牲畜体温监测方法、装置、电子设备和存储介质与流程

1.本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种牲畜体温监测方法、装置、电子设备和存储介质。


背景技术：

2.体温测量是猪只养殖过程中一项非常重要的工作，对猪只体温的监测成为衡量猪只生理健康的一种重要途径。
3.目前，猪只体温监测方法主要包括传统水银测温计和红外测温枪两种测温方式。传统水银测温计测温方式易引起猪只产生过激行为，不仅对猪只的健康产生一定的影响，还可能对测量人员造成伤害。红外测温枪测温方式由于人工选取测量点时具有随机性，容易造成测量结果不准确，误差较大。
4.此外，这两种测温方式均需要人工参与，费时费力的同时，猪只体温测量的效率较低。


技术实现要素：

5.本发明提供一种牲畜体温监测方法、装置、电子设备和存储介质，用以解决现有技术中牲畜体温监测需要人工参与费时费力，且效率较低误差大的缺陷。
6.本发明提供一种牲畜体温监测方法，包括：
7.确定待监测牲畜的热图像；
8.对所述热图像进行目标检测，得到所述热图像中所述待监测牲畜的待监测部位的部位区域，所述待监测部位包括耳部和/或头部；
9.基于所述热图像中所述部位区域的温度数据，对所述待监测牲畜进行体温监测。
10.根据本发明提供的牲畜体温监测方法，所述对所述热图像进行目标检测，得到所述热图像中所述待监测牲畜的待监测部位的部位区域，包括：
11.对所述热图像进行目标检测，得到所述热图像中所述待监测牲畜的待监测部位的初始部位区域，以及所述热图像中所述待监测牲畜的个体区域；
12.在所述初始部位区域对应的部位质心在所述个体区域之内的情况下，将所述初始部位区域确定为所述待监测牲畜的待监测部位的部位区域。
13.根据本发明提供的牲畜体温监测方法，所述热图像中所述部位区域的温度数据基于如下步骤确定：
14.基于所述热图像中所述耳部的部位区域对应的温度矩阵，确定所述耳部的最高温度值和平均温度值；
15.和/或，基于所述热图像中所述头部的部位区域对应的温度矩阵，确定所述头部的最高温度值；
16.基于所述耳部的最高温度值和平均温度值，和/或，所述头部的最高温度值，确定所述部位区域的温度数据。
17.根据本发明提供的牲畜体温监测方法，所述基于所述热图像中所述部位区域的温度数据，对所述待监测牲畜进行体温监测，包括：
18.将所述热图像中所述部位区域的温度数据，与所述部位区域对应的正常温度范围值进行比较，得到比较结果；
19.在所述比较结果为所述部位区域的温度数据超出所述正常温度范围值的情况下，确定所述待监测牲畜的体温异常，并进行预警；
20.在所述比较结果为所述部位区域的温度数据未超出所述正常温度范围值的情况下，确定所述待监测牲畜的体温正常。
21.根据本发明提供的牲畜体温监测方法，所述将所述热图像中所述部位区域的温度数据，与所述部位区域对应的正常温度范围值进行比较，得到比较结果，包括：
22.在所述部位区域包括耳部区域的情况下，将所述温度数据中耳部的最高温度值和平均温度值，与耳部的正常温度范围值进行比较，得到比较结果；
23.在所述部位区域不包括耳部区域的情况下，将所述温度数据中头部的最高温度值，与头部的正常温度范围值进行比较，得到比较结果。
24.根据本发明提供的牲畜体温监测方法，所述正常温度范围值基于如下步骤确定：
25.确定健康牲畜在不同时段的多张热图像；
26.基于所述多张热图像，确定所述健康牲畜在不同时段部位区域的温度数据；
27.基于所述健康牲畜在不同时段部位区域的温度数据，确定所述部位区域对应的正常温度范围值。
28.根据本发明提供的牲畜体温监测方法，所述确定待监测牲畜的热图像，包括：
29.确定待监测牲畜的初始热图像；
30.对所述初始热图像进行平滑滤波和/或锐化处理，得到所述热图像。
