基于图片采集的牛羊发酵饲料质量智能评价方法和装置

技术领域

本申请涉及到畜牧领域，具体而言，涉及基于图片采集的牛羊发酵饲料质量智能评价方法和装置。

背景技术

发酵饲料是指，利用发酵剂将豆粕、花生粕、青草、秸秆、糟渣等饲料原料按照一定的配方要求，在一定的温度、湿度以及通风条件下通过有氧或者厌氧发酵制成的一种适口性好、菌体蛋白含量丰富、无毒无害的饲料产品。

牛羊等反刍动物的瘤胃内富含微生物以及纤毛虫，是反刍动物消化能够消化纤维含量高的饲草料的主要原因。当饲料原料经过微生物发酵后，不仅能够降低饲料原料中抗营养因子的含量，而且可以显著提高牛羊等反刍动物的消化率和吸收率，促进胃肠道健康，对反刍动物的健康和生长都有好处。

在牛羊养殖中，饲料品质与饲料原料密切相关。不同批次加工的饲料产品差异可能较大，判断饲料发酵质量需要进行复杂的检测化验，时间及测试成本较高，而对于中小型养殖企业及养殖户主要依靠饲养者的经验，从而可能存在判断出现误差或者新手不容易判断的问题。

发明内容

本申请实施例提供了基于图片采集的牛羊发酵饲料质量智能评价方法和装置，以解决中小型养殖企业及农户判断饲料发酵质量主要依靠饲养者的经验所导致的问题。

根据本申请的一个方面，提供了基于图片采集的牛羊发酵饲料质量智能评价方法，包括：获取一组照片，该组照片是以不同饲料原料进行发酵，基于饲料营养品质、发酵参数等对不同质量等级的发酵饲料产品进行拍摄，该组照片中的每张照片代表一个质量等级的饲料产品；将所述一组照片发送至第一客户端；其中，所述第一客户端安装在移动终端上；接收对所述一组照片中的每张照片的打分并保存所述每张照片对应的分数，其中，所述分数为饲料发酵技术人员通过所述第一客户端所打，所述发酵质量与所述饲料的原料和发酵条件相关；接收来自第二客户端的预定照片，其中，所述第二客户端安装在移动终端上，所述预定照片为饲养者通过所述第二客户端上传的对正在发酵的饲料拍摄的照片；将所述预定照片和所述一组照片中的每张照片进行比对，找到与所述预定照片最接近的照片；将所述最接近的照片对应的分数发送至所述第二客户端，其中，所述最接近的照片对应的分数用于指示所述饲料的发酵质量。

进一步地，所述分数从1到10分别表示是饲料的发酵质量，所述1到10中的10表示发酵质量最优，1标识发酵质量最差。

进一步地，所述一组照片中的数量大于10张，每一个分数对应一张或照片。

进一步地，在所述一组照片中，分数为10的照片大于或等于2张。

根据本申请的另一个方面，还提供了基于图片采集的牛羊发酵饲料质量智能评价方法的装置，包括：第一获取模块，用于获取一组照片，该组照片是以不同饲料原料进行发酵，基于饲料营养品质、发酵参数等对不同质量等级的发酵饲料产品进行拍摄，该组照片中的每张照片代表一个质量等级的饲料产品；第一发送模块，用于将所述一组照片发送至第一客户端；其中，所述第一客户端安装在移动终端上；保存模块，用于接收对所述一组照片中的每张照片的打分并保存所述每张照片对应的分数，其中，所述分数为饲料发酵技术人员通过所述第一客户端所打，所述发酵质量与所述饲料的原料和发酵条件相关；第二接收模块，用于接收来自第二客户端的预定照片，其中，所述第二客户端安装在移动终端上，所述预定照片为饲养者通过所述第二客户端上传的对正在发酵的饲料拍摄的照片；比对模块，用于将所述预定照片和所述一组照片中的每张照片进行比对，找到与所述预定照片最接近的照片；第二发送模块，用于将所述最接近的照片对应的分数发送至所述第二客户端，其中，所述最接近的照片对应的分数用于指示所述饲料的发酵质量。

