[0001] 本发明属于精准养殖技术领域，尤其涉及基于运动传感器的家禽活动行为监测方法与系统

[0002] 近年来，精准养殖技术领域经历了显著的技术进步，尤其是在运动传感器和家禽活动行为监测方面。随着物联网、大数据、人工智能、机器学习、计算机视觉以及传感器技术的蓬勃发展，实时监控家禽的行为和健康状况成为可能。现代养殖场利用这些技术收集和分析数据，以预测行为模式、提前识别健康问题，并优化养殖管理。自动化和机器人技术的应用，例如自动喂食和清洁，也正逐步提升养殖效率与减轻人工负担。此外，计算机视觉技术的引入使得精确跟踪个体家禽的活动成为现实。这些技术的集成不仅提高了生产效率，还有助于动物福利的改善和环境影响的降低，推动整个精准养殖领域向着更加智能化和可持续性发展的方向迈进。

[0003] 技术的复杂性要求养殖者具备一定的专业知识，才能有效管理和利用这些高科技系统。此外，传感器的准确性和环境因素可能影响数据收集和分析的可靠性。缺乏统一的技术标准和行业规范也是一个问题，这影响了设备和系统之间的兼容性，不能有效的对家禽行为的自动化实时监测和分析，难以有效识别并分类家禽的各种活动模式，根据家禽的行为特征来预测家禽的健康状况。

[0056] 为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

[0057] 可以理解，本申请所使用的术语“第一”、“第二”等可在本文中用于描述各种元件，但除非特别说明，这些元件不受这些术语限制。这些术语仅用于将第一个元件与另一个元件区分。举例来说，在不脱离本申请的范围的情况下，可以将第一xx脚本称为第二xx脚本，且类似地，可将第二xx脚本称为第一xx脚本。

[0058] 图1为本发明实施例提供的基于运动传感器的家禽活动行为监测方法的流程图，如图1所示，基于运动传感器的家禽活动行为监测方法，所述方法包括：

[0059] S100，通过摄像头传感器实时拍摄家禽的活动图像，并预处理活动图像，对图像中的家禽进行物体检测和位置识别，识别出食槽、窝、围栏、水槽、障碍物及家禽活动区域；

[0060] 本步骤是家禽活动监测系统的视觉基础，致力于捕捉农场环境中家禽的实时活动。该步骤由高分辨率摄像头传感器组成，这些传感器不断地拍摄视频流，同时内嵌的预处理算法对这些图像进行去噪、亮度调整和图像增强，保证输送到后端分析系统的图像清晰且信息丰富。本步骤的高效预处理过程对于提高物体检测与位置识别准确性至关重要，尤其是在多变的光照和动态环境条件下。

[0061] 本步骤随着图像的预处理，物体检测与位置识别单元接管工作，利用先进的图像识别技术，如深度学习模型，来识别和标记图像中的家禽和关键场地特征，如食槽和水槽。能够实时跟踪家禽相对于这些固定物体的位置，为动态行为分析提供精确的空间参考。此外，持续的位置追踪和运动轨迹分析加深了对家禽行为模式的理解，从而提升了监测系统对异常行为的检测能力，使得早期预警和健康管理变得更加可行。

[0062] S200，对活动图像中连续帧之间的家禽位置变化进行辨析和追踪，获得家禽的运动轨迹，基于家禽的运动轨迹和位置信息，进行家禽行为的连贯性辨析，判断家禽当前的位置、状态和行为，对家禽的进食、休息、活动行为进行识别和分类，并进行异常行为检测；

[0063] 本步骤的核心功能是对家禽活动进行精确追踪和复杂行为的识别，来监测和记录每只家禽的位置和移动模式，确保能够实时捕捉并分析家禽的行走路径和活动范围。这一过程涉及将连续的图像帧进行比对，从而获得家禽的运动轨迹，使得行为模式可以连贯地进行分析。并进一步分析这些运动数据，将家禽的行为细分为进食、休息、洗澡等类别，并记录下任何不寻常的行为模式，从而有助于早期识别可能的健康问题或应激反应。

[0064] 本步骤的另一功能是评估家禽与其周围环境之间的互动。通过监测家禽与食槽、窝和围栏的相对位置关系，不仅有助于理解家禽的社会行为模式，还能检测围栏的完整性，及时发现逃逸行为。还可以检测行为模式的异常变动，如过度活动或不活动，这些可能指示家禽的紧张、应激或健康问题。当检测到这样的异常行为时，系统会触发警报，及时通知农场管理人员采取相应措施。这一模块的进步在于其能够利用先进的数据分析技术，对家禽的行为进行更精确的监测和分析，提高了监测系统的敏感性和响应速度，使得家禽养殖管理更加科学和精细化。