31.根据本发明提供的牲畜体温监测方法，所述对所述热图像进行目标检测，得到所述热图像中所述待监测牲畜的待监测部位的部位区域，包括：
32.对所述热图像进行目标检测，得到所述热图像中所述待监测牲畜的耳部矩形区域；
33.对所述耳部矩形区域进行耳部分割，得到所述待监测牲畜的耳部区域。
34.本发明还提供一种牲畜体温监测装置，包括：
35.图像确定单元，用于确定待监测牲畜的热图像；
36.目标检测单元，用于对所述热图像进行目标检测，得到所述热图像中所述待监测牲畜的待监测部位的部位区域，所述待监测部位包括耳部和/或头部；
37.体温监测单元，用于基于所述热图像中所述部位区域的温度数据，对所述待监测牲畜进行体温监测。
38.本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述牲畜体温监测方法。
39.本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述牲畜体温监测方法。
40.本发明还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器
执行时实现如上述任一种所述牲畜体温监测方法。
41.本发明提供的牲畜体温监测方法、装置、电子设备和存储介质，对待监测牲畜的热图像进行目标检测，得到热图像中待监测牲畜的待监测部位的部位区域，根据热图像中部位区域的温度数据，对待监测牲畜进行体温监测。相较于现有技术中采用水银测温计的方式，更加有利于牲畜及工作人员的健康，同时降低了人力成本，提高了工作效率；相较于红外测温枪的方式，克服了人工选取测温点的随机性，对与直肠温度最为接近的耳部或头部的温度数据进行监测，使得体温监测更加全面和准确。
附图说明
42.为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
43.图1是本发明提供的牲畜体温监测方法的流程示意图之一；
44.图2是本发明提供的牲畜体温监测方法中步骤120的流程示意图之一；
45.图3是本发明提供的部位区域的温度数据确定方法的流程示意图之一；
46.图4是本发明提供的牲畜体温监测方法中步骤130的流程示意图；
47.图5是本发明提供的部位温度比较方法的流程示意图；
48.图6是本发明提供的正常温度范围值确定方法的流程示意图；
49.图7是本发明提供的牲畜体温监测方法中步骤110的流程示意图；
50.图8是本发明提供的牲畜体温监测方法中步骤120的流程示意图之二；
51.图9是本发明提供的部位区域的温度数据确定方法的流程示意图之二；
52.图10是本发明提供的牲畜体温监测装置的结构示意图；
53.图11是本发明提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
54.为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
55.目前，猪只体温监测方式主要可分为基于传统测温方式和基于红外测温枪测温方式的猪只体温监测。
56.其中，传统测温方式是2-3名工作人员采用水银温度计测量猪只的肛门温度，基于猪只的肛门温度进行体温监测。该方式一方面对猪只的生理及身体健康会带来危害，不利于猪只的健康生长。特别是当猪只感染疾病而测温人员又不知情时，会存在人畜交叉感染的可能性；另一方面，此测温过程至少需要2-3名工作人员配合进行测温，一次有效的测温过程要花费5-6分钟的时间，对人力成本和时间成本都有极大的消耗。在面对大规模的养殖时，企业的养殖人员的成本费用会增加很多，工作效率也比较低，为企业增加了一些不合理的负担，降低企业效益。
57.红外测温枪测温方式是1名工作人员手持红外测温枪，选取猪只的眼睛或者耳根部位的某一点进行温度测量，基于测得的温度进行体温监测。针对多头猪只，依次重复此过程，直至完成全部的猪只体温监测。虽然测温方式简单、快捷，但是人工选取关键部位的测量点时具有随机性，在对猪只同一部位进行测量时，会因为测温点的位置不同出现不同的测温结果，容易造成测量的不准确，给猪只体温监测带来错误。
