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申请/专利权人：新希望六和股份有限公司;山东新希望六和集团有限公司;山东新希望六和农牧科技有限公司;夏津新希望六和农牧有限公司;新希望集团有限公司

摘要：本发明公开了一种基于双光相机的动物目标计数方法，具体为：获取动物栏位图像构建样本库；构建计数模型，计数模型包括用于动物识别的神经网络模型；将样本库输入到神经网络模型中进行训练，得到训练好的神经网络模型；依次获取各栏位的待测图像，每个栏位对应一个待测图像组，每个待测图像组包括n张待测图像；依次将每个栏位对应的2n张待测图像，输入至构建好的计数模型中，得出每个栏位的最终识别结果，统计所有栏位的最终识别结果得到动物目标数量。本发明的有益效果是：本发明特别适用于规模化猪场中的限位栏饲养环境，能够实现更加精准的非接触式规模化舍内猪只盘点。

主权项：1.一种基于双光相机的动物目标计数方法，其特征在于，所述方法为：步骤S1：获取动物栏位图像构建样本库，以存在动物面部的栏位图像为正样本，以不存在动物面部的栏位图像作为负样本；步骤S2：构建计数模型，所述计数模型包括用于动物识别的神经网络模型；步骤S3：将样本库输入到神经网络模型中进行训练，得到训练好的神经网络模型；步骤S4：依次获取各栏位的待测图像，每个栏位对应一个待测图像组，每个待测图像组包括n张待测图像；步骤S5：依次将每个栏位对应的2n张待测图像，输入至构建好的计数模型中，得出每个栏位的最终识别结果，统计所有栏位的最终识别结果得到动物目标数量；其中，所述步骤S4获取的各栏位对应的待测图像组包括两个子图像组，分别为可见光图像组和热成像图像组，可见光图像组和热成像图像组均包括n张待测图像；可见光图像样本库和热成像图像样本库、以及待测可见光图像组和热成像图像组，分别是采用可见光相机RealSenseD435、红外热成像相机艾睿光电AT600来获取；所述步骤S4，同一栏位的待测图像组的所有待测图像均在同一时间段内获取，该时间段为1-2s；且，每个栏位获取待测图像组的时间长度相同；其中，n＜10；所述步骤S4获取各栏位的待测图像时，利用智能巡栏车作为载体；且巡栏方法为：从第1纵列横向前进、走S型路线从起点到终点，按照拍摄时间来控制智能巡栏车在栏位前的停止时间；其中，所述步骤S5具体为：步骤S501：依次将获取的每个栏位对应的待测图像输入至计数模型中，由两个子神经网络模型得出每张待测图像的初检结果，将存在动物面部的待测图像计为1，将不存在动物面部的待测图像计为0；其中，步骤S502：将同一待测图像组的所有初检结果输入到修正模型中，得到该栏位的最终识别结果；步骤S503：统计所有栏位的最终识别结果得到动物目标数量；所述步骤S502中的修正模型通过如下公式（1）实现修正方法， 公式（1）式中，Pj为第j个栏位的最终识别结果；第j个栏位对应的同一可见光图像组中第i张待测图像的初检结果为Ci；第j个栏位对应的同一红外光图像组中第i张待测图像的初检结果为Ti；β为置信度，β大于0.6且小于神经网络图像算法检测率；所述计数模型还包括连接于所述神经网络模型后端的修正模型，所述修正模型用于修正每个栏位的识别结果并统计出所有栏位的最终识别结果得到动物目标数量；两个所述子神经网络模型均为YOLOv4神经网络；所述方法的目标检测算法采用基于WindowsUbuntu+Tensorflow+YOLO4框架。

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