一种用于牧区畜牧的智能蓄水方法及系统

技术领域

本发明涉及牧区智能化管理技术领域，尤其是提供了一种用于牧区畜牧的智能蓄水方法及系统。

背景技术

目前国内有很多家大型的牲畜养殖场以及牧区，特别是在广阔的内蒙古大草原更是有着很多大大小小的牧区，但在牧区或养殖场中的如何根据牲畜的饮水意图精确供水一直无法做到智能化解决。

目前，一般采用在牧区设置蓄水池，定时向蓄水池内供水，比如每天向蓄水池内放满牲畜用水，然后，牲畜随时到蓄水池饮水，这种方法存在一些不足，比如，水长时间在蓄水池中不被牲畜引用而变得不新鲜，蓄水池中的水受到空气中沙尘的污染污染或者向空中蒸发流失问题的发生。

在当代智能化技术已经在各行业中逐步的应用起来，而在牧区人工给牲畜供水已经满足不了当前社会发展的需求，因此，随着现代化智能技术的不断发展，牧区的智能化供水技术是人们迫切需求的。

发明内容

基于此，本发明提供了一种用于牧区畜牧的智能蓄水方法及系统，以判定牲畜的饮水意图，并根据牲畜的饮水意图进行箱蓄水池加水的控制，既能满足牲畜饮水，又能避免饮水污染或浪费。

为了达到上述目的，第一方面，本发明提供了一种用于牧区畜牧的智能蓄水方法，包括步骤：

S100.图像获取单元实时拍摄蓄水池附近的牧区图像；

S200.跟踪测距单元识别所拍摄的牧区图像中的牲畜，然后使用实时矩形框分别标识牧区图像中的各个牲畜，通过实时矩形框跟踪被标定的牲畜活动轨迹，并计算各帧图像中的实时矩形框到蓄水池的检测距离值；

S300.饮水意图判断单元将检测距离值与设定阈值对比，并根据所述对比判断对应的牲畜是否有饮水意图：当检测距离值大于设定阈值时，则判定所述实时矩形框对应的牲畜没有饮水意图；当检测距离值小于等于设定阈值时，则判定所述实时矩形框对应的牲畜具有饮水意图；

S400.饮水控制单元根据牲畜的饮水意图控制是否向蓄水池加水：当饮水意图判断单元判定牲畜没有饮水意图时，饮水控制单元不向蓄水池加水；当饮水意图判断单元判定牲畜有饮水意图且蓄水池内水位较低时，饮水控制单元向蓄水池加水。

优选的，饮水意图判断单元判定牲畜具有饮水意图后，饮水控制单元根据蓄水池当前的水位控制水阀的加水速度：当蓄水池内水位低于设定阈值时，控制水阀开度增大，提高加水速度；当蓄水池内水位高于设定阈值时，控制水阀开度减小，降低加水速度。

优选的，当水位低于蓄水池总容量的60％时，则供水系统控制水阀打开90％的开度，当水位在蓄水池总容量的60％-85％时，则供水系统控制水阀打开60％的开度，当水位在蓄水池总容量的85％-95％时，则供水系统控制水阀打开20％的开度，当水位大于蓄水池总容量的95％时，则供水系统控制水阀关闭。

优选的，所述跟踪测距单元统计具有饮水意图的牲畜数量，饮水控制单元根据具有饮水意图的牲畜数量控制水阀的加水速度：当判定具有饮水意图的牲畜数量大于设定阈值时，控制水阀开度增大，提高加水速度；当判定具有饮水意图的牲畜数量小于设定阈值时，控制水阀开度减小，降低加水速度。

优选的，所述跟踪测距单元识别牲畜的体型大小，饮水控制单元根据具有饮水意图的牲畜的体型大小控制水阀的加水速度：当判定具有饮水意图的牲畜的体型大于设定阈值时，控制水阀开度增大，提高加水速度；当判定具有饮水意图的牲畜体型小于设定阈值时，控制水阀开度减小，降低加水速度。

