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相似文献
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1.
为研究生猪多源图像特征提取方法及生猪体表温度与生猪异常的关系特征,该文提出一种基于射线轮廓特征点匹配的红外与可见光图像自动配准方法。采用红外热像仪,同时采集相同猪舍场景的可见光图像和红外热图像,以红外热图像中生猪区域质心为中心间隔均匀角度构建辅助射线,提取射线与边缘轮廓交点构建匹配特征点集,通过计算不同尺度变换因子下特征点集间的加权部分Hausdorff距离作为测度,引入RPROP算法进行迭代加速,实现了可见光图像和红外热图像的快速自动配准。试验中,应用该文算法对50对红外和光学图像进行了测试,所提出自动配准方法配准成功率达到94%,平均配准误差小于1像素,试验结果表明自动配准效果达到或超过手动配准的效果,为进一步研究生猪多源图像异常特征提取奠定基础。  相似文献   

2.
为了解决河水流速的视频测量需要投掷浮标、效率低等问题,提出了基于机器视觉的河水表面流速测量方法。采用高清摄像机拍摄河水流动视频,捕捉河水流动时表面产生的波浪运动。为了凸显这些细微的水面运动,利用帧差法计算运动显著性图。提取相邻2帧显著性图的SURF特征点,通过特征点匹配法找出相邻2帧的匹配点,将匹配点间的距离作为特征点在2帧图像间的运动距离。计算了多帧图像间特征点运动距离的直方图,该直方图具有单峰特征;通过对直方图进行曲线拟合准确地找到峰值对应的距离,将其作为最优的运动距离。最后结合帧间时间和根据小孔成像原理导出的速度公式估计出河水表面流速。为了验证该方法的有效性,用流速仪和该方法进行了对比试验。结果表明,该方法具有精度好、稳定性高和运算速度快的优点。在低、中速河流速度估计时,该方法最大变异系数为1.63%,与流速仪测量结果的最大相对误差仅为3.12%。对2组数据的一致性分析表明,2组数据的皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数分别为0.998和0.990,显示了该方法的速度估计值与流速仪实测值有良好的一致性。与已有的图像处理方法相比,不仅更为准确,而且耗时更短。研究可为用其他机器视觉处理算法估计复杂水面和高速水流提供参考。  相似文献   

3.
基于特征金字塔注意力与深度卷积网络的多目标生猪检测   总被引:13,自引:12,他引:1  
在生猪饲养环境中,猪只黏连、杂物遮挡等给生猪个体多目标检测带来很大困难。该研究以猪圈群养生猪为研究对象,以视频帧为数据源,提出一种适用于生猪形体检测的特征金字塔注意力(FeaturePyramidAttention,FPA)与Tiny-YOLO相结合的模型FPA-Tiny-YOLO。该模型将注意力信息融入到特征提取过程,在不大幅增加计算量的前提下即可提升特征提取能力、提高检测精度。对8栏日龄20~105 d的45头生猪视频截取图像进行图像处理,获得标注图片4 102张,构建了4种深度FPA模块分别加入YOLOV3与Tiny-YOLO模型中。试验表明,深度为3的FPA模块(即FPA-3)的Tiny-YOLO模型在测试集上对群养生猪多目标检测的召回率Recall、F1与平均检测精度m AP指标值最佳,分别达到86.09%、91.47%和85.85%,比未引入FPA模块的Tiny-YOLO模型均有不同程度的提高。选用不同的IOU(Intersection Over Union)和score阈值超参数值对模型预测结果均有不同程度影响;将测试集图像按照是否黏连与遮挡划分4种场景来探究该模型的鲁棒性。试验表明,加入FPA-3模块后Tiny-YOLO的Recall、F1与m AP比Tiny-YOLO分别提升6.73、4.34和7.33个百分点,说明特征金字塔注意力信息有利于精确、有效地对不同场景群养生猪进行多目标检测。研究结果可为后续开展生猪身份识别和行为分析移动端应用提供参考。  相似文献   

4.
基于伪球算子边缘模型的猪前景帧检测   总被引:6,自引:5,他引:1  
朱伟兴  纪滨  秦锋 《农业工程学报》2012,28(12):189-194
针对固定区域监控非刚体前景目标的活动,提出一种基于边缘像素模型的、低计算代价的前景帧检测法。根据帧序列中前景帧的边缘像素稳定性远远小于背景像素的特性,首先采用伪球边缘检测算子提取每帧的帧边缘;接着根据帧序列滑动窗口帧数和背景边缘像素判定阈值,提取非背景边缘图像;然后根据边缘像素点数量阈值,消除噪声边缘;最后根据序列帧噪声边缘判断阈值,判断当前帧是否为前景帧。在具有相当平滑性的条件下,伪球算子的边缘定位误差小于canny算子。猪舍区域检测猪只目标的试验表明,采用不到原图像像素总数的3%的边缘像素点,可以有效地适应背景光线变化及前景运动缓慢或短暂滞留等情况,为后继的猪只运动分析创造有利条件。  相似文献   