[0065] S300，汇集和整理家禽的行为频率、时长、位置活动数据，基于家禽的活动数据，建立行为识别模型来预测家禽的健康状况，并实时监测家禽的行为规律与健康状态，识别出异常行为和健康问题，提供相应的报警；

[0066] 本步骤旨在通过对大量收集的行为数据进行深入分析，以评估和预测家禽的健康状态，分析家禽的行为模式，例如进食、休息和活动频率，并将这些行为与健康指标进行关联。通过这种方式，单元能够区分正常和异常的行为模式，这对于早期识别潜在的健康问题至关重要。此外，该单元还能够监测行为的变化趋势，从而揭示可能影响家禽福利的环境或管理条件的变化。

[0067] 本步骤采用了算法来定义和监控正常行为的阈值，这样一旦家禽的行为模式显示出突然的改变，如活动量的异常增减，系统就会立即发出警报，通知养殖者进行检查或介入。这种实时监测和警报机制显着提高了问题解决的效率，并且有助于减少因疾病爆发或行为问题而造成的损失。并结合历史数据和实时行为分析，使用机器学习算法预测家禽可能出现的健康问题，比如通过分析活动量减少可能预测出发病前的疲倦状态。这种预测机制对于实施预防性健康管理非常有价值，并且它能够帮助养殖者优化养殖策略和改善家禽的整体福利。

[0068] S400，展示家禽活动数据、行为识别结果和健康监测信息，并生成家禽活动行为分析、健康状况评估、行为规则报告；

[0069] 本步骤确保了信息的透明度和可操作性，它提供了一个直观的界面，允许用户实时监控家禽的活动状态，以及接入历史数据进行深入的分析。利用图形和图表，该单元将复杂的数据流转换为易于理解的视觉格式，使得非专业人员也能快速把握家禽的行为模式和健康趋势。此外，当系统检测到异常行为或健康问题时，交互子单元能够及时发送警报和通知，确保农场管理者能够快速响应，这对于防止疾病的蔓延和提高家禽福利至关重要。

[0070] 本步骤进一步提升了监测系统的实用性。它根据用户设定的参数和系统收集的数据，自动生成详细的健康评估报告和行为分析结果。这些报告不仅包含了实时分析，还包括了长期趋势和预防性维护建议，为用户提供了全面的决策支持。此外，该单元允许用户自定义报告的内容和格式，满足不同用户的特定需求。通过这样的报告，农场管理者可以更加科学地调整养殖环境和管理措施，提高生产效率，同时优化家禽的生活质量。这种进步不仅提高了决策的数据驱动性，也降低了依靠主观经验判断的风险，使家禽养殖业务向更加智能化和精细化管理迈进。

[0071] 图2为本发明实施例提供的对图像中的家禽进行物体检测和位置识别的流程图，如图2所示，所述对图像中的家禽进行物体检测和位置识别，具体包括：

[0072] S110，通过摄像头传感器实时拍摄家禽活动的图像，并进行图像去噪、亮度和对比度调整、图像增强技的预处理操作；

[0073] S120，识别图像中的家禽、食槽、窝、活动场地，确定它们的位置并标记，并实时跟踪家禽，确定它们相对于环境中的固定物体的位置。

[0074] 图3为本发明实施例提供的对活动图像中连续帧之间的家禽位置变化进行辨析和追踪的流程图，如图3所示，所述对活动图像中连续帧之间的家禽位置变化进行辨析和追踪，具体包括：

[0075] S210，结合家禽的运动追踪和轨迹分析，监测并记录每只家禽的位置和移动模式，识别家禽的行走路径和活动范围；

[0076] S220，分析家禽的运动数据，将其行为归类为进食、休息、洗澡、觅食、斗殴、交配，并记录不寻常行为模式；

[0077] S230，监测家禽与其环境之间的互动，家禽与食槽、窝和围栏的相对位置关系，并监测围栏完整性，判断是否有越狱行为发生；

[0078] S240，监测不寻常的行为模式和潜在的健康问题，发现行为模式的异常变动，过度活动和不活动，并发出相应的警报。

[0079] 图4为本发明实施例提供的基于家禽的活动数据，建立行为识别模型来预测家禽的健康状况的流程图，如图4所示，具体包括：

[0080] S310，根据已收集和处理的数据，建立家禽的行为模式与健康指标关联，并识别判断正常与异常行为模式；

[0081] S320，基于预设的行为模式和阈值，判断行为突变、活动量异常增减；

[0082] S330，利用历史数据和当前行为分析，预测家禽可能出现的健康问题。

[0083] 图5为本发明实施例提供的生成家禽活动行为分析、健康状况评估、行为规则报告的流程图，如图5所示，具体包括：

[0084] S410，实时监控、历史数据分析与展示、警报和通知，查看实时数据流的图形展示，分析历史行为模式和趋势，接收系统自动识别异常行为或健康问题时的通知和警报；

