一种智能牦牛养殖电子监管系统的制作方法

1.本发明涉及牦牛养殖技术领域，具体涉及一种智能牦牛养殖电子监管系统。


背景技术：

2.牦牛主要分布在我国西南地区，是高寒冷地区特有的牛种，为藏族群众提供肉、乳、毛、粪等生产、生活必需品，具有不可代替性。
3.伴随着科技的进步，现代通讯、物联网、云计算等技术给我国畜牧业带来了新的发展空间。在这一背景下，为了部分解决我国畜牧业面临的问题，基于现代物联网技术开发的智慧畜牧系统具有跨时代的意义。该系统可以为牧民，监管机构和科研机构实时提供牲畜和草场情况，辅助决策支持，并且为进一步实现畜牧业的全产业链溯源，大数据分析和人工智能管理提供基础数据支持。
4.目前，传统的智能牦牛养殖系统一般是简单的通过耳标系统对牦牛进行监管，这种模式监管程度有限，功能极为单一。


技术实现要素：

5.为解决上述问题，本发明提供了一种智能牦牛养殖电子监管系统，可实现牦牛养殖过程中各种相关参数，如牦牛体型参数、体重参数、表皮参数、生理状态参数的有效监管，从而可以及时的发现其存在的异常，尽可能的减少这些异常所带来的效益损失。
6.为实现上述目的，本发明采取的技术方案为：一种智能牦牛养殖电子监管系统，包括：监测端，用于实现牦牛体型参数、体重参数、表皮参数、生理状态参数的监测；管理端，用于实现牦牛体型参数、体重参数、表皮参数、生理状态参数的评估，并根据评估结果给出对应的饲养管理方案；服务器，用于根据接收到的牦牛体型参数、体重参数、表皮参数、生理状态参数等及对应的评估结果生成每一头牦牛的养殖档案。
7.作为本方案的进一步地设计，监测端包括：红外线光幕阵列，布置在牦牛养殖圈的出入口，用于实现牦牛体型参数的测量；称重装置，埋设在牦牛养殖圈的出入口，用于定时实现牦牛体重参数的采集；表皮参数采集模块，用于实现牦牛图像的采集，并基于预设的牦牛图像识别程序，实现牦牛表皮参数（如亮度、斑块等）的获取；生理状态参数监测模块，用于基于预设的牦牛异常生理状态识别模型实现牦牛异常生理状态参数的监测。
8.作为本方案的进一步地设计，所述监测端还用于实现牦牛放牧轨迹参数的监测，每一头牦牛均配置一携带身份信息的rfid标签，且该rfid标签内载北斗定位芯片，从而实现牦牛放牧轨迹参数的监测。
9.作为本方案的进一步地设计，管理端内载：
体型监测模块，用于实现牦牛前后两次体型变化情况或者预设时间内牦牛体型变化情况的监测；体重监测模块，用于实现牦牛前后两次体重变化情况或者预设时间段内牦牛体重变化情况的监测；表皮参数监测模块，用于实现异常牦牛表皮参数的监测；生理状态参数，用于基于预设的生理状态识别模型实现牦牛当前生理状态（主要指牦牛的姿态信息）的识别。
10.作为本方案的进一步地设计，牦牛养殖圈的出入口设置有若干个，其中一个出入口处埋设称重状态，且该出入口的进口处架设有用于引导牦牛逐一排队进入的引导栏，避免由于牦牛成对或成群进入引起的测量结果误差。
11.作为本方案的进一步地设计，表皮参数采集模块，基于牦牛高光谱图像的分析实现牦牛表皮亮度参数的获取，基于faster r-cnn 模型实现牦牛图像的内载斑块等异常点的识别，然后连通分量外接矩形的长宽比进行斑块等异常点尺寸形状的识别，最后基于预设的面积计算算法实现斑块等异常点覆盖面积的计算。
12.作为本方案的进一步地设计，生理状态参数基于kinect深度传感器数据实现图像深度信息以及骨骼信息的获取，然后消除锁获得的骨骼信息的抖动和噪声干扰，计算获取所有骨骼对的角度旋转移动so3矩阵信息，最后将计算所得的骨骼对的角度旋转移动so3矩阵信息与录制的标准异常姿态信息进行比较，如果差距小于某个门限，则认为是，否则认为不是。
13.作为本方案的进一步地设计，牦牛养殖圈的出入口布置有用于实现rfid标签识别的rfid标签识别装置，当同一时间有多头牦牛进入红外线光幕时，以距离rfid标签识别装置的远近作为当前梯形参数所对应的rfid标签信息，距离rfid标签识别装置越近的，rfid标签信息越快被读入。
14.本发明具有以下有益效果：1）可实现牦牛养殖过程中各种相关参数，如牦牛体型参数、体重参数、表皮参数、生理状态参数的有效监管，从而可以及时的发现其存在的异常，尽可能的减少这些异常所带来的效益损失。
15.2）可实现牦牛养殖情况的可视，比如通过牦牛体型参数、体重参数、皮毛参数的监测可以获取到牦牛当前饲喂情况的反馈，从而便于养殖户可以根据不同的牦牛情况配置不同的饲喂方案。
附图说明
16.图1为本发明实施例一种智能牦牛养殖电子监管系统的系统框图。
17.图2为本发明实施例一种智能牦牛养殖电子监管系统模块框图。
18.图3为本发明实施例中监测端的模块框图。
19.图4为本发明实施例中管理端的模块框图。
具体实施方式
20.下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术
人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进。这些都属于本发明的保护范围。