5.
番茄果实串采摘点位置信息获取与试验   总被引:6,自引:6,他引:0  
针对番茄收获机器人在采摘过程中果实串采摘点位置难以确定的问题,提出了基于果梗骨架角点计算方法,并利用该算法对番茄果实串果梗采摘点进行位置信息获取:首先采用最大类间方差分割法进行目标果实串分割,通过形态学方法和阈值法去除干扰,提取出目标果实串分割图像;根据果实串的质心和果串的轮廓边界确定果梗的感兴趣区域,采用快速并行细化算法提取果梗的骨架,利用Harris算法检测得到果实串第一个果实分叉点与植株主干之间果梗骨架角点,通过计算获得采摘点位置信息。然后进行验证试验,利用双目视觉图像采集系统采集了60组果实串图像并获取果梗采摘点位置信息,结果表明,采摘点位置成功率为90%,为采摘机器人提供准确的采摘位置信息。  相似文献   

6.
基于生猪外形特征图像的瘦肉率估测方法   总被引:3,自引:2,他引:1  
张萌  钟南  刘莹莹 《农业工程学报》2017,33(12):308-314
为实现生猪瘦肉率的快速无损检测,以机器视觉为主要技术,通过生猪的外形特征图像进行瘦肉率估测,为饲养者与收购者提供生猪品级的决策依据。采用MATLAB为开发工具,通过图形用户界面(graphical user interface,GUI)实现软件操作界面,以生猪的侧面及背面图像为研究对象,利用图像处理技术从目标中提取体长、体高、胸深、腹长、臀宽、腰宽等数据,以这些体尺的比例(胸深体高比、臀宽体长比、臀宽腰宽比、腹长体长比)为参数,通过径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络进行瘦肉率估测。该文分别对7组生猪外形图像进行处理,4项比例指标的平均估测准确率分别为92.90%、92.44%、95.17%、96.51%,瘦肉率的平均估测准确率为94.35%。结果表明,该文所构造的基于生猪外形特征图像的瘦肉率估测方法工作效率高,成本低,可用于估测生猪瘦肉率。  相似文献   

7.
基于卷积神经网络的奶牛个体身份识别方法   总被引:19,自引:14,他引:5  
视频分析技术已越来越多地应用于检测奶牛行为以给出养殖管理决策,基于图像处理的奶牛个体身份识别方法能够进一步提高奶牛行为视频分析的自动化程度。为实现基于图像处理的无接触、高精确度、适用性强的奶牛养殖场环境下的奶牛个体有效识别,提出用视频分析方法提取奶牛躯干图像,用卷积神经网络准确识别奶牛个体的方法。该方法采集奶牛直线行走时的侧视视频,用帧间差值法计算奶牛粗略轮廓,并对其二值图像进行分段跨度分析,定位奶牛躯干区域,通过二值图像比对跟踪奶牛躯干目标,得到每帧图像中奶牛躯干区域图像。通过理论分析和试验验证,确定了卷积神经网络的结构和参数,并将躯干图像灰度化后经插值运算和归一化变换为48×48大小的矩阵,作为网络的输入进行个体识别。对30头奶牛共采集360段视频,随机选取训练数据60 000帧和测试数据21 730帧。结果表明,在训练次数为10次时,代价函数收敛至0.0060,视频段样本的识别率为93.33%,单帧图像样本的识别率为90.55%。该方法可实现养殖场中奶牛个体无接触精确识别,具有适用性强、成本低的特点。  相似文献   

8.
生猪轮廓红外与光学图像的融合算法   总被引:8,自引:5,他引:3  
该文针对生猪红外热图像和光学图像的融合,提出一种基于非子采样轮廓波的图像融合算法。在图像多尺度、多方向分解的基础上,设计了基于邻域平均能量和邻域方差的低频子带系数加权融合规则,以及基于邻域能量最大的带通系数融合规则。针对亮度-色度-饱和度变换法(intensity-hue-saturation transform,IHS)、小波变换法(discrete wavelet transform,DWT)、轮廓波变换法(contourlet transform,CT)等融合方法以及非子采样轮廓波变换(nonsubsampled contourlet transform,NSCT)域下不同融合规则进行了对比试验,试验结果表明该文算法具有较好的融合效果。定量融合评价指标中,平均梯度指标高于IHS、DWT、CT等方法25%以上,边缘信息保持指标高于其他3种方法23%以上。该文方法的提出对于改善生猪异常视觉监测中的前景轮廓提取具有较大意义;同时,对进一步开展猪体部位区域温度特征提取,建立生猪多源特征融合的计算机视觉异常监测系统,提高生猪异常预警可靠性具有积极意义。  相似文献   