58.基于此，为了降低大规模养殖成本，提高牲畜体温监测的效率和准确性，本发明实施例提供一种牲畜体温监测方法，该方法不仅可以用于对猪只进行体温监测，还可以用于对牛、羊等其他牲畜进行体温检测，本发明实施例对此不作具体限定。
59.图1是本发明提供的牲畜体温监测方法的流程示意图之一。如图1所示，该方法包括：
60.步骤110，确定待监测牲畜的热图像。
61.具体地，待监测牲畜是指需要进行体温监测的牲畜。此处的热图像是指可以记录待监测牲畜本身或向外辐射的热量或温度的图像，可通过热像仪采集得到。
62.例如，根据待检测牲畜实际栏位情况，利用巡检机器人和红外热成像相机对不同栏位的待监测牲畜进行拍摄，得到待监测牲畜的热图像。
63.需要说明的是，待监测牲畜的热图像可以是由热像仪采集得到的包含待监测牲畜的初始热图像，也可以是对初始热图像进行去噪、清晰度增强等图像处理后，得到的热图像，本发明实施例对此不作具体限定。
64.步骤120，对热图像进行目标检测，得到热图像中待监测牲畜的待监测部位的部位区域，待监测部位包括耳部和/或头部。
65.具体地，待监测部位是指对待监测牲畜身体上的一个或多个部位进行温度监测的部位，经大量研究发现，牲畜的耳部和头部的温度与直肠温度最为接近，能真实反映待监测牲畜的体温。同时考虑到在采集待监测牲畜的热图像过程中，会受到待监测牲畜的姿态影响，因此待监测部位可以是耳部，也可以是头部，还可以同时包括耳部和头部。
66.需要说明的是，耳部定义为包括待监测牲畜的耳部轮廓区域及耳根；头部定义为待监测牲畜的整个头部位置，包括耳朵、耳根，在鼻子可见时也包括鼻子。
67.相应地，对热图像进行目标检测，此处的目标可以是待监测牲畜的头部和耳部。通过目标检测，可以得到热图像中包含的待监测牲畜的耳部区域，或者得到热图像中包含的待监测牲畜的头部区域，或者同时得到热图像中包含的待监测牲畜的耳部区域和头部区域。
68.可理解的是，此处的部位区域是指待监测牲畜的待监测部位在热图像中的位置，具体可以是热图像中包含的耳部区域或者头部区域，或者耳部和头部区域。
69.进一步地，部位区域可以用矩形框表示，还可以在得到矩形框表示的部位区域的基础上进行耳部和/或头部分割，得到部位分割后用部位轮廓线表示的部位区域，本发明实施例对此不作具体限定。
70.步骤130，基于热图像中部位区域的温度数据，对待监测牲畜进行体温监测。
71.具体地，步骤120中得到的部位区域可反映待监测部位在热图像中的位置，结合该热图像中每个像素点对应的测温结果，即可得到热图像中部位区域的温度数据。由此得到的部位区域的温度数据可反映待监测牲畜的部位温度，比如耳部的温度数据，和/或头部的
温度数据。
72.需要说明的是，部位区域的温度数据可以用温度矩阵表示，温度矩阵的大小与部位区域的大小一致，温度矩阵中某一位置点的值，就是热图像中部位区域同一位置点对应的测温值。
73.优选的，还可根据温度矩阵中各位置点的测温值，得到部位区域的平均值、最大值或最小值等。
74.在得到部位区域的温度数据的基础上，即可根据部位区域的温度数据，对待监测牲畜进行体温监测。
75.例如，可监测待监测牲畜同一部位在一天中不同时段的温度值和温度变化曲线，或待监测牲畜同一部位处于不同生理时期时的温度值和温度变化曲线，或待监测牲畜不同部位在同一时段的温度值，或待监测牲畜的体温是否存在异常，体温是否偏高或偏低等。
76.本发明实施例提供的方法，对待监测牲畜的热图像进行目标检测，得到热图像中待监测牲畜的待监测部位的部位区域，根据热图像中部位区域的温度数据，对待监测牲畜进行体温监测。相较于现有技术中采用水银测温计的方式，更加有利于牲畜及工作人员的健康，同时降低了人力成本，提高了工作效率；相较于红外测温枪的方式，克服了人工选取测温点的随机性，对与直肠温度最为接近的耳部或头部的温度数据进行监测，使得体温监测更加全面和准确。
