【摘要】：奶牛的規(guī)�；叙B(yǎng)殖導致糞尿過度集中,孳生了大量的有害雙翅目昆蟲,它們侵襲奶牛時引起奶牛應激,奶牛會表現出擺尾、甩頭及踢腿等防御性護身行為,對奶牛的健康和生產水平產生極大的危害,且不同氣質類型的奶牛其護身行為存在個體差異,因此,研究奶牛的護身行為,對研究雙翅目昆蟲侵襲對奶牛生理及生產性能的影響、養(yǎng)殖環(huán)境評價及奶牛的氣質選育都很有意義。目前對奶牛護身行為的研究大都是通過人工觀察的方式來進行,不僅工作強度大、主觀性強,而且準確度也低。本文研究了一種基于機器視覺技術的奶牛典型護身行為的智能識別方法,可實現無接觸、準確無應激的檢測識別奶牛護身行為。主要內容及結論如下:(1)為解決奶牛身體顏色復雜且與背景區(qū)分度低以及護身行為瞬時性、突發(fā)性帶來的檢測難題,本文提出了基于Shi-Tomasi角點檢測改進的特征點檢測算法,可在有效減少非目標區(qū)域特征點數量的同時,準確檢測到奶牛護身行為部位的特征點,從而大大降低計算復雜度;提出了基于金字塔Lucas-Kanade光流法改進的奶牛護身行為跟蹤算法,利用奶牛身體特征參數優(yōu)化包圍盒條件約束,實現擺尾、踢腿和甩頭三種不同奶牛護身行為的有效跟蹤,滿足了奶牛護身行為識別系統(tǒng)準確性的要求。(2)本文通過對擺尾、踢腿和甩頭三種奶牛護身行為的特征向量深入分析研究,提取了旋轉角度、移動距離、垂直位移、水平位移和包圍盒的面積、高寬比等9維特征向量,研究分析了每一類特征向量的相關性和特異性。利用三種典型護身行為的隨機樣本數據建立了循環(huán)神經網絡模型,可實現準確的分類識別效果。(3)本文開發(fā)的奶牛護身行為智能識別系統(tǒng)以奶牛身體的細節(jié)部位作為跟蹤目標,采用改進的角點檢測和光流跟蹤算法,跟蹤檢測奶牛的護身行為,提取奶牛護身行為的典型特征向量,以機器學習理論為基礎,研究建立循環(huán)神經網絡模型,利用奶牛護身行為動作的時間連續(xù)特性,實現奶牛擺尾、踢腿、甩頭三種典型護身行為的非交互式自動識別。采用多種機器學習方法進行識別效果對比,經分析本文建立的循環(huán)神經網分類器模型準確率達98.4%。通過與人工經驗對比,系統(tǒng)識別準確率在[0.88,1],召回率在[0.87,1]。該方法可以避免因奶牛身體晃動、背景細微的變動和攝像機的抖動帶來的誤檢,還可以適應遮擋環(huán)境下的護身行為動作檢測,具有較好的健壯性,為實現奶牛護身行為數字化、智能化分析提供了理論和技術支撐。
【圖文】：

穿扭式傳班.Fig.IVJeatableseusm

Ｈｕｈｔａｌａ等人也是使用傳感器，通過無線將信息傳輸到數據庫，對奶牛進行跟逡逑蹤，該系統(tǒng)已經具備一定的監(jiān)控能力，，但在實際應用中，該方法測量值不夠穩(wěn)定，逡逑還需要進一步的改進才能精確跟蹤奶牛［３°］。從圖１和圖２中可以看出這種傳感器需逡逑要在奶牛頸部和背腹部捆綁安裝，會引起奶牛的不適，不利于監(jiān)測出準確的體征參逡逑數。逡逑
【學位授予單位】：內蒙古農業(yè)大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：S823;TP391.41;TP18

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本文編號：2706672