一种智能化猪场环境监测控制系统及方法与流程

本技术涉及畜牧养殖领域，具体涉及一种智能化猪场环境监测控制系统及方法。

背景技术：

1、我国的猪肉产量和消耗量均位居世界第一，庞大的市场需要大量规划化养殖才能满足人们日常所需，而养猪场环境控制是规模化养猪必须考虑的重要问题，保证养猪场的通风、温度、湿度处于肉猪的生长适宜区间，一方面可以缩短出栏时间的同时保证猪肉的食品质量，另一方面也可以减少肉猪生长过程中的患病风险，有效提高出栏率。

2、目前，现有养殖场在养殖过程中，大多采用传统的人工巡检方法对猪舍场内的每个猪舍环境进行检测识别与调控，由于人的时间精力限制很容易忽视养殖过程中养猪场内一些异常环境参数，且存在劳动强度大、工作效率低、巡视有效性比较差等缺陷，难以快速发现环境参数异常，容易导致因环境调控、疫情防治、预警以及诊断治疗不及时而造成疫情发生、猪只大量死亡的现象，严重影响养殖户的经济效益，而现有技术中申请号为cn202122567827.9，发明名称为一种养猪场环境智能识别无线报警系统中，通过对各猪舍安装检测设备和控制设备实现对多间猪舍环境的实时监控和独立调控，但是需要工作人员根据主观判断当前猪只适宜环境并对应进行调整，无法自动根据当前猪舍内不同品种、不同生长阶段调整变更对应合适的环境，且随着猪只成长过程中不同生长阶段的变化需要何时调整变更对应合适的环境也比较困难。因此需要一种智能化猪场环境监测控制系统及方法，自动识别猪只品种以及当前生长阶段，匹配对应和环境数据，自动对环境数据进行调整。

技术实现思路

1、本技术针对目前猪舍环境的实时监控和独立调控，需要工作人员根据主观判断当前猪只适宜环境并对应进行调整，无法自动根据当前猪舍内不同品种、不同生长阶段调整变更对应合适的环境，且随着猪只成长过程中不同生长阶段的变化需要何时调整变更对应合适的环境也比较困难。提供一种智能化猪场环境监测控制系统及方法，自动识别猪只品种以及当前生长阶段，匹配对应和环境数据，自动对环境数据进行调整，具体技术方案如下：

2、在本技术的第一方面，提供一种智能化猪场环境监测控制系统，包括：

3、环境监控模块，对猪场内的环境数据进行实时采集，得到第一环境数据值，其中还对猪场内的环境图像进行采集，得到第一图像数据；

4、图像识别模块，获取猪只各品种对应各生长阶段的现有图像，对识别模型进行训练，使用训练好的识别模型对所述第一图像数据进行识别，输出第一子图像，所述第一子图像为所述第一图像数据中的仅包括猪只的图像，同时输出所述第一子图像内各猪只的品种和当前生长阶段；

5、数据分析模块，获取不同品种猪只各生长阶段适宜的所述环境数据的范围区间，得到当前各猪舍适宜的所述环境数据的范围区间，作为第二环境数据区间，分析所述第一环境数据值中各类型数据是否在所述第二环境数据区间之内；

6、环境控制模块，当所述第一环境数据值中有不在所述第二环境数据区间之内的类型数据时，控制所述第二环境数据区间对应猪舍的控制设备进行环境数据调控，使各猪舍的环境数据处于适宜范围区间内。

7、在本技术一实施例中，所述环境监控模块还包括对育肥期猪只识别轮廓，通过识别出的轮廓得出各育肥期猪只的体型大小，同一猪舍饲养的育肥期猪只体型大小不超过阈值，相邻猪舍内的育肥期猪只体型相近。

8、在本技术一实施例中，所述图像识别模块还包括输出第二子图像，所述第二子图像为所述第一图像数据中去除第一子图像的猪舍地面图像，所述图像识别模块还获取猪只各品种对应各生长阶段粪便的现有图像，对识别模型进行训练，使用训练好的识别模型对所述第二子图像进行识别，得出各猪舍内地面的粪便量，当猪舍内地面的粪便量超过阈值，所述控制设备对粪便进行清除。

9、在本技术一实施例中，所述环境监控模块还包括图像融合子模块，所述图像识别模块获取猪舍内的地面图像时，所述图像融合子模块识别猪只轮廓，保留没有被猪只遮挡的地面图像作为基础图像，随着猪只移动，原本被猪只遮挡的地面图像露出，形成若干张补充图像，所述图像融合子模块将若干张所述补充图像融入所述基础图像，直到形成猪舍地面图像补齐，形成完整图像，得出所述完整图像内的粪便量。