9.
基于机器视觉的草地蝗虫识别方法   总被引:6,自引:6,他引:0       下载免费PDF全文
为了准确、自动地提取蝗虫信息进行蝗灾测报,提出了一种基于机器视觉的草地蝗虫识别方法,用于超低空蝗灾预警系统所自动采集的视频中草地蝗虫头数信息的提取。该方法先根据跃起草地蝗虫的背景构成,把原始图像分为天空子图像和草地子图像;然后,采用帧间差分法检测两子图像中的运动区域;最后,运用蝗虫的形态特征因子对检测的运动区域进行再分类,识别跃起蝗虫。把自动识别的跃起蝗虫头数,带入建立的跃起蝗虫头数与和地面蝗虫头数之间的数学模型中,从而得到地面蝗虫的数量,进行地面上草地蝗虫的间接计数。试验结果表明:跃起草地蝗虫的识别率为80%~100%,由建立跃起蝗虫和地面蝗虫的之间模型计算的地面草地蝗虫的精度大于80%。因此,基于机器视觉的草地蝗虫识别方法能满足蝗虫精准测报的要求。  相似文献   

10.
基于热红外视频的奶牛跛行运动特征提取与检测   总被引:3,自引:3,他引:0       下载免费PDF全文
针对基于可见光视频的奶牛跛行检测系统易受光线、环境变化因素影响的问题,该研究提出了一种基于热红外视频的奶牛跛行运动特征获取与检测的方法。该研究利用深度学习与传统图像处理方法,分别对热红外相机与可见光相机所拍摄的奶牛行走视频进行了奶牛跛行运动特征的提取检测。通过检测结果分析可知,相较于可见光图像,算法对于热红外图像中的奶牛跛行运动特征检测效果更好、准确率更高并且热红外图像可以有效减少光线等外界因素对特征提取的影响,利用深度学习与传统图像处理对运动特征检测的平均精度达到了90.84%与74.26%。研究利用弓背曲率分别针对热红外视频与可见光视频中的行走奶牛进行跛行检测试验,试验结果表明,针对热红外视频中的奶牛跛行检测精度为90.0%,Macro-F1为0.90;针对可见光视频中的奶牛跛行检测精度为83.3%,Macro-F1为0.83。研究表明热红外相机应用于计算机视觉奶牛跛行检测系统可以更好的实现奶牛跛行运动特征获取与跛行检测,有效提高检测准确性与鲁棒性。  相似文献   

11.
单只猪轮廓图的侧视图识别   总被引:8,自引:6,他引:2  
由于完整轮廓猪只的侧视图具有便于行为分析的价值,因此,研究从猪舍监控视频中自动分割出单只猪理想侧视图的视频段对猪的行为分析是有意义的.为了识别每帧图像猪轮廓图的侧视图属性,该文通过图像处理获取猪只轮廓图后,提出联立猪只外接矩形高宽比和低频傅里叶系数构建猪只侧视图的特征向量,并根据样本训练集得到理想侧视图和非理想侧视图特征向量均值和方差,利用马氏距离判别法从测试视频中识别未知帧图像的类别,结果表明有91.7%猪只轮廓图的侧视图属性能正确识别,表明本方法是有效的.本研究可为后继单只疑似病猪行为分析提供条件.  相似文献   

12.
基于姿态与时序特征的猪只行为识别方法   总被引:3,自引:1,他引:2       下载免费PDF全文
生猪行为监测是生猪养殖管理过程中的一个重要环节。该研究提出了基于姿态与时序特征的猪只行为识别方法。首先采集和标注猪栏内猪只图像,分别构建了猪只目标检测数据集、猪只关键点数据集和猪只行为识别数据集;利用构建的数据集,分别训练了基于YOLOv5s的猪只检测模型、基于轻量化OpenPose算法的猪只姿态估计模型和基于ST-GCN算法的猪只行为识别模型,并搭建了猪只行为识别系统。经测试,文中训练的YOLOv5s猪只检测模型mAP(mean Average Precision)最高达到0.995,姿态估计模型平均精度和平均召回率达到93%以上,基于ST-GCN的猪只行为识别模型的平均准确率为86.67%。文中构建的猪只行为识别系统中基于LibTorch推理猪只检测模型和猪只姿态估计模型的单帧推理耗时分别约为14和65 ms,单只猪行为识别推理耗时约为8 ms,每提取200帧连续姿态进行一次行为识别推理,平均17 s更新一次行为识别结果。证明提出的基于姿态与时序特征的猪只行为识别方法具有一定可行性,为群养猪场景下的猪只行为识别提供了思路。  相似文献   

