本文選題：監(jiān)控系統(tǒng) + 豬異常聲音　； 參考：《太原理工大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：在養(yǎng)殖業(yè)中,畜禽的健康情況、福利水準和繁殖效率是評判養(yǎng)殖技術(shù)的重要指標,也是決定養(yǎng)殖收益的主要因素。尤其是畜禽的健康,一旦流行性疾病在養(yǎng)殖場的飼養(yǎng)動物間爆發(fā),不僅會影響到該養(yǎng)殖場的收益水平,也可能給整個養(yǎng)殖行業(yè)帶來無法估量的經(jīng)濟損失。目前,養(yǎng)殖場對畜禽健康情況和福利水平的判斷還主要停留在飼養(yǎng)員觀察,由于飼養(yǎng)人員名額有限和各自經(jīng)驗水平的不同,導(dǎo)致判斷結(jié)果可能不一樣,同時也不可避免出現(xiàn)漏檢和誤檢現(xiàn)象。所以僅僅依靠人力觀察很難滿足養(yǎng)殖規(guī)模與安全保證這兩方面的需求。養(yǎng)豬業(yè)是我國農(nóng)業(yè)中的重要產(chǎn)業(yè),對保障肉食品安全供應(yīng)有重要作用。隨著數(shù)字化監(jiān)控技術(shù)的不斷發(fā)展,如何利用遠程監(jiān)控系統(tǒng)來實現(xiàn)豬的健康檢測成為了目前研究的難點和熱點。本文闡述了國內(nèi)外自動化技術(shù)在畜禽監(jiān)測的研究近況,分析了監(jiān)控系統(tǒng)以及聲音識別技術(shù),并提出了基于音頻分析技術(shù)的豬異常檢測。有助于提高養(yǎng)殖場的管理效率,提高豬的健康福利水平。本文首先介紹了國內(nèi)外現(xiàn)有的數(shù)字化畜禽監(jiān)測技術(shù),并在音頻分析技術(shù)、機器視覺技術(shù)、無線傳感器技術(shù)、射頻標識技術(shù)和超聲波技術(shù)中選擇音頻分析技術(shù)作為研究方向和突破點。通過聲音識別技術(shù)對豬咳嗽聲、打斗聲、餓叫聲和抽搐聲四種異常聲音進行識別。本文的研究工作主要包括:(1)基于流媒體技術(shù)的數(shù)字化監(jiān)控系統(tǒng)在養(yǎng)殖場的應(yīng)用。在監(jiān)控系統(tǒng)整體架構(gòu)的基礎(chǔ)上,分析了系統(tǒng)所需要的硬件(拾音器、攝像頭等)和軟件(i VMS-4200)。然后通過FFmpeg音頻編碼技術(shù)把監(jiān)控系統(tǒng)采集到的數(shù)據(jù)從“復(fù)合流”重新編碼為音頻數(shù)據(jù)。最后研究頻譜減法降噪、小波閾值降噪和自適應(yīng)濾波抵消法三種降噪方法,分析三種方法的降噪原理并對比三種降噪方法對帶噪聲音信號的降噪效果,從中選出一個降噪效果較好的為后期的聲音識別提供信噪比相對更高的聲音信號。(2)豬咳嗽聲特征參數(shù)提取與識別的研究。分析豬咳嗽聲的聲學(xué)特性,對其進行特征參數(shù)提取,并利用隱馬爾科夫模型實現(xiàn)豬咳嗽聲的識別。首先通過預(yù)加重、分幀加窗和端點檢測對豬咳嗽聲進行預(yù)處理;然后對每一幀的聲音信號提取特征參數(shù),并以特征參數(shù)序列為觀測值輸入隱馬爾科夫模型,對模型進行初始化;最后通過Welch-Baum算法對初始模型進行訓(xùn)練,利用訓(xùn)練好的模型通過Viterbi算法對豬咳嗽聲進行識別。其中特征參數(shù)選擇常用的線性預(yù)測倒譜系數(shù)、梅爾倒譜系數(shù)以及它們的一階差分。實驗結(jié)果表明隱馬爾科夫模型可以完成對豬咳嗽聲的識別,而且在梅爾倒譜系數(shù)及其一階差分作為特征參數(shù)時,識別率最高。(3)分析了4種豬異常聲音,利用三種不同聲音識別方法對豬四種異常聲音進行識別,并對三種識別方法進行優(yōu)選。本論文分別從時域、頻域和變換域分析豬咳嗽聲、打斗聲、餓叫聲和抽搐聲四種豬異常聲音,比較它們的特點和區(qū)別;在隱馬爾科夫模型的基礎(chǔ)上引進另外兩種聲音識別方法:矢量量化和動態(tài)時間歸正,分析三種方法的特點以及對豬異常聲音的識別結(jié)果;針對單一算法識別率不高的問題,應(yīng)用歐氏距離融合歸類算法對三種聲音識別方法進行優(yōu)選。實驗結(jié)果表明,該算法可以運用到三種識別方法的優(yōu)選,而且對豬異常聲的識別率有一定的提高。
[Abstract]:In this paper , the health condition , welfare level and reproduction efficiency of the livestock and poultry are the important indexes to judge the breeding technology , and it is the main factor to determine the breeding income . In this paper , three methods of noise reduction for pig cough are studied by means of pre - emphasis , wavelet threshold noise reduction and adaptive filtering offset method .
【學(xué)位授予單位】：太原理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：S828;TN912.3

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本文編號：2087518