进一步地，所述分数从1到10分别表示是饲料的发酵质量，所述1到10中的10表示发酵质量最优，1标识发酵质量最差。

进一步地，所述一组照片中的数量大于10张，每一个分数对应一张或照片。

进一步地，在所述一组照片中，分数为10的照片大于或等于2张。

根据本申请的另一方面，还提供了一种存储器，用于存储软件，其中，所述软件用于执行上述的方法。

根据本申请的另一方面，还提供了一种存储器，所述软件用于执行上述的方法。

在本申请实施例中，采用了获取一组照片，该组照片是以不同饲料原料进行发酵，基于饲料营养品质、发酵参数等对不同质量等级的发酵饲料产品进行拍摄，该组照片中的每张照片代表一个质量等级的饲料产品；将所述一组照片发送至第一客户端；其中，所述第一客户端安装在移动终端上；接收对所述一组照片中的每张照片的打分并保存所述每张照片对应的分数，其中，所述分数为饲料发酵技术人员通过所述第一客户端所打，所述发酵质量与所述饲料的原料和发酵条件相关；接收来自第二客户端的预定照片，其中，所述第二客户端安装在移动终端上，所述预定照片为饲养者通过所述第二客户端上传的对正在发酵的饲料拍摄的照片；将所述预定照片和所述一组照片中的每张照片进行比对，找到与所述预定照片最接近的照片；将所述最接近的照片对应的分数发送至所述第二客户端，其中，所述最接近的照片对应的分数用于指示所述饲料的发酵质量。通过本申请解决了中小型养殖企业及农户判断饲料发酵质量主要依靠饲养者的经验所导致的问题，在一定程度提高了发酵饲料判断的客观性，提高了一些判断准确性。

附图说明

构成本申请的一部分的附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：

图1是根据本申请实施例的牛羊饲料质量监控处理方法的流程图。

具体实施方式

需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。

需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

在以下实施例中，将饲料发酵的参数及对应的营养品质作为饲料发酵的质量的判断标准。

在本实施例中提供了基于图片采集的牛羊发酵饲料质量智能评价方法，图1是根据本申请实施例的牛羊饲料质量监控处理方法的流程图，如图1所示，该流程包括如下步骤：

步骤S102，获取一组照片，该组照片是以不同饲料原料进行发酵，基于饲料营养品质、发酵参数等对不同质量等级的发酵饲料产品进行拍摄，该组照片中的每张照片代表一个质量等级的饲料产品；

上述一组照片还携带有名称信息，该名称信息指示该组照片对应的原料和发酵剂。

该组照片的拍摄是在相同的光照条件下进行的，记录拍照的光照情况(例如，在60瓦日光灯的照射下拍摄)，并记录拍摄使用的拍摄参数。

步骤S104，将所述一组照片发送至第一客户端；其中，所述第一客户端安装在移动终端上；

步骤S106，接收对所述一组照片中的每张照片的打分并保存所述每张照片对应的分数，优选地，所述分数从1到10分别表示是饲料的发酵质量，所述分数为饲料发酵技术人员通过所述第一客户端所打，所述发酵质量与所述饲料的原料和发酵条件相关；

作为一个可选的可以增加的实施方式，将所述一组照片发送至多个第一客户端，接收每个客户端分别对所述一组照片中每张照片的打分，对每张照片的分数被打最多的分数作为该张照片的分数。例如，一张照片接收到100个客户端的打分，其中51中打分为6分，则该照片的分数为6分。可选的，一张照片中被打次数最多的分数与该张照片对应的平均分数向上取整进行比较，如果相同或差的绝对值小于2则以平均分数作为该张照片的分数，如果差的绝对值大于等于，则将被打次数最多的分数和平均分数进行平均数进行向下取整得到的数作为该照片的分数。

步骤S108，接收来自第二客户端的预定照片，其中，所述第二客户端安装在移动终端上，所述预定照片为饲养者通过所述第二客户端上传的对正在发酵的饲料拍摄的照片；

第二客户端接收所述光照条件并将所述光照条件通过所述第二客户端提示给所述饲养者，所述第二客户端接收所述拍照参数，并调用所述第二客户端上的摄像头使用所述拍照参数进行拍摄得到所述预定照片。