21.如图1-图2所示，本发明实施例提供了一种智能牦牛养殖电子监管系统，包括：用于实现牦牛体型参数、体重参数、表皮参数、生理状态参数监测的监测端1；用于实现牦牛体型参数、体重参数、表皮参数、生理状态参数的评估，并根据评估结果给出对应的饲养管理方案的管理端2；以及用于根据接收到的牦牛体型参数、体重参数、表皮参数、生理状态参数等及对应的评估结果生成每一头牦牛的养殖档案的服务器3；监测端基于无线或者有线通讯模块与管理端实现通讯，管理端基于互联网与服务器实现通讯，同时还配置用于实现评估结果反馈的手机app。
22.如图3所示，监测端包括：红外线光幕阵列，布置在牦牛养殖圈的出入口，用于实现牦牛体型参数的测量；红外线光幕阵列通过形成的红外线光幕实现牦牛体型参数的测量，为了提高测量的精确度，红外线光幕的长宽高均需大于历史养殖牦牛最大的体型参数阀值，从而使得形成的红外线光幕可以完全的包裹住被测牦牛；称重装置，埋设在牦牛养殖圈的出入口，用于定时实现牦牛体重参数的采集；牦牛养殖圈的出入口设置有若干个，其中一个出入口处埋设称重状态，且该出入口的进口处架设有用于引导牦牛逐一排队进入的引导栏，避免由于牦牛成对或成群进入引起的测量结果误差；通过人为引导牦牛逐一排队，依次站立到埋设有称重装置的位置。
23.表皮参数采集模块，用于实现牦牛图像的采集，并基于预设的牦牛图像识别程序，实现牦牛表皮参数（如亮度、斑块等）的获取；具体地，基于牦牛高光谱图像的分析实现牦牛表皮亮度参数的获取，基于faster r-cnn 模型实现牦牛图像的内载斑块等异常点的识别，然后连通分量外接矩形的长宽比进行斑块等异常点尺寸形状的识别，最后基于预设的面积计算算法实现斑块等异常点覆盖面积的计算。
24.生理状态参数监测模块，用于基于预设的牦牛异常生理状态识别模型实现牦牛异常生理状态参数的监测。
25.本实施例中，所述监测端内载用于实现牦牛放牧轨迹参数的监测的放牧轨迹参数监测模块，每一头牦牛均配置一携带身份信息的rfid标签，且该rfid标签内载北斗定位芯片，从而实现牦牛放牧轨迹参数的监测。
26.如图4所示，管理端内载：体型监测模块，用于实现牦牛前后两次体型变化情况或者预设时间内牦牛体型变化情况的监测；体重监测模块，用于实现牦牛前后两次体重变化情况或者预设时间段内牦牛体重变化情况的监测；表皮参数监测模块，用于实现异常牦牛表皮参数的监测；生理状态参数识别模块，用于基于预设的生理状态识别模型实现牦牛当前生理状态（主要指牦牛的姿态信息）的识别。具体地，生理状态参数基于kinect深度传感器数据实
现图像深度信息以及骨骼信息的获取，然后消除锁获得的骨骼信息的抖动和噪声干扰，计算获取所有骨骼对的角度旋转移动so3矩阵信息，最后将计算所得的骨骼对的角度旋转移动so3矩阵信息与录制的标准异常姿态信息进行比较，如果差距小于某个门限，则认为是，否则认为不是；放牧轨迹图生成模块，用于生成每一日或每一段时间内，每一头牦牛的放牧轨迹图，该放牧轨迹图内载放牧区域的地理位置信息、对应的运动量等。
27.本实施例中，牦牛养殖圈的出入口布置有用于实现rfid标签识别的rfid标签识别装置，当同一时间有多头牦牛进入红外线光幕时，以距离rfid标签识别装置的远近作为当前梯形参数所对应的rfid标签信息，距离rfid标签识别装置越近的，rfid标签信息越快被读入。
28.本具体实施使用时，首先为每一头牦牛配置一内载其身份信息，且配置有北斗芯片的rfid标签，其中，每一头牦牛的身份信息唯一；配置完成后，在每一次放牧完成后，或者预设的间隔时间，在牧群回栏时，基于布置在牦牛养殖圈的出入口的红外线光幕阵列实现每一头牦牛体型参数的采集，其中，牦牛养殖圈的出入口布置有用于实现rfid标签识别的rfid标签识别装置，当同一时间有多头牦牛进入红外线光幕时，以距离rfid标签识别装置的远近作为当前梯形参数所对应的rfid标签信息，距离rfid标签识别装置越近的，rfid标签信息越快被读入；然后基于埋设在其中一个出入口处的称重装置实现牦牛体重参数的采集，体重采集时，需人为引导牦牛进入一次仅允许通过一头牦牛的引导栏，从而完成逐一排队，依次站立到埋设有称重装置的位置实现体重的称量；在圈养阶段，基于牦牛高光谱图像的采集和分析实现牦牛表皮亮度参数的获取，并基于faster r-cnn 模型实现所采集到的牦牛图像的内载斑块等异常点的识别，然后连通分量外接矩形的长宽比进行斑块等异常点尺寸形状的识别，最后基于预设的面积计算算法实现斑块等异常点覆盖面积的计算。同时，基于kinect深度传感器数据实现图像深度信息以及骨骼信息的获取，然后消除锁获得的骨骼信息的抖动和噪声干扰，计算获取所有骨骼对的角度旋转移动so3矩阵信息，最后将计算所得的骨骼对的角度旋转移动so3矩阵信息与录制的标准异常姿态信息进行比较，如果差距小于某个门限，则认为是，否则认为不是，从而实现牦牛生理状态的监测。
29.以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变化或修改，这并不影响本发明的实质内容。在不冲突的情况下，本技术的实施例和实施例中的特征可以任意相互组合。