[0085] S420，根据用户设定的健康标准参数，生成健康评估、行为分析结果和预防性维护的报告。

[0086] 图6为本发明实施例提供的基于运动传感器的家禽活动行为监测系统的结构框图，如图6所示，基于运动传感器的家禽活动行为监测系统，所述系统包括：

[0087] 图像采录与处理模块100，用于通过摄像头传感器实时拍摄家禽的活动图像，并预处理活动图像，对图像中的家禽进行物体检测和位置识别，识别出食槽、窝、围栏、水槽、障碍物及家禽活动区域；

[0088] 本模块是家禽活动监测系统的视觉基础，致力于捕捉农场环境中家禽的实时活动。该模块由高分辨率摄像头传感器组成，这些传感器不断地拍摄视频流，同时内嵌的预处理算法对这些图像进行去噪、亮度调整和图像增强，保证输送到后端分析系统的图像清晰且信息丰富。该模块的高效预处理过程对于提高物体检测与位置识别准确性至关重要，尤其是在多变的光照和动态环境条件下。

[0089] 本模块随着图像的预处理，物体检测与位置识别单元接管工作，利用先进的图像识别技术，如深度学习模型，来识别和标记图像中的家禽和关键场地特征，如食槽和水槽。能够实时跟踪家禽相对于这些固定物体的位置，为动态行为分析提供精确的空间参考。此外，持续的位置追踪和运动轨迹分析加深了对家禽行为模式的理解，从而提升了监测系统对异常行为的检测能力，使得早期预警和健康管理变得更加可行。

[0090] 运动追踪与行为分析模块200，用于对活动图像中连续帧之间的家禽位置变化进行辨析和追踪，获得家禽的运动轨迹，基于家禽的运动轨迹和位置信息，进行家禽行为的连贯性辨析，判断家禽当前的位置、状态和行为，对家禽的进食、休息、活动行为进行识别和分类，并进行异常行为检测；

[0091] 本模块的核心功能是对家禽活动进行精确追踪和复杂行为的识别，来监测和记录每只家禽的位置和移动模式，确保能够实时捕捉并分析家禽的行走路径和活动范围。这一过程涉及将连续的图像帧进行比对，从而获得家禽的运动轨迹，使得行为模式可以连贯地进行分析。并进一步分析这些运动数据，将家禽的行为细分为进食、休息、洗澡等类别，并记录下任何不寻常的行为模式，从而有助于早期识别可能的健康问题或应激反应。

[0092] 本模块的另一功能是评估家禽与其周围环境之间的互动。通过监测家禽与食槽、窝和围栏的相对位置关系，不仅有助于理解家禽的社会行为模式，还能检测围栏的完整性，及时发现逃逸行为。还可以检测行为模式的异常变动，如过度活动或不活动，这些可能指示家禽的紧张、应激或健康问题。当检测到这样的异常行为时，系统会触发警报，及时通知农场管理人员采取相应措施。这一模块的进步在于其能够利用先进的数据分析技术，对家禽的行为进行更精确的监测和分析，提高了监测系统的敏感性和响应速度，使得家禽养殖管理更加科学和精细化。

[0093] 数据辩析与健康监测模块300，用于汇集和整理家禽的行为频率、时长、位置活动数据，基于家禽的活动数据，建立行为识别模型来预测家禽的健康状况，并实时监测家禽的行为规律与健康状态，识别出异常行为和健康问题，提供相应的报警；

[0094] 本模块旨在通过对大量收集的行为数据进行深入分析，以评估和预测家禽的健康状态，分析家禽的行为模式，例如进食、休息和活动频率，并将这些行为与健康指标进行关联。通过这种方式，单元能够区分正常和异常的行为模式，这对于早期识别潜在的健康问题至关重要。此外，该单元还能够监测行为的变化趋势，从而揭示可能影响家禽福利的环境或管理条件的变化。