10、在本技术一实施例中，所述环境监控模块还包括预警子模块，所述图像融合子模块随着猪只移动补齐所述基础图像的过程中，被猪只遮挡的地面图像在预设时间内未被补齐时，确定猪只位置并通知工作人员进行查看，同时所述预警子模块通过所述环境监控模块获取该猪只的体温，以及通过图像识别模块获取该猪只的呼吸频率，对比当前猪只种类以及生长阶段对应的正常体温以及呼吸频率，当识别出猪只的体温或呼吸频率异常时，将猪只当前体温或呼吸频率一并通知工作人员。

11、在本技术一实施例中，所述预警子模块还包括图像回溯子模块，当识别出猪只的体温或呼吸频率异常时，所述图像回溯子模块锁定该猪只，同时对猪只的体温或呼吸频率出现异常之前的图像进行回溯检索，所述图像识别模块对猪只的进食行为和排便行为进行训练后识别，检索出猪只的体温或呼吸频率出现异常之前的进食情况和排便情况，剪辑后一并发送至工作人员。

12、在本技术一实施例中，所述图像识别模块获取猪只各品种对应各生长阶段粪便的现有图像中，所述粪便的现有图像包括正常粪便和多种疾病对应的异常粪便，所述正常粪便和所述多种疾病对应的异常粪便分别对所述识别模型进行训练，使用训练好的所述识别模型对所述第二子图像进行识别，得出各猪舍内地面的粪便中是否存在所述异常粪便，存在所述异常粪便时通过工作人员对猪舍内的猪只进行查看，根据所述异常粪便对应的疾病，工作人员采取对应的查看方式和处理方式。

13、在本技术一实施例中，所述图像识别模块还包括识别所述第一子图像中的粪便，当识别出所述第一子图像中的任意猪只皮肤上存在粪便，粪便存在超出预设时间时，通知工作人员前往处理。

14、在本技术一实施例中，所述图像识别模块还包括人员监控子模块，所述人员监控子模块获取人类的现有图像，对所述识别模型进行训练，使用训练好的所述识别模型对所述第一图像数据进行识别，得出猪场内人员的进出时间、次数以及行动路径；

15、人员监控子模块还包括人脸识别模块，所述人脸识别模块录入工作人员的人脸数据，使用工作人员人脸数据对所述识别模型进行训练，使用训练好的所述识别模型对所述第一图像数据进行识别，得出工作人员在猪场内的进出时间、次数以及行动路径；同时所述人脸识别模块识别出猪场内出现的人员并非工作人员时，通知工作人员。

16、在本技术的第二方面，提供一种智能化猪场环境监测控制方法，包括：

17、对猪场内的环境数据进行实时采集，得到第一环境数据值，其中还对猪场内的环境图像进行采集，得到第一图像数据；

18、获取猪只各品种对应各生长阶段的现有图像，对识别模型进行训练，使用训练好的识别模型对所述第一图像数据进行识别，得出各猪舍内猪只的品种和当前生长阶段；

19、获取不同品种猪只各生长阶段适宜的所述环境数据的范围区间，得到当前各猪舍适宜的所述环境数据的范围区间，作为第二环境数据区间，分析所述第一环境数据值中各类型数据是否在所述第二环境数据区间之内；

20、当所述第一环境数据值中有不在所述第二环境数据区间之内的类型数据时，控制所述第二环境数据区间对应猪舍的控制设备进行环境数据调控，使各猪舍的环境数据处于适宜范围区间内。

21、在本技术一实施例中，还包括对育肥期猪只识别轮廓，通过识别出的轮廓得出各育肥期猪只的体型大小，同一猪舍饲养的育肥期猪只体型大小不超过阈值，相邻猪舍内的育肥期猪只体型相近。

22、在本技术一实施例中，还包括输出第二子图像，所述第二子图像为所述第一图像数据中去除第一子图像的猪舍地面图像，还获取猪只各品种对应各生长阶段粪便的现有图像，对识别模型进行训练，使用训练好的识别模型对所述第二子图像进行识别，得出各猪舍内地面的粪便量，当猪舍内地面的粪便量超过阈值，所述控制设备对粪便进行清除。

23、在本技术一实施例中，获取猪舍内的地面图像时，识别猪只轮廓，保留没有被猪只遮挡的地面图像作为基础图像，随着猪只移动，原本被猪只遮挡的地面图像露出，形成若干张补充图像，将若干张所述补充图像融入所述基础图像，直到形成猪舍地面图像补齐，形成完整图像，得出所述完整图像内的粪便量。

