具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。

在更加详细地讨论示例性实施例之前应当提到的是，一些示例性实施例被描述成作为流程图描绘的处理或方法。虽然流程图将各步骤描述成顺序的处理，但是其中的许多步骤可以被并行地、并发地或者同时实施。此外，各步骤的顺序可以被重新安排。当其操作完成时所述处理可以被终止，但是还可以具有未包括在附图中的附加步骤。所述处理可以对应于方法、函数、规程、子例程、子程序等等。

实施例一

如图1所示，一方面，本发明提供一种基于视觉识别技术的移动式牲畜体重测量设备，其中，包括：

移动支架本体1，所述移动支架本体1包括第一底部2，所述第一底部2一侧设置有滑动装置3，于所述第一底部2的另一侧固定设置有一支撑杆4，其中，所述滑动装置3包括至少三个滑轮31。所述支撑杆4包括第一支杆41、第二支杆42、第三支杆43，所述第一支杆41固定设置于所述第一底部2，所述第二支杆42套装于所述第一支杆41内，所述第三支杆43连接所述第二支杆42。还包括一调节装置8，分别连接所述第二支杆42和第三支杆43，用以驱动所述第三支杆43以调整所述图像采集单元5当前所处环境。

所述支撑杆4的自由端设置有图像采集单元5、数据计算单元6，电源单元7；

所述图像采集单元5设置于所述支撑杆4的自由端端部，用于获取当前环境中的图像数据；

所述数据计算单元6连接所述图像采集单元5；用以对所述图像数据做分析处理以形成一计算结果输出；

电源单元7，用以分别连接所述图像采集单元5和所述数据计算单元6，用以分别多所述图像采集单元5和所述数据计算单元6提供电能。

上述的一种基于视觉识别技术的移动式牲畜体重测量设备的工作原理是：

将移动式牲畜体重测量设备通过滑轮31移动至预定位置，同时通过第一支杆41和第二支杆42调节图像采集高度，通过第三支杆43调节图像采集的宽度，以使得所述图像采集装置能够获取其所需的图像区域。当猪群或猪只通过图像采集区域后，采集单元采集图像数据，对采集图像数据进行实时计算分析，并将计算结果和统计分析后的数据传递到应用端展示，从而实现快速称重、数据分析计算、与猪群的无接触式作业。

实施例二

另一方面，本申请再提供一种基于视觉识别技术的移动式牲畜体重测量方法，其中，包括上述任意项所述的一种基于视觉识别技术的移动式牲畜体重测量设备，还包括：

步骤S110、于所述移动式牲畜体重测量设备设置于预定位置的状态下，控制采集单元获取当前的采集图像；当前的采集图像可为单个猪只的图像数据，也可以为多个猪只的图像数据。

步骤S120、对所述采集图像做数据分析，根据所述分析结果形成第一类计算结果；其中所述第一类计算结果可为单个猪只的计算结果，也可以多个猪只的计算结果。具体包括：

步骤S1201、获取当前所述采集图像中的特征数据，判断所述特征数据是否匹配预定标准特征数据；预定标准特征数据可为单个猪只的图像数据。

步骤S1202、于所述特征数据匹配预定标准特征数据的状态下，根据所述特征数据形成所述第一类计算结果。即，当前采集的特征数据为单个猪只的情况下，根据单个猪只形成该猪只的体重数据，并对每个猪只的体重数据做累积叠加以形成最后的数据。

步骤S1203、于所述特征数据不匹配预定标准特征数据的状态下，根据所述特征数据获取第一特征段数据和第二特征段数据；该步骤的执行适用于多个猪只的场合，其中例如当前采集区域中有两只猪只。那么根据采集数据对图像做处理，分别获取每个猪只对应的特征数据以形成第一特征段数据和第二特征段数据；

步骤S1204、根据第一特征段数据与标准特征数据形成第一差异度数据；第一差异度数据为第一特征段数据与标准特征数据的面积比值。

步骤S1205、根据第二特征段数据与标准特征数据形成第二差异度数据；第二差异度数据为第二特征段数据与标准特征数据的面积比值。

步骤S1206、于第一差异度数据和第二差异度数据选择差异度数值大的数据所对应的特征段数据形成参考特征数据；选取特征数据比较完整的猪只作为参考特征数据。

步骤S1207、根据所述参考特征数据、标准特征数据、第一特征段数据或第二特征段数据形成所述第一类计算结果。首先计算参考特征数据对应的猪只的体重，然后根据第一差异度数据和第二差异度数据的比值计算形成另一个猪只对应的体重。

