基于橢圓擬合的豬姿態(tài)識(shí)別方法研究.pdf

1、隨著養(yǎng)豬規(guī)?；图s化程度的不斷提高,因疫病頻繁所導(dǎo)致肉質(zhì)下降已成為限制我國養(yǎng)豬業(yè)發(fā)展的瓶頸因素。通常,對豬病癥采用人工觀察,首先由于養(yǎng)豬場環(huán)境差,飼養(yǎng)員長時(shí)間在豬舍觀察將嚴(yán)重影響健康；其次人工觀察費(fèi)時(shí)費(fèi)力效率低,所以在養(yǎng)豬場內(nèi)部利用機(jī)器視覺代替人工觀察是未來養(yǎng)殖業(yè)發(fā)展的一個(gè)趨勢。因此,作者提出了融合特征和圖像方法,使用橢圓進(jìn)行符號(hào)化姿態(tài)識(shí)別的思想解決多姿態(tài)識(shí)別這一實(shí)際應(yīng)用中亟待解決的難題。
　　 本文根據(jù)豬體輪廓所具有的橢圓特

2、性提出簡單、易行的姿態(tài)識(shí)別方法,以區(qū)分豬的不同姿態(tài)。首先采用背景差分法對豬圈內(nèi)的目標(biāo)豬進(jìn)行邊緣檢測,利用形態(tài)學(xué)方法對結(jié)果進(jìn)行預(yù)處理,去除輪廓中的噪聲,然后利用豬體輪廓上的點(diǎn)進(jìn)行橢圓擬合,根據(jù)頭頸部、軀體和四肢在自建坐標(biāo)系中分布特征,來確定豬的姿態(tài),最后基于支持向量機(jī)對不同的姿態(tài)分成正常站立,低頭站立和躺臥三類。采用該方法對自建的豬體姿態(tài)庫進(jìn)行測試,結(jié)果驗(yàn)證了上述方法的有效性。對非剛體的豬輪廓進(jìn)行擬合過程中,提出一種改進(jìn)的基于最小二乘法的

3、隨機(jī)橢圓檢測算法。原算法結(jié)合了最小二乘法和隨機(jī)Hough變換的優(yōu)點(diǎn),實(shí)現(xiàn)了基于隨機(jī)Hough變換并利用最小二乘法進(jìn)行橢圓擬合。該算法不僅在運(yùn)算過程中無需要占用大量的存儲(chǔ)空間,另外對噪聲不敏感,能夠快速檢測多個(gè)橢圓。原算法針對非剛性的豬輪廓來擬合過程仍有部分缺陷,因此對其進(jìn)行改進(jìn)。對原算法改進(jìn)之后,擬合算法在檢測的速度、穩(wěn)定性和準(zhǔn)確率上都有很大的提高,同時(shí)保留了原算法抗噪聲的能力,改善了算法對參數(shù)的依賴性；與常用的一些算法比較實(shí)驗(yàn)表明,本