77.基于上述实施例，图2是本发明提供的牲畜体温监测方法中步骤120的流程示意图之一。如图2所示，步骤120具体包括：
78.步骤121，对热图像进行目标检测，得到热图像中待监测牲畜的待监测部位的初始部位区域，以及热图像中待监测牲畜的个体区域；
79.步骤122，在初始部位区域对应的部位质心在个体区域之内的情况下，将初始部位区域确定为待监测牲畜的待监测部位的部位区域。
80.具体地，考虑到当待监测牲畜为多只，或者受限于图像拍摄时待监测牲畜的姿态影响，得到的热图像中包括多只待监测牲畜的部位区域，比如热图像中包括三处或以上的耳朵区域。
81.因此，为了进一步提高目标检测的准确性，确保得到热图像中针对待监测牲畜的待监测部位区域，在进行目标检测时增加针对待监测牲畜的个体检测，此处的个体为待监测牲畜的整个身体。
82.可理解的是，步骤121中的目标可包括待监测牲畜的耳部、头部和个体。经目标检测得到热图像中待监测牲畜的待监测部位的初始部位区域，以及热图像中待监测牲畜的个体区域。初始部位区域即初始耳部和/或头部区域。
83.进一步地，可将采集得到热图像输入训练好的目标检测模型，得到目标检测模型输出的初始部位区域和个体区域。
84.在执行步骤121之前，还可以预先对目标检测模型进行训练，具体可以通过如下方法进行模型训练：
85.首先，采集大量样本热图像，根据设置的检测目标，对样本热图像进行标注，标注样本热图像对应的目标区域，构建目标检测数据集。标注时，可以采用labelimg工具对耳部、头部和个体进行矩形框标注。
86.随即将目标检测数据集输入至初始模型中进行训练，初始模型在训练过程中，可以学习相同部位之间的共性特征，以及不同部位之间的差异性特征，由此训练得到的目标检测模型能够更好地实现耳部、头部和个体的检测。
87.进一步地，在模型训练时，借鉴迁移学习的思想，对网络层进行冻结，可以加快模型训练，有效提高模型的性能。
88.在得到热图像中待监测牲畜的待监测部位的初始部位区域的基础上，即可确定初始部位区域对应的部位质心。比如，耳部对应的耳部质心，或头部对应的头部质心。
89.初始部位区域对应的部位质心的位置，可以根据初始部位区域对应的热图像，通过加权定位质心算法、二值化质心定位算法或者三点定位三角形质心算法确定，可以根据实际情况灵活选择。
90.得到初始部位区域对应的部位质心的位置后，即可判断部位质心是否在个体区域之内，在初始部位区域对应的部位质心在个体区域之内的情况下，表示该初始部位区域属于待监测牲畜自身的部位区域，即可将初始部位区域确定为待监测牲畜的待监测部位的部位区域。
91.可理解的是，在初始部位区域对应的部位质心不在个体区域之内的情况下，表示该初始部位区域不属于待监测牲畜自身的部位区域，为无效的干扰目标区域，可丢弃不进行处理。
92.本发明实施例提供的方法，对热图像进行目标检测，得到热图像中待监测牲畜的初始部位区域和个体区域；通过判断初始部位区域的部位质心是否在个体区域内，对初始部位区域进行进一步筛选，以得到待监测牲畜的待监测部位的部位区域，从而进一步提高了目标检测得到的部位区域的准确性。
93.基于上述任一实施例，图3是本发明提供的部位区域的温度数据确定方法的流程示意图之一。如图3所示，热图像中部位区域的温度数据基于如下步骤确定：
94.步骤310，基于热图像中耳部的部位区域对应的温度矩阵，确定耳部的最高温度值和平均温度值；和/或，
95.步骤320，基于热图像中头部的部位区域对应的温度矩阵，确定头部的最高温度值；
96.步骤330，基于耳部的最高温度值和平均温度值，和/或，头部的最高温度值，确定部位区域的温度数据。