步骤S130、对所述第一类计算结果做修正处理以形成检测结果。所述检测结果为当前所有检测猪只的体重之和。

实施例三

步骤S210、于所述移动式牲畜体重测量设备设置于预定位置的状态下，控制采集单元获取当前的采集图像；当前的采集图像可为图像视频流。

步骤S220、对所述采集图像做数据分析，根据所述分析结果形成第一类计算结果；其中所述第一类计算结果可为单个猪只的计算结果。具体包括：

步骤S2201、获取当前所述采集图像中的当前特征数据，得到图像帧里所有猪只的位置信息；当前所述采集图像可为视频流图像中的一帧图像。

步骤S2202、根据所述位置信息于上一帧采集图像和下一帧采集图像中获取与所述位置信息匹配的特征图像以形成上一个特征数据和下一个特征数据；

步骤S2203、根据上一个特征数据、当前特征数据和下一个特征数据形成一视觉特征序列，根据所述视觉特征序列结合RNN/CNN模型技术形成第一类计算结果。视觉特征序列包括头部信息、身体部分信息、尾部信息等。

步骤S230、对所述第一类计算结果做修正处理以形成检测结果。

实施例四

再一方面，本申请再提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中该程序被处理器执行时实现上述中任一项所述的一种基于视觉识别技术的移动式牲畜体重测量方法，其中，包括上述任意项所述的一种基于视觉识别技术的移动式牲畜体重测量设备，还包括：

于所述移动式牲畜体重测量设备设置于预定位置的状态下，控制采集单元获取当前的采集图像；

对所述采集图像做数据分析，根据所述分析结果形成第一类计算结果；

对所述第一类计算结果做修正处理以形成检测结果。

存储介质——任何的各种类型的存储器设备或存储设备。术语“存储介质”旨在包括：安装介质，例如CD-ROM、软盘或磁带装置；计算机系统存储器或随机存取存储器，诸如DRAM、DDR RAM、SRAM、EDO RAM，兰巴斯(Rambus)RAM等；非易失性存储器，诸如闪存、磁介质(例如硬盘或光存储)；寄存器或其它相似类型的存储器元件等。存储介质可以还包括其它类型的存储器或其组合。另外，存储介质可以位于程序在其中被执行的计算机系统中，或者可以位于不同的第二计算机系统中，第二计算机系统通过网络(诸如因特网)连接到计算机系统。第二计算机系统可以提供程序指令给计算机用于执行。术语“存储介质”可以包括可以驻留在不同位置中(例如在通过网络连接的不同计算机系统中)的两个或更多存储介质。存储介质可以存储可由一个或多个处理器执行的程序指令(例如具体实现为计算机程序)。

当然，本申请实施例所提供的一种包含计算机可执行指令的存储介质，其计算机可执行指令不限于如上所述的渲染方法，还可以执行本申请任意实施例所提供的渲染方法中的相关操作。

实施例五

再一方面，本申请实施例提供了一种电子设备，该电子设备中可集成本申请实施例提供的渲染装置。图4是本申请实施例五提供的一种电子设备的结构示意图。如图4所示，本实施例提供了一种电子设备400，其包括：一个或多个处理器420；存储装置410，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器420运行，使得所述一个或多个处理器420实现：

于所述移动式牲畜体重测量设备设置于预定位置的状态下，控制采集单元获取当前的采集图像；

对所述采集图像做数据分析，根据所述分析结果形成第一类计算结果；

对所述第一类计算结果做修正处理以形成检测结果。如图4所示，该电子设备400包括处理器420、存储装置410、输入装置430和输出装置440；电子设备中处理器420的数量可以是一个或多个，图4中以一个处理器420为例；电子设备中的处理器420、存储装置410、输入装置430和输出装置440可以通过总线或其他方式连接，图4中以通过总线450连接为例。

存储装置410作为一种计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可运行程序以及模块单元，如本申请实施例中的渲染方法对应的程序指令。

存储装置410可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据终端的使用所创建的数据等。此外，存储装置410可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实例中，存储装置410可进一步包括相对于处理器420远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

输入装置430可用于接收输入的数字、字符信息或语音信息，以及产生与电子设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。输出装置440可包括显示屏、扬声器等设备。

注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。