基于機器視覺的豬異常呼吸檢測.pdf

1、隨著人民生活水平的提高,養(yǎng)豬業(yè)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和國民經(jīng)濟中的地位顯得越來越重要,自動化和產(chǎn)業(yè)化是養(yǎng)豬業(yè)的必然趨勢。傳統(tǒng)的豬異常呼吸行為分析方法采用人為的觀察和記錄,不僅耗時費力,而且判斷結(jié)果具有主觀性和不完整性。
　　 本研究以豬為實驗對象,將機器視覺技術(shù)和模式識別技術(shù)相結(jié)合,重點研究目標檢測、目標特征信息提取與精密測量等關(guān)鍵技術(shù),實現(xiàn)對豬的呼吸異常行為進行智能識別。機器視覺技術(shù)具有無接觸檢測、無時間限制、高分辨率和速度快等優(yōu)點。本系

2、統(tǒng)由硬件和軟件兩部分組成,根據(jù)研究性質(zhì)和要求,綜合所需器件性能價格比的基礎(chǔ)上,構(gòu)建了機器視覺硬件系統(tǒng)；從理論的角度闡述了包括圖像預(yù)處理、特征提取與精密測量等一整套算法,重點研究了豬呼吸的特征建模和精密測量,以Visual C++6.0作為工具開發(fā)了基于機器視覺的豬異常呼吸行為的計算機自動監(jiān)測軟件。借鑒豬呼吸行為統(tǒng)計的人工經(jīng)驗知識,并結(jié)合豬呼吸在物理上和生理上的特點,設(shè)計了一種適合于本研究實際應(yīng)用的描述性豬呼吸行為模型框架,對豬的呼吸行為

3、進行建模。由呼吸引起的腹部運動是一種周期性運動,而且運動細節(jié)隨呼吸的變化而變化,通過圖像跟蹤豬腹部的運動就可以得出呼吸運動的模型,呼吸性狀的測量可轉(zhuǎn)變?yōu)閷ωi腹部肩部側(cè)端點與腰角端點間曲線隨時間波動的測量。在圖像測量部分,傳統(tǒng)的像素級邊緣檢測方法精度不高,采用改進算法提取亞像素邊緣；然后,通過最小距離搜索法分離出待測目標的邊緣點并生成排序鏈碼,克服了邊緣點是浮點型且不連續(xù)的困難,給特征參數(shù)的計算提供了有效的數(shù)據(jù)；最后,利用歐氏距離公式計算