97.具体地，热图像中耳部的部位区域对应的温度矩阵，可通过对热图像进行温度解析得到，温度矩阵的大小与耳部的部位区域的尺寸一致。温度矩阵中某一位置点的值，就是热图像中耳部的部位区域同一位置点对应的测温值。根据温度矩阵中各个位置点的温度值，即可得到耳部的最高温度值和平均温度值。
98.同样的，根据热图像中头部的部位区域对应的温度矩阵中，各个位置点的温度值，即可得到头部的最高温度值。
99.随即，可将得到的耳部的最高温度值和平均温度值作为部位区域的温度数据，或将头部的最高温度值作为部位区域的温度数据，或部位区域的温度数据同时包括耳部的最高温度值和平均温度值，以及头部的最高温度值。
100.基于上述任一实施例，图4是本发明提供的牲畜体温监测方法中步骤130的流程示
意图。如图4所示，步骤130具体包括：
101.步骤131，将热图像中部位区域的温度数据，与部位区域对应的正常温度范围值进行比较，得到比较结果；
102.步骤132，在所述比较结果为所述部位区域的温度数据超出所述正常温度范围值的情况下，确定所述待监测牲畜的体温异常，并进行预警；
103.步骤133，在所述比较结果为所述部位区域的温度数据未超出所述正常温度范围值的情况下，确定所述待监测牲畜的体温正常。
104.具体地，为了实现针对待监测牲畜异常体温监测，可预先设置待监测牲畜的部位区域对应的正常温度范围值。
105.在得到部位区域的温度数据的基础上，即可将部位区域的温度数据，与部位区域对应的正常温度范围值进行比较，得到比较结果。此处的比较结果可以是耳部比较结果，也可以是头部比较结果，还可以是将耳部比较结果和头部比较结果进行综合，得到的综合比较结果，本发明实施例对此不作具体限定。
106.可理解的是，比较结果具体可以是部位区域的温度数据在正常温度范围值之内，即未超出正常温度范围值；或者温度数据在正常温度范围值之外，即超出正常温度范围值。
107.在温度数据超出正常温度范围值的情况下，可判断出部位区域的温度数据异常，进而确定待监测牲畜的体温异常，可报警提醒工作人员，以使工作人员及时发现体温异常的牲畜，并采取相应的措施，确保牲畜的健康。
108.在温度数据未超出正常温度范围值的情况下，可判断出部位区域的温度数据正常，进而确定待监测牲畜的体温正常。
109.基于上述任一实施例，图5是本发明提供的部位温度比较方法的流程示意图。如图5所示，步骤131具体包括：
110.步骤131-1，在部位区域包括耳部区域的情况下，将温度数据中耳部的最高温度值和平均温度值，与耳部的正常温度范围值进行比较，得到比较结果；
111.步骤131-2，在部位区域不包括耳部区域的情况下，将温度数据中头部的最高温度值，与头部的正常温度范围值进行比较，得到比较结果。
112.具体地，考虑到经过大量实践和研究发现，相比于头部，耳部的温度更为接近直肠温度，因此在将部位区域的温度数据，与部位区域对应的正常温度范围值进行比较时，将耳部的测温结果作为第一选择，将头部的测温结果作为第二选择。
113.在待监测部位包括耳部的情况下，选择耳部的最高温度值和平均温度值，与耳部的正常温度范围值进行比较，得到比较结果，此时并不需要比较头部的温度数据。若比较结果显示耳部的最高温和平均温均超出正常范围，则确定待监测牲畜的体温异常，输出预警。
114.由于牲畜姿态的影响，在待监测部位不包括耳部的情况下，则选择头部的最高温度值，与头部的正常温度范围值进行比较，若比较结果显示头部的最高温度值超出正常范围，则确定待监测牲畜的体温异常，输出预警。
115.本发明实施例提供的方法，在检测到部位区域包括耳部区域的情况下，根据耳部温度比较结果进行体温监测；在检测到部位区域不包括耳部区域的情况下，根据头部温度比较结果进行体温监测，从而进一步提高了体温监测准确性。
116.基于上述任一实施例，图6是本发明提供的正常温度范围值确定方法的流程示意
图。如图6所示，正常温度范围值基于如下步骤确定：
