[发明专利]基于视觉的鸡雏公母智能鉴别方法及系统

说明书

本发明提供一种基于视觉的鸡雏公母智能鉴别方法及系统，光学成像模块获取采集若干个鸡雏肛门处的图像，构成鸡雏公母图像数据集；鸡雏公母鉴别模块根据鸡雏公母图像数据集基础鉴别网络模型，再根据基础鉴别网络模型进行多任务模型学习，获得针对N鸡种的N个鸡雏公母鉴别模型；光学成像模块采集待测鸡雏肛门处的图像并输入鸡雏公母鉴别模块中，鸡雏公母鉴别模块根据相应鸡种的鸡雏公母鉴别模型，判断输出公母结果。其优点在于通过鉴别模型，判别鸡雏公母，取代了人眼判别的功能，解放人眼；提高正确率、降低人工成本，大大提高工作效率。

技术领域

本发明涉及一种基于视觉的鸡雏公母智能鉴别方法及系统。

背景技术

养殖场都实行公母分饲，主要原因在于：养殖场分蛋鸡和肉鸡，在蛋鸡养殖场当然只能养母鸡；而商品肉鸡虽然公母都要，但如果混合饲养的话，由于公鸡发育快，而且会抢食，这会影响到母鸡的生长，因此要保证经济效益也最好分开饲养。所以，及早进行雏鸡性别鉴定，就可以淘汰公鸡或分离雌雄小鸡，也就节约了饲料、禽舍、劳动力等各种饲养费用。

目前主要采用快慢羽鉴别法和翻肛鉴别法进行雏鸡的公母分辨。

快慢羽鉴别法就是雏鸡翼羽生长速度，根据某些品种的鸡的遗传性，将雏鸡翅膀展开可看到两排羽毛，靠近翅膀尖端的为主翼羽，靠近翅膀根部覆盖在主翼羽上端的羽毛称为覆主翼羽，主翼羽长于覆主翼羽称为快羽(母鸡)，反之为慢羽(公鸡)。该方法主要缺点：刚出生的小鸡羽毛未完全发育，快慢羽方法准确率低；快慢羽方法只针对特定种类的鸡有用，方法不具备普适性。

翻肛鉴别是目前行业通用做法。其原理是通过观察肛门内部公母鸡特征差异，区分公母。公母鸡肛门主要差异表现为：

翻肛鉴别目前存在的问题：

由于公母特征差别非常小，导致鉴别师培训困难，往往需要三个月时间才能基本学会，一年后鉴别准确率才能达到95％以上；公母特征点形状非常小，且需要在强光下才能看见，长时间观察对人眼伤害大；人工分类准确度不高，一般在95％左右；人工分类速度不快，一般为每小时1000-1200只，很难满足企业的生产需求；人工易疲劳，工作到后面准确率和速度会明显下降。

发明内容

本发明提供的一种基于视觉的鸡雏公母智能鉴别方法及系统，通过视觉成像技术，拍摄鸡雏肛门，再通过鉴别模型，判别鸡雏公母，取代了人眼判别的功能，解放人眼；以克服现有技术的缺陷。

本发明提供一种基于视觉的鸡雏公母智能鉴别方法，包括以下步骤：

步骤A、采集若干个鸡雏肛门处的图像，构成鸡雏公母图像数据集。

步骤B、建立鸡雏公母鉴别模型。

步骤B-1、建立基础鉴别网络模型。

建立位置标签：鸡雏公母图像数据集中每个图像标注鸡雏肝门位置标签。

建立性别标签：鸡雏公母图像数据集中每个图像标注鸡雏公母性别标签。

特征提取：采用CNN多层神经网络提取鸡雏公母图像数据集中每个图像的鸡雏公母的高维特征图。

定位网络：根据鸡雏公母的高维特征图和位置标签，采用回归网络输出肛门的位置信息。

鉴别网络：根据鸡雏公母的高维特征图、位置信息和性别标签，作为CNN多层神经网络分类模型的输入，建立基础鉴别网络模型。

步骤B-2、基础鉴别网络模型进行多任务模型学习，获得针对N鸡种的N个鸡雏公母鉴别模型。

步骤C、采集待测鸡雏肛门处的图像并输入相应鸡种的鸡雏公母鉴别模型，鸡雏公母鉴别模型输出公母的判断结果。