[發明專利]奶牛跛行檢測方法及奶牛跛行檢測裝置在審
| 申請號： | 202011265448.8 | 申請日： | 2020-11-12 |
| 公開（公告）號： | CN112434577A | 公開（公告）日： | 2021-03-02 |
| 發明（設計）人： | 劉剛;康熙;張旭東 | 申請（專利權）人： | 中國農業大學 |
| 主分類號： | G06K9/00 | 分類號： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京路浩知識產權代理有限公司 11002 | 代理人： | 呂偉盼 |
| 地址： | 100193 *** | 國省代碼： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 奶牛 跛行 檢測 方法 裝置 | ||
1.一種奶牛跛行檢測方法，其特征在于，包括：
在獲取到待測奶牛的行走視頻的情況下，基于所述待測奶牛的行走視頻確定所述待測奶牛的多項奶牛跛行特征參數；
根據奶牛跛行檢測模型和所述待測奶牛的多項奶牛跛行特征參數確定所述待測奶牛的跛行檢測結果。
2.根據權利要求1所述的奶牛跛行檢測方法，其特征在于，所述多項奶牛跛行特征參數包括弓背參數、點頭參數、跟蹤參數、行走速度、支撐時相差、蹄踏時間差中的至少兩種。
3.根據權利要求1所述的奶牛跛行檢測方法，其特征在于，所述跛行檢測結果為跛行檢測評分。
4.根據權利要求1所述的奶牛跛行檢測方法，其特征在于，所述在獲取到待測奶牛的行走視頻的情況下，基于所述待測奶牛的行走視頻確定所述待測奶牛的多項奶牛跛行特征參數，包括：
對所述待測奶牛的行走視頻中的奶牛關鍵部位進行跟蹤定位，其中，所述奶牛關鍵部位與所述多項奶牛跛行特征參數存在對應關系；
根據所述待測奶牛的行走視頻中的奶牛關鍵部位計算所述待測奶牛的多項奶牛跛行特征參數。
5.根據權利要求4所述的奶牛跛行檢測方法，其特征在于，所述對所述待測奶牛的行走視頻中的奶牛關鍵部位進行跟蹤定位，包括：
通過視頻分幀和圖像處理對所述待測奶牛的行走視頻中的奶牛關鍵部位進行跟蹤定位。
6.根據權利要求1所述的奶牛跛行檢測方法，其特征在于，所述根據奶牛跛行檢測模型和所述待測奶牛的多項奶牛跛行特征參數確定所述待測奶牛的跛行檢測結果之前，還包括：
獲取訓練數據集，其中，所述訓練數據集包括多個第一樣本奶牛的跛行檢測結果和多項奶牛跛行特征參數，所述多個第一樣本奶牛中任一個的跛行檢測結果和多項奶牛跛行特征參數存在對應關系；
基于深度學習算法模型，使用所述訓練數據集進行模型訓練，得到所述奶牛跛行檢測模型。
7.根據權利要求6所述的奶牛跛行檢測方法，其特征在于，所述基于深度學習算法模型，使用所述訓練數據集進行模型訓練，得到所述奶牛跛行檢測模型之前，還包括：
獲取驗證數據集，其中，所述驗證數據集包括多個第二樣本奶牛的跛行檢測結果和多項奶牛跛行特征參數，所述多個第二樣本奶牛中任一個的跛行檢測結果和多項奶牛跛行特征參數存在對應關系；
所述基于深度學習算法模型，使用所述訓練數據集進行模型訓練，得到所述奶牛跛行檢測模型，包括：
基于深度學習算法模型，使用所述訓練數據集進行模型訓練，得到第一跛行檢模型；
使用所述驗證數據集對所述第一跛行檢模型進行驗證，得到所述奶牛跛行檢測模型。
8.根據權利要求1所述的奶牛跛行檢測方法，其特征在于，所述在獲取到待測奶牛的行走視頻的情況下，基于所述待測奶牛的行走視頻確定所述待測奶牛的多項奶牛跛行特征參數之前，還包括：
通過視頻采集設備對所述待測奶牛的行走視頻進行采集，得到所述待測奶牛的行走視頻。
9.一種奶牛跛行檢測裝置，包括存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述程序時實現如權利要求1-8任一項所述的奶牛跛行檢測方法的步驟。
10.一種非暫態計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1-8任一項所述的奶牛跛行檢測方法的步驟。
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