24、在本技术一实施例中，随着猪只移动补齐所述基础图像的过程中，被猪只遮挡的地面图像在预设时间内未被补齐时，确定猪只位置并通知工作人员进行查看，同时获取该猪只的体温，以及获取该猪只的呼吸频率，对比当前猪只种类以及生长阶段对应的正常体温以及呼吸频率，当识别出猪只的体温或呼吸频率异常时，将猪只当前体温或呼吸频率一并通知工作人员。

25、在本技术一实施例中，当识别出猪只的体温或呼吸频率异常时，锁定该猪只，同时对猪只的体温或呼吸频率出现异常之前的图像进行回溯检索，对猪只的进食行为和排便行为进行训练后识别，检索出猪只的体温或呼吸频率出现异常之前的进食情况和排便情况，剪辑后一并发送至工作人员。

26、在本技术一实施例中，获取猪只各品种对应各生长阶段粪便的现有图像中，所述粪便的现有图像包括正常粪便和多种疾病对应的异常粪便，所述正常粪便和所述多种疾病对应的异常粪便分别对所述识别模型进行训练，使用训练好的所述识别模型对所述第二子图像进行识别，得出各猪舍内地面的粪便中是否存在所述异常粪便，存在所述异常粪便时通过工作人员对猪舍内的猪只进行查看，根据所述异常粪便对应的疾病，工作人员采取对应的查看方式和处理方式。

27、在本技术一实施例中，还包括识别所述第一子图像中的粪便，当识别出所述第一子图像中的任意猪只皮肤上存在粪便，粪便存在超出预设时间时，通知工作人员前往处理。

28、在本技术一实施例中，获取人类的现有图像，对所述识别模型进行训练，使用训练好的所述识别模型对所述第一图像数据进行识别，得出猪场内人员的进出时间、次数以及行动路径；

29、录入工作人员的人脸数据，使用工作人员人脸数据对所述识别模型进行训练，使用训练好的所述识别模型对所述第一图像数据进行识别，得出工作人员在猪场内的进出时间、次数以及行动路径；同时识别出猪场内出现的人员并非工作人员时，通知工作人员。

30、本技术具有以下有益效果：

31、1、通过所述图像识别模块识别出猪场内猪只的品种及生长阶段，匹配对应适宜的环境数据规范范围，此时所述图像识别模块以每一猪舍为单位进行识别，每一猪舍匹配适宜的环境数据规范范围可以不同，通过环境控制模块将不处于规范区间内的环境数据进行调整至规范区间内，所述控制设备以每间猪舍为单位进行设置，实现自动识别猪舍内猪只品种及生长阶段的同时，还可以实现各猪舍环境数据的实时监控和独立调配，不需要工作人员根据主观判断当前猪只适宜环境并对应进行调整，识别模块自动根据当前猪舍内不同品种、不同生长阶段匹配适宜环境范围区间，所述控制设备将环境数据调整变更至对应合适的环境，且随着猪只成长过程中不同生长阶段的变化，所述识别模型实时进行识别，当猪舍内的猪只跨过当前生长阶段时，自动调整更新猪只适宜环境范围区间。

32、2、通过识别出的轮廓得出各育肥期猪只的体型大小，同一猪舍内的育肥期猪只体型大小不超过阈值，如超出阈值则说明有猪只的体型与其他猪只差异较大，不适宜放在同一猪舍内养殖，将体型超出阈值的猪只进行转移至其他与该猪只体型不超过阈值的猪舍内进行养殖，同样的一间猪舍内初始时间猪只体型差异均在阈值内，但经过一段时间生长后，出现猪只体型差异超出阈值，此时将该猪只转移，避免该猪只与其他猪只体型差异越来越大；同时相邻猪舍内猪只体型相近，将范围扩大到整个猪场，则猪舍内猪只的平均体型会由小到大或由大到小的顺序进行排布，通过这样设置，一方面当猪只超出阈值需要转移时，体型相近猪只的猪舍相邻，可以有效减少转移距离，减轻工作量；另一方面，相邻猪舍的猪只体型相近，因此相邻猪舍内猪只对应适宜的环境数据也相近，例如当第一猪舍内环境数据不在规范区间内时，由于第二猪舍地理位置相邻，因此所述第二猪舍内该环境数据也不在规范区间内或接近规范区间边缘，此时所述第一猪舍内的控制设备进行调控，由于所述第二猪舍地理位置相邻，所述第一猪舍内的控制设备进行调控也会影响所述第二猪舍的环境数据，使所述第二猪舍内的控制设备可以不进行调控或减轻调控力度，例如，所述第一猪舍温度较低，所述第一猪舍的暖气片开启，所述第一猪舍升温的同时，升起的温度也会向所述第二猪舍传递，有效节省能源和成本。