为了达到上述目的，第二方面，本发明提供了一种用于牧区畜牧的智能蓄水系统，包括图像获取单元、跟踪测距单元、饮水意图判断单元和饮水控制单元；所述图像获取单元被配置为实时拍摄蓄水池附近的牧区图像，并进行所述牧区图像预处理；所述跟踪测距单元被配置为识别预处理后的牧区图像中的牲畜，然后使用实时矩形框分别标识牧区图像中的各个牲畜，跟踪各实时矩形框的活动轨迹，并计算各帧图像中的实时矩形框到蓄水池的检测距离值；所述饮水意图判断单元被配置为将检测距离值与设定阈值对比，并根据所述对比判断对应的牲畜是否有饮水意图；所述饮水控制单元被配置为根据牲畜的饮水意图控制是否向蓄水池加水，以满足牲畜饮水的需要。

优选的，所述图像获取单元被配置为对所述牧区图像灰度化处理和滤波除噪处理，在滤波除噪处理前，首先进行图像噪声密度与噪声密度设定阈值进行对比，并根据对比情况选择不同的滤波除噪处理方式：当图形噪声密度大于设定噪声密度阈值时，使用中值滤波算法处理图像；当图像噪声密度小于设定噪声密度阈值时，使用自适应中值滤波算法处理图像。

优选的，所述跟踪测距模块被配置为对图像中的各个牲畜分别通过实时矩形框标识，通过光流追踪技术追踪各牲畜对应的实时矩形框，通过计算各帧图像的实时矩形框到蓄水池的距离，得出各实时矩形框对应的牲畜到蓄水池的距离。

优选的，所述跟踪测距单元使用区域卷积神经网络系统对预处理后的图像中的牲畜进行识别，在区域卷积神经网络系统使用前，将各种类牲畜导入所述卷积神经网络系统进行训练，以使得卷积神经网络系统识别牧区图像中的牲畜、判断牲畜体型大小。

优选的，所述跟踪测距单元通过实时矩形框大小判断的牲畜体型：当标识牲畜的实时矩形框大于设定阈值时，判定所述矩形框对应的牲畜为大体型牲畜；当标识牲畜的实时矩形框小于设定阈值时，判定所述矩形框对应的牲畜为小体型牲畜。

本发明所提供的一种用于牧区畜牧的智能蓄水方法及系统，通过图像获取单元实施拍摄牧区图像，跟踪测距单元识别图像中的牲畜，通过实时矩形框将图像中的牲畜标识、跟踪，并计算各帧图像中的实时矩形框到蓄水池的距离值，饮水意图判断单元根据检测的距离值判定牲畜是否饮水意图，饮水控制单元根据牲畜的饮水意图进行箱蓄水池加水的控制，能够既能满足牲畜饮水，又能避免饮水污染或浪费，可以避免水长时间在蓄水池中不被牲畜引用而变得不新鲜，避免蓄水池中的水受到空气中沙尘的污染污染或者向空中蒸发流失问题的发生，提高了牧区牲畜饮水控制的科学管理水平。

说明书附图

通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：

图1为所提供的用于牧区畜牧的智能蓄水方法的实施例的流程框图；

图2为用于牧区畜牧的智能蓄水系统的实施例的构成框图；

图3为图像获取单元所拍摄的蓄水池附近的牧区图像；

图4为跟踪测距单元的区域卷积神经网络系统框架示意图；

图5为跟踪测距单元使用实时矩形框跟踪牲畜的图像示意图；

图6为实时矩形框内的像素点的坐标关系转换图；

图7为实时矩形框内的像素点前后帧像素变化关系示意图；

图8为所提供用于牧区畜牧的智能蓄水方法的具体实施例的流程框图；

图9为所提供的牧区畜牧的智能蓄水方法的具体实施例的的步骤示意图。

附图标识说明：

01-图像获取单元，02-跟踪测距单元，03-饮水意图判断单元，04-饮水控制单元，05-实时矩形框，06-蓄水池，07-水阀。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施方式。虽然附图中显示了本公开的示例性实施方式，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反，提供这些实施方式是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。

