[发明专利]基于视频骨骼的奶牛行为识别判断奶牛健康状况的方法

说明书

本发明公开基于视频骨骼的奶牛行为识别判断奶牛健康状况的方法，涉及视频行为识别技术领域，包括以下步骤：步骤一：摄像头采集图像，送到终端处理，人工标注并检测奶牛骨骼关键点；步骤二：采用Bottom‑up姿态估计方法算法获取奶牛的姿态，Bottom‑up姿态估计方法包括特征提取、地标定位、部位分组以及跟踪；特征提取：使用双线性插值的并行算法对图像进行处理，使用BatchNormalization进行批数据标准化，使用self‑attentiongating突出感兴趣区域的显著特征，改进了U‑net特征提取网络模型；本发明采用骨骼标定技术应用到奶牛来识别奶牛行为，增加了识别准确度并提高了创新性；和骨架数据相比，其他模态会产生更多的计算消耗，且在面对复杂背景以及人体尺度变化、视角变化和运动速度变化时鲁棒性不足。

技术领域

本发明涉及视频行为识别技术领域，具体涉及基于视频骨骼的奶牛行为识别判断奶牛健康状况的方法。

背景技术

奶牛养殖业现代化水平逐步提高，2019年中国牛奶产量为3201.2万吨，同比增长4.1％。2020年全国奶牛规模养殖(存栏量100头以上的奶牛养殖场)比重将近70％，奶牛数量6150千头，牛奶产量为3440万吨，同比增加7.5％。随着人们生活水平的提高，对奶制品的需求及质量都有了较高的要求。虽然我国的乳品行业发展十分迅速，但仍然存在诸多问题，其中，信息化程度低，规模化养殖下的精细管理粗糙及奶牛应激行为的快速感知、调控能力不足是阻碍奶牛养殖业发展的重要原因。目前，我国奶牛养殖将加快从粗放的散养向标准化、规模化养殖发展，更加注重养殖过程中的精细化、科学化管理，我国奶牛养殖业必将进入新的发展阶段。

动物行为是动物对来自环境或其机体本身刺激所产生的反应，动物的生理、病理、营养等内在状态会影响其外在行为。基本运动行为包含躺卧、站立、行走、饮水、进食，这些基本运动行为间接反映了奶牛的健康状态。奶牛有其自身的生活习性和行为特点，奶牛养殖过程中，奶牛繁殖检测和奶牛健康状态具有重要地位。正确了解、掌握奶牛的基本运动行为，以期实现对奶牛养殖过程中健康状态的智能感知，有利于奶牛疾病的预防及诊治，对提高养殖场经济效益及奶牛福利养殖具有重要意义。因此，开展无接触、无应激的奶牛基本运动行为的实时感知，对提高奶牛养殖业现代化水平具有重要意义。

利用视频分析技术进行动物行为的智能感知已成为精准畜牧领域的研究热点，为实现对奶牛健康状态信息的自动获取，对奶牛的无接触智能监测是奶牛养殖业信息获取智能化发展的一个重要方向，其中视频分析与图像处理技术受到了越来越多研究人员的关注。本研究开发一种在线实时目标奶牛基本运动行为识别算法，通过对自然环境下奶牛监控视频并将骨骼作为关键点进行分析，实现在线奶牛检测、跟踪及躺卧行为的实时识别。因此，开展基于深度学习的奶牛基本运动行为识别，对奶牛规模化精细养殖、健康状态智能感知及提升奶牛福利养殖具有十分重要的意义。奶牛福利随着奶牛业的不断发展，奶牛舒适度已经成为影响奶牛生产性能的瓶颈。越来越多的奶牛养殖者已然认识到，改善舒适度不只能够提升动物福利，还能够显著提高各项基金项目的成果。

目前常见的奶牛基本运动行为识别方法会存在以下问题：(1)耗费大量人力物力，人工成本高，工作效率低，管理难度大；(2)受环境噪声干扰严重，监测质量难以保证；(3)容易造成应激反应导致行为误判断。基于接触式传感器的方式虽然精度较高，但却存在系统硬件成本高，系统维护困难的问题，采集的信息多为奶牛外部物理参量，难以识别奶牛的高级行为。本研究针对上述问题采样智能视频监控，可以在人工参与最少的前提下进行实时监测，准确率非常高，是提高奶牛养殖管理水平的有效手段。目前，基于视频分析的动物行为感知方面的研究，受到越来越多研究者的高度关注。

发明内容

本发明的目的在于提供基于视频骨骼的奶牛行为识别判断奶牛健康状况的方法，解决了目前常见的奶牛基本运动行为识别方法会存在耗费大量人力物力，人工成本高，工作效率低，管理难度大；受环境噪声干扰严重，监测质量难以保证；容易造成应激反应导致行为误判断的问题。

本发明是通过以下技术方案解决上述技术问题的，本发明包括以下步骤：