33、3、考虑成本等因素，控制设备通常难以持续工作，也就无法持续对粪便进行清除，因此在本实施方式中，通过所述图像识别模块识别地面中的粪便，当地面粪便量超出设定阈值时，控制设备启动清除粪便，做到猪舍内的粪便量一直处于一个较低水平，且控制设备不会一直处于启动状态，增大成本，同时影响猪只生活；进一步的，为节省成本，图像传感器位于猪场上方对多间猪舍进行图像采集，但由于猪舍空间有限，猪只的体型容易遮挡地面，导致图像传感器难以获得完整的地面图像，也就导致识别出粪便量容易少于实际的粪便量，因此本实施方式中，通过图像融合算法将随着猪只的移动，将原本被遮挡的地面图像进行收集，最终融合形成完整的地面图像，得到与实际粪便量更接近的识别出粪便量，同时，如果还未形成完整的地面图像，现有的图像内的粪便量已经超出阈值时，则不再收集余下被遮挡的地面图像，直接进行粪便清除，节省计算资源。

34、4、猪只日常养殖中，如出现长时间没有移动，可能是在休息或者身体出现了疾病，所述图像融合子模块随着猪只移动补齐所述基础图像的过程中，同时还对猪只的移动情况进行记录，当猪只预设时间内一直没有移动，则确定猪只位置，通知工作人员查看猪只情况，如根据图像查看猪只可能是生病则尽早治疗，避免病情严重以及扩散，也可根据确定的猪只位置实地查看，有助于确定猪只状态，以及通过工作人员查看处理猪只，使猪只移动，补齐地面图像；进一步的也可以通过传感器获取该猪只的体温、呼吸频率等体征数据，根据猪只当前体征数据与正常的体征数据对比判断是否猪只存在异常，如存在异常时，将结论一并通知工作人员，工作人员根据异常结论提早采取对应处理方式，例如猪只体温高、呼吸频率不正常，则需考虑猪只是否感染呼吸道传染病毒，工作人员前往也应当做好防护，以及拿取对应药品；进一步的，当猪只体征出现异常时，通过所述回溯子模块，将该猪只锁定，通过视频图像回溯，查看该猪只的进食情况以及排便情况，获取猪只出现异常前的排便第一时间的粪便状态，根据初始粪便状态提供给工作人员，用于判断猪只粪便是否异常，避免后续由于猪只踩踏等原因导致无法根据粪便状态识别出有效信息。

35、5、不同粪便可以对应猪只可能的身体状态，而异常粪便中包括稀便、硬便和血便等，不同的异常粪便对应猪只可能患不同的病变，直接对所述第二子图像进行识别，当地面出现异常粪便时，第一时间通知工作人员，工作人员根据粪便状态以及判断出可能疾病，采取对应措施，包括是否身穿防护衣前往查看，拿取那些对应药品前往以及是否需要立即隔离猪只等。

36、6、考虑到猪只在猪舍内活动范围有效，导致粪便可能会附着在猪只皮肤表面，因此仅仅对地面的粪便进行清洗，难以将猪只皮肤上的粪便清洗干净，而粪便附着在猪只皮肤，一方面容易导致猪只患皮肤病、传染病，另一方面仅仅对地面的粪便进行清洗，而皮肤上的粪便由于长时间附着没有进行清理，粪便发酵一直有氨气等有害气体排出，导致氨气浓度难以下降至较低水平，因此在本实施方式中，也对所述第一子图像，也就是猪只图像进行识别粪便，当猪只皮肤上粪便存在时间超出预设时，通知工作人员前往清洗猪只皮肤上的粪便，保持猪只皮肤洁净，减少患病，以及提高猪场排污水平，有效降低氨气浓度。

37、7、所述图像识别模块通过训练使可以识别出猪场内的人员，得出猪场内人员的进出时间、次数以及行动路径，可以远程对工作人员的工作进行查看，也可以避免工作疏漏，造成部分猪只的喂食巡查被遗漏；进一步的可以直接对人脸数据进行识别，使可以分辨出进入猪场人员是否为工作人员，以及识别出对应具体的工作人员，同时当出现陌生人未经授权进入猪场时，立即通知工作人员前往查看，减小财产损失的风险。