如图1所示，本发明提供放入一种用于牧区畜牧的智能蓄水方法的实施例，包括步骤：

S100.图像获取单元01实时拍摄蓄水池06附近的牧区图像，如图3所示为获取的牧区图像；

S200.跟踪测距单元02识别所拍摄的牧区图像中的牲畜，然后使用实时矩形框05分别标识牧区图像中的各个牲畜，通过实时矩形框05跟踪被标定的牲畜活动轨迹，并计算各帧图像中的实时矩形框05到蓄水池06的检测距离值，如图5所示，为使用实时矩形框05对牲畜进行表示；

S300.饮水意图判断单元03将检测距离值与设定阈值对比，并根据所述对比判断对应的牲畜是否有饮水意图：当检测距离值大于设定阈值时，则判定所述实时矩形框05对应的牲畜没有饮水意图；当检测距离值小于等于设定阈值时，则判定所述实时矩形框05对应的牲畜具有饮水意图；

S400.饮水控制单元04根据牲畜的饮水意图控制是否向蓄水池06加水：当饮水意图判断单元03判定牲畜没有饮水意图时，饮水控制单元04不向蓄水池06加水；当饮水意图判断单元03判定牲畜有饮水意图且蓄水池06内水位较低时，饮水控制单元04向蓄水池06加水。

本发明所提供的一种用于牧区畜牧的智能蓄水方法，通过图像获取单元实施拍摄牧区图像，跟踪测距单元识别图像中的牲畜，通过实时矩形框将图像中的牲畜标识、跟踪，并计算各帧图像中的实时矩形框到蓄水池的距离值，饮水意图判断单元根据检测的距离值判定牲畜是否饮水意图，饮水控制单元根据牲畜的饮水意图进行箱蓄水池加水的控制，能够既能满足牲畜饮水，又能避免饮水污染或浪费，可以避免水长时间在蓄水池中不被牲畜引用而变得不新鲜，避免蓄水池中的水受到空气中沙尘的污染污染或者向空中蒸发流失问题的发生，提高了牧区牲畜饮水控制的科学管理水平。

在一些优选的实施例中，饮水意图判断单元03判定牲畜具有饮水意图后，饮水控制单元04根据蓄水池06当前的水位控制水阀07的加水速度：当蓄水池06内水位低于设定阈值时，控制水阀07开度增大，提高加水速度；当蓄水池06内水位高于设定阈值时，控制水阀07开度减小，降低加水速度。以结合蓄水池的水位进行加水速度的控制，防止溢出并且保持加水速度适中，提高控制加水的精确度，满足牲畜饮水需要。

在一些优选的实施例中，所述跟踪测距单元02统计具有饮水意图的牲畜数量，饮水控制单元04根据具有饮水意图的牲畜数量控制水阀07的加水速度：当判定具有饮水意图的牲畜数量大于设定阈值时，控制水阀07开度增大，提高加水速度；当判定具有饮水意图的牲畜数量小于设定阈值时，控制水阀07开度减小，降低加水速度，以根据饮水牲畜的需要进行调节，适应牲畜数量的变化，进行精确蓄水控制。

在一些优选的实施例中，所述跟踪测距单元02识别牲畜的体型大小，饮水控制单元04根据具有饮水意图的牲畜的体型大小控制水阀07的加水速度：当判定具有饮水意图的牲畜的体型大于设定阈值时，控制水阀07开度增大，提高加水速度；当判定具有饮水意图的牲畜体型小于设定阈值时，控制水阀07开度减小，降低加水速度。使得饮水控制单元适应不同体型的牲畜饮水需要，进行蓄水的精确控制，避免饮水量不足或者水浪费问题发生。

如图2所示，本发明提供的一种用于牧区畜牧的智能蓄水系统，包括图像获取单元01、跟踪测距单元02、饮水意图判断单元03和饮水控制单元04。

所述图像获取单元01被配置为实时拍摄蓄水池06附近的牧区图像，并进行所述牧区图像预处理；在实施过程中，图像获取单元可以为相机、录像机、视频摄像头等，采用连续或间断的进行牧区图像的采集。

