本文選題：算法 + 圖像識別�。� 參考：《農(nóng)業(yè)工程學報》2017年02期

【摘要】：豬的頭/尾位置直觀反映了豬的進食、飲水、爭斗、追逐等日常活動。從群養(yǎng)豬俯視視頻中有效分割粘連的豬個體,找出豬的頭/尾部,并以頭/尾坐標實現(xiàn)較精準的運動軌跡追蹤有著較大的難度。該研究采用改進分水嶺分割算法分割視頻圖像幀中的粘連豬個體;對分割后的豬體提取頭/尾輪廓,分別用類Hough聚類和圓度識別算法識別每頭豬的頭/尾,用運動趨勢算法修正頭/尾識別的誤差,生成以頭/尾部為定位坐標的運動軌跡。運算結(jié)果和人工標記對比證明類Hough聚類和圓度識別算法的頭尾識別正確率分別為71.79%和79.67%;經(jīng)過運動趨勢修正后,以頭部為定位坐標生成的運動軌跡與人工標記生成運動軌跡吻合良好;對比頭/尾軌跡和質(zhì)心軌跡可以發(fā)現(xiàn),頭/尾軌跡能夠更多獲取豬個體和群體活動、運動信息。該研究對于實現(xiàn)自動記錄和分析豬個體和群體的活動行為提供新的思路和方法。
[Abstract]:The head / tail position of the pig directly reflects the daily activities of the pig, such as feeding, drinking water, fighting and chasing. It is difficult to find out the head / tail of the pig and track the track accurately by looking down the video from the video of the herd pig to segment the conglutinated pig effectively and to find out the head / tail of the pig. In this study, an improved watershed segmentation algorithm is used to segment the conglutinated pig in the video frame, and the head / tail contour is extracted from the segmented pig body, and the head / tail of each pig is identified by Hough clustering and roundness recognition, respectively. The motion trend algorithm is used to correct the error of the head / tail recognition and to generate the moving track with the head / tail as the positioning coordinate. The results show that the correct rates of Hough clustering and roundness recognition algorithms are 71.79% and 79.67%, respectively. By comparing the head / tail trajectory and the centroid trajectory, it can be found that the head / tail trajectory can obtain more information about the movement of individual and colony. This study provides a new way to automatically record and analyze the behavior of pig individuals and populations.
【作者單位】： 華中農(nóng)業(yè)大學工學院;生豬健康養(yǎng)殖協(xié)同創(chuàng)新中心;華中農(nóng)業(yè)大學動物科技學院動物醫(yī)學院;
【基金】：“十三五”國家重點研發(fā)計劃項目(2016YFD0500506) 湖北省自然科學基金(2014CFB317) 現(xiàn)代農(nóng)業(yè)技術體系(CARS-36)
【分類號】：S828;TP391.41

【相似文獻】

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本文編號：1894090