获取来自所述第二客户端的预定照片对应的名称信息，并根据该名称信息找到对应的一组照片，在步骤S110中使用与该名称信息一致的一组照片进行比较。

步骤S110，将所述预定照片和所述一组照片中的每张照片进行比对，找到与所述预定照片最接近的照片；

作为一个可选的实施方式，在比较的时候可以使用机器学习训练出的模型来进行。将所述一组照片(为了进行区分该组照片称为大组照片)进行两两组合得到多组训练数据，例如，如果一组照片有三张，则组合方式有第一张和第二张，第一张和第三张，第二张和第三张。并且根据每组照片的分数是否相同为改组照片增加标签，分数相同则该组照片的标签为相同，分数不同则该组照片的标签为不同。在实际使用的时候，可以使用多个大组照片生成训练数据。当模型训练完毕之后，将所述预定照片和所述一组照片中的每张照片分别组成照片组，将照片组输入到模型中后，该模型就输出标签，该标签用于是指是否相同。相同的照片作为最接近的照片。

作为另一个可选的实施方式，当相同的照片组有多组的时候，将这些组的照片进行二值化处理，然后判断每组的两张照片的像素的相似度，选择像素相似度最高的照片作为最接近的照片。

步骤S112，将所述最接近的照片对应的分数发送至所述第二客户端，其中，所述最接近的照片对应的分数用于指示所述饲料的发酵质量。

在未找到最接近的照片的情况下，将所述用于比对的一组照片和该照片的分数值均发送给所述第二客户端，由所述饲养者自行判断。在所述饲养者选择出最接近的照片之后，将选择出的照片和所述预定照片作为训练数据发送给服务器，服务器进行增量训练时使用接收到的来自所述第二客户端的训练数据。

通过上述步骤，技术人员判断是相对准确的，如果每次都由技术人员判断比较麻烦，上述步骤中将技术人员的判断进行保存，然后通过与标准图片比对，得到了相对准确的分数，从而解决了中小型养殖企业及农户判断饲料发酵质量只能靠饲养者的经验所导致的问题，在一定程度提高了发酵饲料判断的客观性，提高了一些判断准确性。

优选地，所述分数从1到10分别表示是饲料的发酵质量，所述1到10中的10表示发酵质量最优，1标识发酵质量最差。

优选地，所述一组照片中的数量大于10张，每一个分数对应一张或照片。

优选地，在所述一组照片中，分数为10的照片大于或等于2张。

在本实施例中，提供一种电子装置，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，处理器被设置为运行计算机程序以执行以上实施例中的方法。

在本实施例中还提供了基于图片采集的牛羊发酵饲料质量智能评价方法的装置，该装置中的模块与上述方法中的步骤相对应，已经进行过说明的，在此不再赘述。该装置包括：第一获取模块，用于获取一组照片，该组照片是以不同饲料原料进行发酵，基于饲料营养品质、发酵参数等对不同质量等级的发酵饲料产品进行拍摄，该组照片中的每张照片代表一个质量等级的饲料产品；第一发送模块，用于将所述一组照片发送至第一客户端；其中，所述第一客户端安装在移动终端上；保存模块，用于接收对所述一组照片中的每张照片的打分并保存所述每张照片对应的分数，其中，所述分数为饲料发酵技术人员通过所述第一客户端所打，所述发酵质量与所述饲料的原料和发酵条件相关；第二接收模块，用于接收来自第二客户端的预定照片，其中，所述第二客户端安装在移动终端上，所述预定照片为饲养者通过所述第二客户端上传的对正在发酵的饲料拍摄的照片；比对模块，用于将所述预定照片和所述一组照片中的每张照片进行比对，找到与所述预定照片最接近的照片；第二发送模块，用于将所述最接近的照片对应的分数发送至所述第二客户端，其中，所述最接近的照片对应的分数用于指示所述饲料的发酵质量。根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述分数从1到10分别表示是饲料的发酵质量，所述1到10中的10表示发酵质量最优，1标识发酵质量最差。

优选地，所述分数从1到10分别表示是饲料的发酵质量，所述1到10中的10表示发酵质量最优，1标识发酵质量最差。

优选地，所述一组照片中的数量大于10张，每一个分数对应一张或照片。

优选地，在所述一组照片中，分数为10的照片大于或等于2张。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

以上仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。