(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111602960.1 (22)申请日 2021.12.24 (71)申请人 安佑生物科技 集团股份有限公司 地址 215000 江苏省苏州市太 仓市沙溪镇 岳王新港中路239号 申请人 江苏普立兹智能系统有限公司 (72)发明人 陈博璿　王乃民　李尚宸　 (51)Int.Cl. G06Q 10/10(2012.01) G06Q 50/02(2012.01) G06V 40/10(2022.01) G06V 20/40(2022.01) G06V 10/44(2022.01) (54)发明名称 智能化养殖情况监测方法、 系统、 设备及存 储介质 (57)摘要 本申请涉及数据处理的领域， 尤其是涉及一 种智能化养殖情况监测方法、 系统、 设备及存储 介质， 其中方法包括： 每隔第一时间间隔获取养 殖情况图像并图像处理养殖情况图像得到图像 处理结果， 图像处理结果包括养殖情况图像中养 殖生物的长宽数据和位置坐标； 依据图像处理结 果以及预设的假设分布模型计算得到生成养殖 情况图像中养殖生物的估计数量； 获取并处理图 像处理结果得到养殖情况图像中养殖生物的打 堆程度数据； 获取并处理图像处理结果得到养殖 情况图像中养殖生物的体重数据。 本申请具有便 于使通过监测得到的牲畜养殖情况贴近于真实 牲畜养殖情况的效果。 权利要求书2页 说明书11页 附图2页 CN 114372772 A 2022.04.19 CN 114372772 A 1.一种智能化养殖情况监测方法， 其特 征在于： 包括： 每隔预设的第一时间间隔获取一次养殖情况图像并图像处理所述养殖情况图像得到 图像处理结果， 所述图像处理结果包括所述养殖情况图像中养殖生物的长宽数据和位置坐 标； 依据所述图像处理结果以及预设的假设分布模型计算得到与每个所述养殖情况图像 一一对应的第一 位置概率密度数据组； 处理每个所述第一 位置概率密度数据组得到对应的第二 位置概率密度数据组； 处理每个所述第 二位置概率密度数据组生成对应的数量估计值， 处理每个所述数量估 计值生成第一数量阵列； 每隔预设的第二时间 间隔处理所述第一数量阵列生成第二数量阵列； 处理所述第二数量阵列生成所述养殖情况图像中养殖生物的估计数量； 获取并处理所述图像处理结果得到所述养殖情况图像中所述养殖生物的打堆程度数 据； 获取并处 理所述图像处 理结果得到所述养殖情况图像中所述养殖生物的体重数据。 2.根据权利要求1所述的智能化养殖情况监测方法， 其特征在于： 所述假设分布模型 为： f(x,y) = 1/(2*w+2* h‑4)*C， （x 或y = 0） ； f(x,y) = 1/[w*h  ‑  2*(w+h‑2) ]*(1  ‑  C)， （x 或 y≠0） ； w为所述养殖情况图像的长度， h为所述养殖情况图像的宽度； 所述依据所述图像处理结果以及预设的假设分布模型计算得到所述养殖情况图像中 每个养殖生物的第一 位置概率密度数据组包括： 获取所述养殖情况图像中每 个所述养殖生物的所述 位置坐标； 通过所述假设分布模型处 理每个所述位置坐标 得到所述第一 位置概率密度数据组。 3.根据权利要求2所述的智能化养殖情况监测方法， 其特征在于： 所述处理每个所述第 一位置概率密度数据组得到对应的第二 位置概率密度数据组包括： 计算每个所述第一位置概率密度数据组与预设的标准位置概率密度数据组之间的距 离； 比较每个所述距离与 预设的第 一阈值， 获取所述距离小于所述第 一阈值的所述第 一位 置概率密度数据组并记为第二 位置概率密度数据组。 4.根据权利要求3所述的智能化养殖情况监测方法， 其特征在于： 所述将处理每个所述 第二位置概率密度数据组生成对应的数量估计值， 处理每个所述数量估计值生成第一数量 阵列包括： 计数每个所述第 二位置概率密度数据组中的数据 数量， 将所述数据数量记为所述数量 估计值； 组合每个所述数量估计值 生成所述第一数量阵列。 5.根据权利要求4所述的智能化养殖情况监测方法， 其特征在于： 所述每隔预设的第 二 时间间隔处理所述第一数量阵列生成第二数量阵列包括： 每隔所述第二时间 间隔计算所述第一数量阵列中所述数量估计值的标准差； 删除所述第一数量阵列中超过预设的第二阈值的所述数量估计值， 生成第二数量阵权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114372772 A 2列。 6.根据权利要求1所述的智能化养殖情况监测方法， 其特征在于： 所述处理所述第 二数 量阵列生成所述养殖情况图像中养殖生物的估计数量包括： 对所述第二数量阵列中的所述数量估计值进行排列处 理生成第三数量阵列； 对所述第三数量阵列进行 数学统计生成所述估计数量。 7.根据权利要求1所述的智能化养殖情况监测方法， 其特征在于： 所述获取并处理所述 图像处理结果得到所述养殖情况图像中所述养殖生物的打堆 程度数据包括： 处理所述养殖情况图像中每 个所述养殖生物的所述长 宽数据生成集群最远距离； 依据所述集群最远距离和所述养殖情况图像中每个所述养殖生物的位置坐标将所述 区分为边缘点坐标与核心点 坐标； 依据所述核心点 坐标计算所述打堆 程度数据。 8.一种智能化养殖情况监测系统， 其特 征在于： 包括： 图像获取与处理模块 （100） ， 用于每隔预设的第一时间间隔获取一次养殖情况图像并 图像处理所述养殖情况图像得到图像处理结果， 所述图像处理结果包括所述养殖情况图像 中养殖生物的长 宽数据和位置坐标； 第一位置概率密度数据组生成模块 （200） ， 用于依据所述图像处理结果以及预设的假 设分布模型计算得到与每 个所述养殖情况图像一 一对应的第一 位置概率密度数据组； 第二位置概率密度数据组生成模块 （300） ， 用于处理每个所述第一位置概率密度数据 组得到对应的第二 位置概率密度数据组； 第一数量阵列生成模块 （400） ， 用于处理每个所述第二位置概率密度数据组生成对应 的数量估计值， 处 理每个所述数量估计值 生成第一数量阵列； 第二数量阵列生成模块 （500） ， 用于每隔预设的第二时间间隔处理所述第一数量阵列 生成第二数量阵列； 估计数量生成模块 （600） ， 用于处理所述第二数量阵列生成所述养殖情况图像中养殖 生物的估计数量； 打堆程度数据生成模块 （700） ， 用于获取并处理所述 图像处理结果得到所述养殖情况 图像中所述养殖生物的打堆 程度数据； 体重数据生成模块 （800） ， 用于获取并处理所述图像处理结果得到所述养殖情况图像 中所述养殖生物的体重数据。 9.一种计算机设备， 其特征在于， 包括存储器和处理器， 所述存储器上存储有能够被处 理器加载并执 行如权利要求1至7中任意 一种智能化养殖情况监测方法方法的计算机程序。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 存储有能够被处理器加载并执行如权利要 求1至7中任意 一种智能化养殖情况监测方法方法的计算机程序。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114372772 A 3