117.步骤610，确定健康牲畜在不同时段的多张热图像；
118.步骤620，基于多张热图像，确定健康牲畜在不同时段部位区域的温度数据；
119.步骤630，基于健康牲畜在不同时段部位区域的温度数据，确定部位区域对应的正常温度范围值。
120.具体地，部位的正常温度范围值可通过如下方法获取：
121.在实际的应用场景中，选取部分健康的牲畜，在一天中的不同时段进行热图像采集，得到健康牲畜在不同时段的多张热图像。
122.使用上述实施例中的方法，针对每张热图像，首先进行目标检测，得到热图像中的部位区域，然后得到部位区域对应的温度数据，并保存记录不同时段部位区域的温度数据。
123.对步骤620中得到的健康牲畜在不同时段部位区域的温度数据进行统计，通过统一得到不同部位、不同温度类型的温度范围，作为正常温度范围值。
124.基于上述任一实施例，图7是本发明提供的牲畜体温监测方法中步骤110的流程示意图。如图7所示，步骤110具体包括：
125.步骤111，确定待监测牲畜的初始热图像；
126.步骤112，对初始热图像进行平滑滤波和/或锐化处理，得到热图像。
127.具体地，考虑到直接拍摄得到的热图像的清晰度可能不高，为了在目标检测时得到更为准确的部位区域，可对热图像进行清晰度增强处理。
128.初始热图像可以是图像采集设备，如热像仪拍摄得到的。对初始热图像进行平滑滤波和/或锐化处理，得到清晰度增强的热图像。例如可采用平滑滤波方法对初始热图像进行去噪，接着通过拉普拉斯方法使用3*3大小的拉普拉斯锐化算子对图像进行锐化，凸显图像的边缘信息，以增强图像的清晰度。
129.基于上述任一实施例，图8是本发明提供的牲畜体温监测方法中步骤120的流程示意图之二。如图8所示，步骤120具体包括：
130.步骤123，对热图像进行目标检测，得到热图像中待监测牲畜的耳部矩形区域；
131.步骤124，对耳部矩形区域进行耳部分割，得到待监测牲畜的耳部区域。
132.具体地，考虑到进行体温监测时，耳部的温度作为第一选择，相应的，需同时获取耳部的最大温度值和平均温度值。为了排除耳部背景区域对温度平均值的影响，使得耳部的温度平均值提取更加准确，在得到热图像中待监测牲畜的耳部矩形区域的基础上，可进一步对耳部矩形区域进行耳部分割，得到待监测牲畜的耳部区域。
133.例如可使用ostu(大津法)算法对耳部进行分割，得到待监测牲畜的耳部区域。
134.基于上述任一实施例，以待监测牲畜为猪只为例，提供一种体温监测方法，该方法包括：
135.s1，采集猪只初始热图像。
136.猪只初始热图像的采集，可以根据猪场实际栏位情况，利用巡检机器人和热成像相机对不同栏位的猪只进行抓拍获得。
137.s2，猪只部位检测数据集建立与标注。
138.对s1中采集到猪只初始热图像，首先经过人工筛选，剔除无效数据。设置对猪只的检测部位包括耳部和头部，同时也设置对猪只个体的检测。根据设置的检测部位，对猪只热
图像进行标注，建立猪只部位检测数据集。
139.s3，猪只目标检测模型搭建与训练。
140.采用目标检测的方法，实现对猪只个体、猪只耳部及猪只头部的检测。猪只由于个体差异、姿态变化等因素会导致猪只的个体、耳部及头部等出现不同的形态。若采用传统图像检测算法，无法设计出鲁棒性高的图像特征用于目标检测。考虑到深度学习方法可以通过网络提取深层次的图像特征，故采用基于深度卷积网络的yolov5目标检测器，实现对猪只个体、耳部及头部的检测。
141.在搭建检测网络时，将网络最终的分类数修改为3类，分别对应猪只个体、耳部及头部。利用标注好的数据集，在yolov5预训练模型权重的基础上进行模型的再训练。在模型训练时，借鉴迁移学习的思想，对网络层进行冻结，可以加快模型训练，有效提高模型的性能。
142.s4，利用训练好的目标检测模型对猪只进行目标检测，并获取部位区域的温度数据。图9是本发明提供的部位区域的温度数据确定方法的流程示意图之二，如图9所示，s4包括：