如图5所示，所述跟踪测距单元02被配置为识别预处理后的牧区图像中的牲畜，然后使用实时矩形框05分别标识牧区图像中的各个牲畜，跟踪各实时矩形框05的活动轨迹，并计算各帧图像中的实时矩形框05到蓄水池06的检测距离值；在实施过程中，实时矩形框对牲畜进行包围，使得整个牲畜的像素块均落入矩形框内，并且矩形框相对于牲畜的图像形成紧密性包围，牲畜与实时矩形框之间的空隙最小化。牲畜一直处于移动过程中，在各帧图像中，牲畜对应的像素块是位置不同，对应的各实时矩形框也随之移动。

所述饮水意图判断单元03被配置为将检测距离值与设定阈值对比，并根据所述对比判断对应的牲畜是否有饮水意图；在一实施例中，设定阈值为0.5米，当标识牲畜的实时矩形框到蓄水池的距离大于0.5米，饮水意图判断单元判定对应的牲畜不具有饮水意图；当标识牲畜的实时矩形框到蓄水池的距离小于0.5米，饮水意图判断单元判定对应的牲畜具有饮水意图。当然，这一阈值在实践中进行调整，例如0.3米、0.6米，1.0米等值，而非固定不变。

所述饮水控制单元04被配置为根据牲畜的饮水意图控制是否向蓄水池06加水，以满足牲畜饮水的需要。在具体实施中，通过水阀控制向蓄水池06内的加水速度，在蓄水池内安装有检测水位的水位传感器，在加水过程中，边检测水位边加水，并且实时调节水阀开度，防止水溢出蓄水池。

在一些优选的实施例中，所述图像获取单元01被配置为对所述牧区图像灰度化处理和滤波除噪处理，在滤波除噪处理前，首先进行图像噪声密度与噪声密度设定阈值进行对比，并根据对比情况选择不同的滤波除噪处理方式：当图形噪声密度大于设定噪声密度阈值时，使用中值滤波算法处理图像；当图像噪声密度小于设定噪声密度阈值时，使用自适应中值滤波算法处理图像。这样选择性的采用中值滤波算法快速完成噪声密度小的图像处理、采用自适应中值滤波算法高质量完成噪声密度大的图像处理，兼顾图像滤波处理的速度和质量，得到适合于后续跟踪测距单元所需的图像。

在一些优选的实施例中，所述跟踪测距单元02被配置为对图像中的各个牲畜分别通过实时矩形框05标识，通过光流追踪技术追踪各牲畜对应的实时矩形框05，通过计算各帧图像的实时矩形框05到蓄水池06的距离，得出各实时矩形框05对应的牲畜到蓄水池06的距离。

在跟踪测距单元中，将检测到的牲畜矩形框中的像素与上一帧中检测到的矩形框中的像素进行比较计算，利用光流跟踪对矩形框中的像素进行跟踪。去除像素中的坏点，即没有运动的像素，再将其他像素分割为大小为5x5的像素块，对像素块求出均值，假设像素块的均值不变，对每个像素块进行光流跟踪，对每个像素块中心的像素进行分析。

在具体实施过程中，通过利用两帧图像中像素块的位置和相机所处的位置，结合相机内参与三角几何关系，再利用非线性优化的方法即可计算出每个矩形框内的牲畜与相机的距离，再判断这个距离如果小于阈值时，则认为所检测到的牲畜需要饮水。

结合图6和图7所示，所述实时矩形框内的一个像素块在上一帧中实际的空间点P1为(X1,Y1,Z1)，经光流跟踪后到当前帧，该像素块对应的空间点P2为(X2,Y2,Z2)，各坐标转换关系：

可知像素点

由此计算P1,P2点到相机的距离；

其中，K为相机内参(已知)，R为相机的旋转矩阵，t为物体的平移向量，即[R,t]为相机的外参(已知)，Z1,Z2分别为物体在两个位置的深度。

因为相机的内参和外参已知，p1,p2已知，所以由图8的几何关系结合公式(1)，可算出点P1和P2的Z1和Z2；再由图9的几何关系，可以算出角度θ。结合这两个计算的结果，即可算出P1,P2点相对相机的距离。