13.
基于机器视觉的猪体体尺测点提取算法与应用   总被引:18,自引:13,他引:5       下载免费PDF全文
无应激获取猪体的体尺、体质量,是猪福利养殖中的一个重要任务,为解决机器视觉提取自然站立姿态下猪体的体尺测点识别率低的问题,该文通过在线摄像机获取120d龄长白猪的彩色图像,以猪体体尺传统的测量位置为研究基础,结合猪舍现场实际情况,提出了复杂背景下猪体个体信息提取的算法、基于包络分析的猪体头部和尾部的去除算法以及具有一定弯曲姿态的复杂猪体体尺测点坐标提取的算法,并利用Matlab2010软件实现了其算法。验证试验结果表明:通过背景减法和去除噪声算法可去除背景干扰,有效识别猪体信息;测点提取算法可准确提取自然姿态下猪的个体轮廓,识别其体尺测点,实现了猪体的体长、体宽等体尺量算的9个体尺测点的坐标提取,经验证,对猪体体长的实测值平均相对误差最小,其平均相对误差仅为0.92%;其次为腹部体宽,其平均相对误差为1.39%;而对猪体肩宽和臀宽的检测误差较大,平均相对误差分别为2.75%和3.03%。本研究可应用于猪体无应激量算体尺、估算猪体体质量,为开展福利养殖提供了一种新方法。  相似文献   

14.
融合注意力机制的个体猪脸识别   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
随着机器视觉技术的发展,猪脸识别作为猪只个体识别方法之一受到广泛关注。为了探索非接触式的猪只个体精准识别,该研究通过深度学习模型DenseNet融合CBAM(Convolutional Block Attention Module),建立改进的DenseNet-CBAM模型对猪脸进行识别。将DenseNet121模型进行精简,然后将CBAM注意力模块嵌入到精简的DenseNet121分类网络之前,以加强对关键特征的提取,实现猪脸图像的分类。以随机采集的1 195张猪脸图像作为数据集对本文模型进行测试。结果表明,DenseNet-CBAM模型对个体猪脸识别的准确率达到99.25%,模型参数量仅为DenseNet121的1/10;与ResNet50、GoogLetNet和MobileNet模型相比,DenseNet-CBAM的识别准确率分别提高了2.18、3.60和23.94个百分点。研究结果可为智能化养殖过程非接触式个体识别提供参考。  相似文献   

15.
基于改进实例分割算法的智能猪只盘点系统设计   总被引:1,自引:1,他引:0  
基于图像处理的动物资产计数方法,不仅可以减少人工投入,还可以缩短生物资产的计数周期,但该方法受光照条件影响严重,并且当动物间相互挤压、遮挡时,计数精度较差。针对这些问题,该研究提出了一种基于图像实例分割算法的生猪计数网络。针对光照和目标边缘模糊问题,利用拉普拉斯算子进行图像预处理。对Mask R-CNN网络的特征提取网络进行改进,在原始特征金字塔网络(Feature pyramid network, FPN)后面增加一条自底向上的增强路径,直接将低层边缘位置特征与高层特征相融合,提高对目标边缘轮廓的识别能力,对非极大值抑制过程和损失函数进行优化和改进,以提高分割精度。在河北丰宁、吉林金源和内蒙古正大3个试验猪场进行测试,验证本文网络的计数精度。采集设备在3个试验猪场共采集2 400张图像,经图像预处理去除模糊和光线差的图像,从剩余的图像中随机选取共1 250张图像作为原始数据集,其中丰宁猪场500张、金源猪场500张,正大猪场250张。将各猪场的原始数据集分别按2:2:1的比例分为3部分,包括训练集905张,验证集95张,测试集250张,对原始训练集和验证集进行数据增强,最终得到训练集图像1 500张,验证集图像150张,测试集图想250张。河北和吉林的试验猪场,每栏猪只数目为12~22头,各测试100张图像,完全准确清点的图像比例分别为98%和99%,满足实际应用要求。内蒙古试验猪场的单栏猪只密度大,每栏猪只数目平均80头,测试50张图像,完全准确清点的图像比例为86%。本文所提出的猪只盘点系统,通过修改网络增强图像中目标特征信息提取和优化边界框回归过程,减少由于光线差和遮挡导致的目标漏检情况,解决了基于图像分割算法的猪只盘点中光照、模糊以及遮挡等问题,能够满足单栏饲养密度为1.03~1.32头/m2的养殖场的猪只盘点需求。  相似文献   