143.s41，首先对输入的猪只初始热图像进行图像清晰度增强处理，得到清晰度增强后的猪只热图像。
144.s42，接着使用训练好的目标检测模型，对热图像中的猪只个体、耳部及头部进行检测，获得对应的初始部位区域。在获得耳部区域之后，进行耳部分割操作，提取到耳部的掩码区域。
145.s43，获得对应的初始部位区域后，判断初始部位区域对应的部位质心是否在猪只个体的检测框内。
146.若是则提取检测到的部位的掩码图，结合由温度数据解析到的温度矩阵进行温度的提取；若不是，则丢弃该检测框，不再进行后续的温度提取。
147.s44，得到热图像中部位区域的温度数据。
148.将部位的掩码图与温度矩阵进行点乘，得到部位的温度掩码矩阵。在温度掩码矩阵中，非部位区域处温度值会置为0，部位区域内会保留热图像中温度矩阵的值，然后就可以从温度掩码矩阵中得到此部位温度的最大值或平均值。最后的测温输出结果包括：猪只的耳部最大温度值和平均温度值、头部最大温度值。
149.s5，猪只异常体温判断及预警输出。
150.在对猪只异常体温判断时，将耳部的测温结果作为第一选择，将头部的测温结果作为第二选择。
151.在部位区域包括耳部区域的情况下，将温度数据中耳部的最高温度值和平均温度值，与耳部的正常温度范围值进行比较，得到比较结果；
152.在部位区域不包括耳部区域的情况下，将温度数据中头部的最高温度值，与头部的正常温度范围值进行比较，得到比较结果。
153.根据得到的比较结果进行猪只异常体温监测，若比较结果是超出正常温度范围，则确定猪只体温异常，输出预警。
154.下面对本发明提供的牲畜体温监测装置进行描述，下文描述的牲畜体温监测装置与上文描述的牲畜体温监测方法可相互对应参照。
155.基于上述任一实施例，图10是本发明提供的牲畜体温监测装置的结构示意图。如图10所示，该装置包括：
156.图像确定单元1010，用于确定待监测牲畜的热图像；
157.目标检测单元1020，用于对所述热图像进行目标检测，得到所述热图像中所述待监测牲畜的待监测部位的部位区域，所述待监测部位包括耳部和/或头部；
158.体温监测单元1030，用于基于所述热图像中所述部位区域的温度数据，对所述待监测牲畜进行体温监测。
159.本发明实施例提供的牲畜体温监测装置，对待监测牲畜的热图像进行目标检测，得到热图像中待监测牲畜的待监测部位的部位区域，根据热图像中部位区域的温度数据，对待监测牲畜进行体温监测。相较于现有技术中采用水银测温计的方式，更加有利于牲畜及工作人员的健康，同时降低了人力成本，提高了工作效率；相较于红外测温枪的方式，克服了人工选取测温点的随机性，而且对与直肠温度最为接近的耳部或头部的温度数据进行监测，使得体温监测更加全面和准确。
160.基于上述任一实施例，目标检测单元1020进一步用于：
161.对所述热图像进行目标检测，得到所述热图像中所述待监测牲畜的待监测部位的初始部位区域，以及所述热图像中所述待监测牲畜的个体区域；
162.在所述初始部位区域对应的部位质心在所述个体区域之内的情况下，将所述初始部位区域确定为所述待监测牲畜的待监测部位的部位区域。
163.基于上述任一实施例，该装置还包括温度确定单元，用于：
164.基于所述热图像中所述耳部的部位区域对应的温度矩阵，确定所述耳部的最高温度值和平均温度值；
165.和/或，基于所述热图像中所述头部的部位区域对应的温度矩阵，确定所述头部的最高温度值；
166.基于所述耳部的最高温度值和平均温度值，和/或，所述头部的最高温度值，确定所述部位区域的温度数据。
167.基于上述任一实施例，体温监测单元1030进一步用于：
168.将所述热图像中所述部位区域的温度数据，与所述部位区域对应的正常温度范围值进行比较，得到比较结果；