在一些优选的实施例中，所述跟踪测距单元02使用区域卷积神经网络系统对预处理后的图像中的牲畜进行识别，在区域卷积神经网络系统使用前，将各种类牲畜导入所述卷积神经网络系统进行训练，以使得卷积神经网络系统识别牧区图像中的牲畜、判断牲畜体型大小。

如图4所示，为用于跟踪测度单元02的区域卷积神经网络框架，在具体实施中，将预处理的图像导入区域卷积神经网络系统的框架，利用预训练的牧区牲畜如牛、马和羊等的局域卷积神经网络框架模型对图像中的所有牲畜进行识别，再用矩形框将牲畜标识出来。

在一些优选的实施例中，所述跟踪测距单元02通过实时矩形框05大小判断的牲畜体型：当标识牲畜的实时矩形框05大于设定阈值时，判定所述矩形框对应的牲畜为大体型牲畜；当标识牲畜的实时矩形框05小于设定阈值时，判定所述矩形框对应的牲畜为小体型牲畜。在具体实施过程中，实时矩形框架05对图像中的牲畜进行包围并且与牲畜的大小相应，也就是仅仅能容下牲畜的图像，并没有太多的剩余空间，这样，对牛、马等大型牲畜标识的实时矩形框05的面积远远大于对羊这一小型牲畜标识的实时矩形框05的面积，也就是通过实时矩形框05的面积大小就能判断牲畜是牛、马等大型牲畜还是羊这种小型牲畜，当为大型牲畜时，加大蓄水池06的水阀07开度，以满足大型牲畜的快速、大量饮水；当为小型牲畜时，减小蓄水池06的水阀07开度，以满足小型牲畜的慢速、小量饮水。

如图8和图9所示，所提供的一种用于牧区畜牧的智能蓄水方法及系统的实施案例按照流程进行：

首先，通过图像获取单元拍摄蓄水池附近的牧区图像输入图像，对图像进行灰度化和自适应中值滤波、牲畜识别检测、牲畜距离检测及其饮水需求判断。具体的，输入视频图像，如第一张图片所示，检测图像中每个牲畜的饮水意图；首先对图像预处理，进行灰度化如第二张图片所示；接着对含有噪声的灰度化图像进行自适应中值滤波，如第三幅图片所示；再利用RCNN神经网络框架对图像中的牲畜进行识别，并在原图中用矩形框标出，如第四幅图所示；对标识的图像利用光流测距法，测出牲畜离供水池的距离；最后，根据测得的距离来判断牲畜是否有饮水需求，再根据饮水情况来智能的控制蓄水池的水量，如第五、六幅图所示。在具体的实施例中，当水位低于蓄水池06总容量的60％时，则供水系统控制水阀07打开90％的开度，当水位在蓄水池06总容量的60％-85％时，则供水系统控制水阀07打开60％的开度，当水位在蓄水池06总容量的85％-95％时，则供水系统控制水阀07打开20％的开度，当水位大于蓄水池06总容量的95％时，则供水系统控制水阀07关闭。

本发明所提供的一种用于牧区畜牧的智能蓄水方法及系统，在对当前国内外已有的智能供水技术研究的基础上，将计算机视觉和光流技术应用到对牲畜的智能供水中，采用单目视觉实现对牲畜饮水需求的判断。通过对视频帧的图像分析，重点研究牲畜牛羊识别算法及牲畜位置检测算法，以此来判断牲畜对饮水的需求，从而实现对牲畜饮水需求的智能控制。

所提供的这种牧区畜牧的智能蓄水系统和方法，将计算机视觉技术的不断发展以及对牧区智能供水技术结合研究，实现了对牧区牲畜饮水需求的智能供应，提高了牧区畜牧的智能管理水平，对牧区及养殖场的发展具有重要意义。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。