16.
基于计算机视觉技术估算种猪体重的应用研究   总被引:14,自引:10,他引:4  
为了解决在种猪体重测量中传统方法所遇见的问题,该研究初步探讨了一种新方法,即把计算机视觉技术应用到种猪饲养管理中,通过数字图像分析技术,测量和计算种猪的投影面积,并分析其与体重的相关性,为种猪体重测量提供了新的依据。结果显示去除头部和尾部后剩余身体部分的投影面积和体重的相关性极大,相关系数可达到0.94,再与人工测量的结果进行对比,相对误差不超过2.8%。试验证实了利用这种无接触的方法来估测种猪的体重,可以减少人力物力,避免由于猪的应激反应而给生产带来的损失,在种猪的科学饲养管理中具有实用意义。  相似文献   

17.
基于头尾定位的群养猪运动轨迹追踪   总被引:7,自引:6,他引:1  
猪的头/尾位置直观反映了猪的进食、饮水、争斗、追逐等日常活动。从群养猪俯视视频中有效分割粘连的猪个体,找出猪的头/尾部,并以头/尾坐标实现较精准的运动轨迹追踪有着较大的难度。该研究采用改进分水岭分割算法分割视频图像帧中的粘连猪个体;对分割后的猪体提取头/尾轮廓,分别用类Hough聚类和圆度识别算法识别每头猪的头/尾,用运动趋势算法修正头/尾识别的误差,生成以头/尾部为定位坐标的运动轨迹。运算结果和人工标记对比证明类Hough聚类和圆度识别算法的头尾识别正确率分别为71.79%和79.67%;经过运动趋势修正后,以头部为定位坐标生成的运动轨迹与人工标记生成运动轨迹吻合良好;对比头/尾轨迹和质心轨迹可以发现,头/尾轨迹能够更多获取猪个体和群体活动、运动信息。该研究对于实现自动记录和分析猪个体和群体的活动行为提供新的思路和方法。  相似文献   

18.
基于Wi-Fi无线感知技术的猪呼吸频率监测   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
监测和及时发现猪呼吸异常是养猪产业管理中的重要课题。为了克服人工监测方式效率低下、穿戴式设备监测方法成本较高且容易引起猪应激反应的缺点,该文提出了一种基于Wi-Fi网络信道状态信息的非接触式猪呼吸率监测方案。首先,利用Wi-Fi网络设备及其开源驱动程序捕获CSI序列信号并提出异常载波过滤算法用于滤除通信过程中的异常载波;其次,设计载波周期性水平量化指标并以此评估载波周期性水平;第三,通过SmoothingSplines方法平滑载波曲线并基于载波序列自相关函数估计载波周期和频率,筛选出载波周期性水平大于22且频率位于闭区间[0.127 Hz,1.25 Hz]的反映猪只呼吸行为的载波;第四,对符合条件的载波频率进行加权平均求得猪只呼吸率。以人工统计猪只每分钟的呼吸次数作为真实情况,通过对9头仔猪,5头育肥种猪,3头怀孕母猪以及3头因患病引起腹式呼吸的病猪进行对比试验,该文提出的方法能够准确计算出猪的呼吸率,平均相对误差为1.398%。研究结果为应用Wi-Fi无线感知技术监控动物呼吸率提供参考。  相似文献   

19.
张勤  陈建敏  李彬  徐灿 《农业工程学报》2021,37(18):143-152
采摘点的识别与定位是智能采摘的关键技术,也是实现高效、适时、无损采摘的重要保证。针对复杂背景下番茄串采摘点识别定位问题,提出基于RGB-D信息融合和目标检测的番茄串采摘点识别定位方法。通过YOLOv4目标检测算法和番茄串与对应果梗的连通关系,快速识别番茄串和可采摘果梗的感兴趣区域(Region of Interest,ROI);融合RGB-D图像中的深度信息和颜色特征识别采摘点,通过深度分割算法、形态学操作、K-means聚类算法和细化算法提取果梗图像,得到采摘点的图像坐标;匹配果梗深度图和彩色图信息,得到采摘点在相机坐标系下的精确坐标;引导机器人完成采摘任务。研究和大量现场试验结果表明,该方法可在复杂近色背景下,实现番茄串采摘点识别定位,单帧图像平均识别时间为54 ms,采摘点识别成功率为93.83%,采摘点深度误差±3 mm,满足自动采摘实时性要求。  相似文献   

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