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申请/专利权人：广东省农业科学院动物科学研究所

摘要：本发明属于智能农业和动物养殖技术领域，提出了一种养殖场密度的智能调控监测方法，具体为：在半开放养殖场内布置红外检测仪；通过红外检测仪进行数据采集获得红外图像，对红外图像进行预处理获得处理图；根据实时得到的处理图进行多图同步分析，形成识别调控风险；结合所得识别调控风险调控监测。对大型养殖场环境下的行为模式所具有多样性的情况进行智能调控，对此类多样性引起的红外技术的调控监测方法而出现个体识别率不足的风引起险进行有效量化，从而能够准确的标记出识别率风险在坍缩特征的时间点，因此能够提高养殖场密度分析方法形成的密度监测结果的准确性，进而提升养殖场的管理效率并提升养殖场的动物的健康水平。

主权项：1.一种养殖场密度的智能调控监测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S100，在半开放养殖场内布置红外检测仪；S200，通过红外检测仪进行数据采集获得红外图像，对红外图像进行预处理获得处理图；S300，根据实时得到的处理图进行多图同步分析，形成识别调控风险；S400，结合所得识别调控风险调控监测；其中步骤S300中，根据实时得到的处理图进行多图同步分析，形成识别调控风险的方法是：对于任一处理图，获取该处理图内所有像素点的灰度值的上四分位值记为TQG，处理图中灰度值大于TQG的像素记作控险点；识别区内的像素点记作识别点，若识别点的数量大于控险点的数量，则将该处理图记作强控处理图，否则为弱控处理图；当一个像素点同时被记作识别点和控险点则定义该像素为高位识别点；在强控处理图内的任一识别区作为控偿识别区；在弱控处理图中，当一个像素点属于控险点且不属于识别点，则定义其为控偿点；对弱控处理图内的任一识别区，基于识别点对控偿点进行区域腐蚀：若识别点的八邻域内存在控偿点，则将这些控偿点合并进该识别区，并将这些被合并的控偿点记作该识别区的识别界点，以各个识别界点作为起点，若识别界点的八邻域内存在控偿点，则将这些控偿点合并进该识别区并记作新的识别界点直至识别界点的八邻域内不存在控偿点，将最终得到的区域记作控偿识别区；在任一控偿识别区内，将灰度值最大的控偿点与对应控偿识别区内灰度值最大的控险点之间的距离记作第一控偿半径，将灰度值最小的控偿点与对应控偿识别区内灰度值最大的控险点之间的距离记作第二控偿半径，以第二控偿半径与第一控偿半径的比值作为对应控偿识别区的控偿指标CTmpX；将控偿识别区内高位识别点的平均值与所有像素的灰度值的平均值的差值记为高位偏移度DRG；被识别为控偿识别区的像素占处理图像素总量的百分比值记为控偿比Rsth，预设一个观测时段记为SC_Time,SC_Time∈[1,2]小时；当前SC_Time时段内控偿比的平均值记为Rsth.AVG，通过控偿指标计算处理图的识别调控风险RCFN；在步骤S400中，结合所得识别调控风险调控监测的方法是：把当前获得的识别调控风险记为RCFN，当只有一个红外检测仪进行密度监测时，以任一时刻及其前k0个时刻的识别调控风险的平均数为识别风险进度kMA，k0为进度系数，其取值范围为k0∈[3，10]个；将每一时刻的识别风险进度进行SES单指数平滑拟合，获得各个时刻对应拟合值FV；设定警报条件为：RCFN≥FVRCFN≥kMA,当警报条件的返回值为TRUE则立即发起警报，通知管理员进行调控，并启用所有热检测仪进行密度监测；当所有红外检测仪均被启用时，则调用各个红外检测仪，分别实时获取识别调控风险，设定调控条件为：RCFN＜FVRCFN＜kMA；将首个出现满足调控条件的热检测仪进行密度监测，并关闭其余红外检测仪。

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