(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 202211277131.5 (22)申请日 2022.10.19 (71)申请人 正大农业科 学研究有限公司 地址 101206 北京市平谷区中关村科技园 区平谷园峪口新能源产业基地峪阳路 38号-21045 （集群注 册） (72)发明人 吴晓亮　张睦　吕兆星　朱海波　 石格立　 (74)专利代理 机构 北京路浩知识产权代理有限 公司 11002 专利代理师 毛宏宝 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06V 40/20(2022.01) G06N 3/04(2006.01)G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 家畜采食量异常检测方法及装置 (57)摘要 本发明涉及畜牧技术领域， 提供一种家畜采 食量异常检测方法及装置， 包括： 采集待测行为 图像和待测环 境数据； 将所述待测行为图像和所 述待测环 境数据输入采食量异常检测模型， 得到 所述采食量异常检测模型输出的采食量检测结 果； 其中， 所述采食量异常检测模型是基于样本 行为图像、 样本环境数据和采食量标签数据训练 预设的神经网络得到的。 通过采集农场中养殖操 作人员的待测行为图像和农场中家畜生长环境 对应的待测环境数据， 输入采食量异常检测模 型， 得到采食量检测结果。 有效提高了对家畜头 均采食量的检测准确度， 同时， 更准确地检测采 食量异常情况， 从而更精确地评估养殖场的家畜 养殖状况。 权利要求书2页 说明书9页 附图2页 CN 115359050 A 2022.11.18 CN 115359050 A 1.一种家畜采 食量异常检测方法， 其特 征在于， 包括： 采集待测行为图像和待测环境数据； 将所述待测行为图像和所述待测环境数据输入采食量异常检测模型， 得到所述采食量 异常检测模型输出的采 食量检测结果； 其中， 所述采食量异常检测模型是基于样本行为图像、 样本环境数据和采食量标签数 据训练预设的神经网络得到的。 2.根据权利要求1所述的家畜采食量异常检测方法， 其特征在于， 所述采食量异常检测 模型的训练过程， 包括： 采集样本行为图像和样本环境数据， 所述样本环境数据包括样本环境图像和样本环境 监控指标； 基于所述样本行为图像和所述样本环境数据， 得到样本结构化数据； 将所述样本结构化数据和所述采食量标签数据输入所述预设的神经网络进行训练， 得 到所述采 食量异常检测模型。 3.根据权利要求2所述的家畜采食量异常检测方法， 其特征在于， 所述基于所述样本行 为图像和所述样本环境数据， 得到样本结构化数据， 包括： 基于预设的行为识别网络提取所述样本行为图像的特征， 确定所述样本行为图像的养 殖水平等级； 基于预设的环境识别网络， 提取 所述样本环境图像的环境 等级； 基于所述样本行为图像的养殖水平等级、 所述样本环境图像的环境等级和所述样本环 境监控指标， 得到所述样本结构化数据。 4.根据权利要求3所述的家畜采食量异常检测方法， 其特征在于， 所述基于预设的行为 识别网络提取 所述样本行为图像的特 征， 确定所述样本行为图像的养殖 水平等级， 包括： 对所述样本行为图像进行编码， 获得 所述样本行为图像的样本行为序列； 基于所述预设的行为识别网络提取 所述样本行为序列的特 征， 得到行为特 征序列； 基于所述行为特 征序列， 基于距离算法确定所述样本行为图像的养殖 水平等级。 5.根据权利要求4所述的家畜采食量异常检测方法， 其特征在于， 所述行为特征序列包 括操作员执 行喂食行为和清洁行为的特 征向量。 6.根据权利要求3所述的家畜采食量异常检测方法， 其特征在于， 所述环境等级包括农 场的自动化 等级， 所述样本环境 监控指标包括农场的湿度、 温度和风力。 7.根据权利要求3所述的家畜采食量异常检测方法， 其特征在于， 所述预设的行为识别 网络采用循环神经网络， 所述预设的环境识别网络采用深度残差网络 。 8.根据权利要求1所述的家畜采食量异常检测方法， 其特征在于， 所述将所述待测行为 图像和所述待测环境数据输入采食量异常检测模型， 得到所述采食量异常检测模型输出的 采食量检测结果， 包括： 将所述待测行为图像和所述待测环境数据输入采食量异常检测模型的特征提取层， 生 成待测结构化数据； 将所述待测结构化数据输入采食量异常检测模型的异常检测层， 所述异常检测层通过 Iforest异常检测算法输出 所述待测结构化数据对应的采 食量检测结果。 9.根据权利要求1所述的家畜采食量异常检测方法， 其特征在于， 所述采食量标签数据权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115359050 A 2包括历史采食量和所述历史采食量对应的类别标签， 所述类别标签包括采食量正常和采食 量异常。 10.一种家畜采 食量异常检测装置， 其特 征在于， 包括： 输入模块， 用于采集待测行为图像和待测环境数据； 输出模块， 用于将所述待测行为图像和所述待测环境数据输入采食量异常检测模型， 得到所述采 食量异常检测模型输出的采 食量检测结果； 其中， 所述采食量异常检测模型是基于样本行为图像、 样本环境数据和采食量标签数 据训练预设的神经网络得到的。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115359050 A 3