[0095] 本模块采用了算法来定义和监控正常行为的阈值，这样一旦家禽的行为模式显示出突然的改变，如活动量的异常增减，系统就会立即发出警报，通知养殖者进行检查或介入。这种实时监测和警报机制显着提高了问题解决的效率，并且有助于减少因疾病爆发或行为问题而造成的损失。并结合历史数据和实时行为分析，使用机器学习算法预测家禽可能出现的健康问题，比如通过分析活动量减少可能预测出发病前的疲倦状态。这种预测机制对于实施预防性健康管理非常有价值，并且它能够帮助养殖者优化养殖策略和改善家禽的整体福利。

[0096] 用户界面与报告生成模块400，用于展示家禽活动数据、行为识别结果和健康监测信息，并生成家禽活动行为分析、健康状况评估、行为规则报告。

[0097] 本模块确保了信息的透明度和可操作性，它提供了一个直观的界面，允许用户实时监控家禽的活动状态，以及接入历史数据进行深入的分析。利用图形和图表，该单元将复杂的数据流转换为易于理解的视觉格式，使得非专业人员也能快速把握家禽的行为模式和健康趋势。此外，当系统检测到异常行为或健康问题时，交互子单元能够及时发送警报和通知，确保农场管理者能够快速响应，这对于防止疾病的蔓延和提高家禽福利至关重要。

[0098] 本模块进一步提升了监测系统的实用性。它根据用户设定的参数和系统收集的数据，自动生成详细的健康评估报告和行为分析结果。这些报告不仅包含了实时分析，还包括了长期趋势和预防性维护建议，为用户提供了全面的决策支持。此外，该单元允许用户自定义报告的内容和格式，满足不同用户的特定需求。通过这样的报告，农场管理者可以更加科学地调整养殖环境和管理措施，提高生产效率，同时优化家禽的生活质量。这种进步不仅提高了决策的数据驱动性，也降低了依靠主观经验判断的风险，使家禽养殖业务向更加智能化和精细化管理迈进。

[0099] 图7为本发明实施例提供的图像采录与处理模块的结构框图，如图7所示，所述图像采录与处理模块，具体包括：

[0100] 图像采录与预处理单元110，用于通过摄像头传感器实时拍摄家禽活动的图像，并进行图像去噪、亮度和对比度调整、图像增强技的预处理操作；

[0101] 物体检测与位置识别单元120，用于识别图像中的家禽、食槽、窝、活动场地，确定它们的位置并标记，并实时跟踪家禽，确定它们相对于环境中的固定物体的位置。

[0102] 图8为本发明实施例提供的运动追踪与行为分析模块的结构框图，如图8所示，所述运动追踪与行为分析模块，具体包括：

[0103] 运动追踪与轨迹分析单元210，用于结合家禽的运动追踪和轨迹分析，监测并记录每只家禽的位置和移动模式，识别家禽的行走路径和活动范围；

[0104] 行为识别与分类单元220，用于分析家禽的运动数据，将其行为归类为进食、休息、洗澡、觅食、斗殴、交配，并记录不寻常行为模式；

[0105] 环境交互分析单元230，用于监测家禽与其环境之间的互动，家禽与食槽、窝和围栏的相对位置关系，并监测围栏完整性，判断是否有越狱行为发生；

[0106] 异常行为检测与报警单元240，用于监测不寻常的行为模式和潜在的健康问题，发现行为模式的异常变动，过度活动和不活动，并发出相应的警报。

[0107] 图9为本发明实施例提供的数据辩析与健康监测模块的结构框图，如图9所示，所述数据辩析与健康监测模块，具体包括：

[0108] 行为与健康分析单元310，用于根据已收集和处理的数据，建立家禽的行为模式与健康指标关联，并识别判断正常与异常行为模式；

[0109] 异常检测与警报触发单元320，用于基于预设的行为模式和阈值，判断行为突变、活动量异常增减；

[0110] 健康预测单元330，用于利用历史数据和当前行为分析，预测家禽可能出现的健康问题。

[0111] 图10为本发明实施例提供的用户界面与报告生成模块的结构框图，如图10所示，所述用户界面与报告生成模块，具体包括：

[0112] 交互与可视化子单元410，用于实时监控、历史数据分析与展示、警报和通知，查看实时数据流的图形展示，分析历史行为模式和趋势，接收系统自动识别异常行为或健康问题时的通知和警报；

[0113] 报告生成与管理单元420，用于根据用户设定的健康标准参数，生成健康评估、行为分析结果和预防性维护的报告。

[0114] 应该理解的是，虽然本发明各实施例的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，各实施例中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

[0115] 本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。

[0116] 以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

[0117] 以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

[0118] 以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。