(19)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 202210382880.8 (22)申请日 2022.04.13 (71)申请人 青岛不愁网信息科技有限公司 地址 266000 山东省青岛市李沧区九水东 路130号3号楼8楼801室 (72)发明人 刘青源　方雅媚　 (74)专利代理 机构 石家庄国钺天玺专利代理事 务所(普通 合伙) 1315 5 专利代理师 王朝 (51)Int.Cl. G06V 20/10(2022.01) G06V 10/22(2022.01) G06V 10/26(2022.01) G06V 10/32(2022.01) G06V 10/80(2022.01) (54)发明名称 一种存栏猪只计数方法及系统 (57)摘要 本发明公开了一种存栏猪只计数方法及系 统， 属于猪只养殖技术领域， 包括以下步骤： S1： 获取图像； S2： 图像裁剪； S3： 算法处理； S4： 信息 整合。 本发 明通过将旋转目标检测网络与语义分 割网络结合使用， 能够方便的在猪只拥挤的情况 下对存栏猪只的数据量进行计数， 同时降低了计 算成本， 提高了计数效率， 同时也提高了用户体 验， 解决了传统的目标检测算法在猪只拥挤的情 况下计数准确率低， 以及实例分割算法虽然可以 较好的处理猪只拥挤的情况， 但是计算成本高、 时间长， 且数据标注成本极高的问题， 值得被推 广使用。 权利要求书2页 说明书5页 附图3页 CN 115311546 A 2022.11.08 CN 115311546 A 1.一种存栏猪只计数 方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： S1： 获取图像 将摄像头连接终端， 通过终端获取视频流， 抓取摄像头拍摄的数据转化为RGB图像， 即 存栏猪只图像， 图像中包 含猪只与围栏； S2： 图像裁 剪 将RGB图像裁 剪成设定尺寸上传至OS S服务器， 同时将图像的OS S地址传入云端服 务器； S3： 算法处 理 云端服务器同时调用旋转目标检测算法与图像语义分割算法服务， 旋转目标检测算法 通过旋转目标检测网络对步骤S2中的图像进行旋转目标检测处理， 获取猪只数量和位置信 息； 同时图像语义分割算法通过语义分割网络对步骤S2中的图像进行语义分割处理， 获取 栏舍边界位置信息； S4： 信息整合 将步骤S3 中获取的猪只数量和位置信 息与栏舍边界位置信 息进行整合处理， 计算所抓 取图像分割出的栏舍区域内猪只数量， 并将结果传回终端， 展示给用户。 2.根据权利要求1所述的一种存栏猪只计数方法， 其特征在于： 在所述步骤S1中， 摄像 头为超广角外接摄像头， 终端为手机， 超广角外接摄像头与手机的连接方式为无线连接或 有线连接， 通过UVC协议 抓取摄像头镜头数据转 化为RGB图像。 3.根据权利要求1所述的一种存栏猪只计数方法， 其特征在于： 在所述步骤S3中， 在进 行旋转目标检测处理及语义分割处理前， 对裁剪后的图像进行预处理， 分别获得旋转 目标 检测网络及语义分割网络所需的图像数据， 其中预处理的方式包括resize、 Letterboxing、 自适应白平衡、 直方图均衡四种手段。 4.根据权利要求1或3所述的一种存栏猪只计数方法， 其特征在于： 所述步骤S3中， 所述 旋转目标检测网络包括第一backbone模块、 Neck模块、 h ead模块， 所述backbone模块为Swin   Transformer特征提取框架， 用于对图像的特征进行提取， 所述Neck模块为PANet， 用于聚合 不同层特征， 所述head模块为在yolov5模型增添了旋转角度信息的head模块， 用于使目标 检测框贴合猪只轮廓。 5.根据权利要求4所述的一种 存栏猪只计数方法， 其特征在于： 在所述旋转目标检测网 络中， 图像经过第一backbone模块处理后， 得到输入图像的特征信息； 经过Neck模块处理 后， 对所述第一backbone模块获取的特征进行提取融合； 经过head模块处理后， 根据特征最 终确定检测目标的种类以及 在图像的位置 。 6.根据权利要求5所述的一种 存栏猪只计数方法， 其特征在于： 在经过所述旋转目标检 测网络处 理后， 对输出 结果进行soft ‑nms处理。 7.根据权利要求6所述的一种存栏猪只计数方法， 其特征在于： 在所述步骤S3中， 所述 语义分割网络包括第二backbone模块、 语义分割特征头模块、 语义分割检测头模块， 所述第 二backbone模块为Swin  Transformer特征提取框架， 用于对图像的特征进行提取， 所述语 义分割特征头模块为Uperhead， 用于猪栏区域特征进行分割， 所述语义分割检测头模块为 FCNHead， 用于第二backbo ne模块提取的深层特 征进行逐像素还原， 得到 完整的猪栏区域。 8.根据权利要求7所述的一种存栏猪只计数方法， 其特征在于： 在所述语义分割网络 中， 图像经过第二backbone模块处理后， 得到输入图像的特征图； 经过语义分割特征头模块权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115311546 A 2处理后， 对得到特征信息进行提炼组合， 经过语义分割检测头模块处理后， 利用语义分割特 征头模块 提取的特 征得到预测目标的分割区域 位置信息 。 9.根据权利要求8所述的一种 存栏猪只计数方法， 其特征在于： 在所述语义分割网络处 理后， 对分割出的猪栏区域使用包络算法， 得到边缘整齐的多边形区域及其位置信息， 即栏 舍边界及其 位置信息 。 10.一种存栏猪只计数系统， 其特征在于， 采用 如权利要求1 ‑9任一项所述的计数方法 对存栏猪只进行计数， 包括： 图像获取模块， 用于利用摄像头连接终端， 通过终端获取视频流， 抓取摄像头拍摄的数 据转化为RGB图像； 图像裁剪模块， 用于将RGB图像裁剪成设定尺寸上传至OSS服务器， 同时将图像的OSS地 址传入云端服 务器； 算法处理模块， 用于通过云端服务器同时调用旋转目标检测算法与图像语义分割算法 服务， 旋转目标检测算法通过旋转目标检测网络对步骤S2中的图像进行旋转目标检测处 理， 获取猪只数量和位置信息； 同时图像语义分割算法通过语义分割网络对步骤S2中的图 像进行语义分割处 理， 获取栏舍边界位置信息； 信息整合模块， 用于将步骤S3 中获取的猪只数量和位置信 息与栏舍边界位置信 息进行 整合处理， 计算所抓取图像分割出的栏舍区域内猪只数量， 并将结果传回终端， 展示给用 户； 控制处理模块， 用于向其 余各模块发出指令， 完成相应动作； 所述图像获取模块、 图像裁剪模块、 算法处理模块、 信 息整合模块均与所述控制处理模 块通信连接 。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115311546 A 3