测，耗费了大量人力，且检测的不及时；因此，需要一个自动式的对猪体温进行监测，并第一时间发现报警的体温监测系统；

为此，提出一种基于物联网的养猪场体温监测系统。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本发明提出一种基于物联网的养猪场体温监测系统，该一种基于物联网的养猪场体温监测系统设置坐标匹配模块为每头猪进行编号并获取定位；设置红外热成像模块通过红外热成像仪实时获取养猪场内的热源图像；设置模型训练模块收集热源图像，训练出从热源图像中识别出猪的神经网络模型；设置物体识别模块使用神经网络模型实时搜寻养猪场内的猪并获取每头猪的位置；设置体温监测模块根据猪的位置，实时获取每头猪的体温；并判断猪的体温是否异常；设置体温报警模块根据体温异常猪在养猪场内的位置，提醒饲养员出现异常的猪的编号；保证了在猪体温异常的第一时间通知到饲养员。

为实现上述目的，根据本发明的第一方面的实施例提出一种基于物联网的养猪场体温监测系统，包括坐标匹配模块、红外热成像模块、模型训练模块、物体识别模块、体温监测模块以及体温报警模块；其中，各个模块之间通过电气和/或无线网络方式连接；

其中所述坐标匹配模块主要用于为每头猪进行编号，并实时获取每头猪的位置；

所述坐标匹配模块通过人工标记的方式为每头猪设置一个唯一的编号；且所述坐标匹配模块在每头猪身上绑定一个定位装置；该定位装置预先存储每头猪的编号；该定位装置实时将每头猪的位置以及猪的编号发送至体温报警模块；

其中，所述红外成像模块主要用于采用红外成像技术获取养猪场的热源图像；

所述红外热成像模块包括安装在养猪场不同位置的若干红外热成像仪；每个红外热成像仪实时生成养猪场检测范围内的热源图像；可以理解的是，在热源图像中，不同的颜色代表了不同的温度；一般具有温度的猪在热源图像中的身体颜色与周围颜色不同；猪的热源图像颜色相较周围颜色显得更深且更鲜艳；因此，可通过热源图像中颜色的差异获取养猪场中热源的形状；每个红外热成像仪实时将热源图像发送至物体识别模块以及体温监测模块；每个红外热成像仪的安装位置根据养猪场的实际形状和结构确定；

其中，所述模型训练模块主要用于训练出根据热源图像，识别物体形态的神经网络模型；

所述模型训练模块训练识别物体形态的神经网络模型包括以下步骤：

步骤S1：所述模型训练模块预先收集若干热源图像；并在热源图像中对具有热度的物体打上标签；具体的，可以将猪标记为1，将其余具有温度的物体标记为0；

步骤S2：所述模型训练模块将收集到的打上标签的热源图像作为输入，输入至CNN神经网络模型中；所述CNN神经网络模型的输出为预测的热源图像中的热源是否为猪；所述CNN神经网络模型以输出的判断与热源图像的实际标记进行比较，以预测的准确率作为CNN神经网络的训练目标；所述CNN神经网络的训练参数根据实际经验进行设置以及调节；