169.在所述比较结果为所述部位区域的温度数据超出所述正常温度范围值的情况下，确定所述待监测牲畜的体温异常，并进行预警；
170.在所述比较结果为所述部位区域的温度数据未超出所述正常温度范围值的情况下，确定所述待监测牲畜的体温正常。
171.基于上述任一实施例，体温监测单元1030进一步用于：
172.在所述部位区域包括耳部区域的情况下，将所述温度数据中耳部的最高温度值和平均温度值，与耳部的正常温度范围值进行比较，得到比较结果；
173.在所述部位区域不包括耳部区域的情况下，将所述温度数据中头部的最高温度值，与头部的正常温度范围值进行比较，得到比较结果。
174.基于上述任一实施例，该装置还包括正常温度确定单元，用于：
175.确定健康牲畜在不同时段的多张热图像；
176.基于所述多张热图像，确定所述健康牲畜在不同时段部位区域的温度数据；
177.基于所述健康牲畜在不同时段部位区域的温度数据，确定所述部位区域对应的正常温度范围值。
178.基于上述任一实施例，图像确定单元1010进一步用于：
179.确定待监测牲畜的初始热图像；
180.对所述初始热图像进行平滑滤波和/或锐化处理，得到所述热图像。
181.图11示例了一种电子设备的实体结构示意图，如图11所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)1110、通信接口(communications interface)1120、存储器(memory)1130和通信总线1140，其中，处理器1110，通信接口1120，存储器1130通过通信总线1140完成相互间的通信。处理器1110可以调用存储器1130中的逻辑指令，以执行牲畜体温监测方法，该方法包括：确定待监测牲畜的热图像；对所述热图像进行目标检测，得到所述热图像中所述待监测牲畜的待监测部位的部位区域，所述待监测部位包括耳部和/或头部；基于所述热图像中所述部位区域的温度数据，对所述待监测牲畜进行体温监测。
182.此外，上述的存储器1130中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
183.另一方面，本发明还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，计算机程序可存储在非暂态计算机可读存储介质上，所述计算机程序被处理器执行时，计算机能够执行上述各方法所提供的牲畜体温监测方法，该方法包括：确定待监测牲畜的热图像；对所述热图像进行目标检测，得到所述热图像中所述待监测牲畜的待监测部位的部位区域，所述待监测部位包括耳部和/或头部；基于所述热图像中所述部位区域的温度数据，对所述待监测牲畜进行体温监测。
184.又一方面，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各方法提供的牲畜体温监测方法，该方法包括：确定待监测牲畜的热图像；对所述热图像进行目标检测，得到所述热图像中所述待监测牲畜的待监测部位的部位区域，所述待监测部位包括耳部和/或头部；基于所述热图像中所述部位区域的温度数据，对所述待监测牲畜进行体温监测。
185.以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
186.通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上
述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如rom/ram、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
187.最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。