哺乳母猪高危动作识别方法研究

哺乳母猪从站立、坐立转为趴卧的高危动作是导致断奶前仔猪死亡的主要原因,动作发生频率及变换方式决定了母猪的母性指数。以江苏省农林职业技术学院小梅山原种猪场饲养的小梅山母猪为研究对象,利用MPU6050传感器采集母猪哺乳期内10 d的三轴加速度数据,采用直方图统计法设置运动能量阈值,快速定位高危动作区间,以高危动作发生前后的身体姿态为特征,构建动作分类器,识别高危动作的类型。实验结果表明,对高危动作区间的标注准确率为77.4%,基于姿态的动作类型识别方法纠正了因仔猪碰撞节点产生的误标,识别准确率达到81.7%。利用2种俯卧姿态计算母猪的俯卧指数可为实现母性能力科学评价及育种提供数据依据。     

农田信息采集系统中传感器网络簇首认证方案研究

在农田信息采集系统的传感器网络中引入分簇结构,可提升系统吞吐量、降低系统延迟以及节省能量。但已有的分簇方案并未在簇形成及稳定阶段对簇首身份进行认证。文章针对簇首认证问题提出了BA-LEACH协议,并通过仿真试验表明协议以较低的能耗增强了系统中分簇传感器网络的安全性。     

基于MPU6050传感器的哺乳期母猪姿态识别方法

哺乳期母猪姿态是其哺乳意愿的外在表现,母猪哺乳时身体侧卧,拒绝哺乳时身体立卧或倾卧,哺乳期母猪侧卧时间可作为母性行为评价的重要指标。选用集MPU6050和蓝牙传输模块为一体的行为数据采集模块,采集母猪哺乳期内(28 d)的行为数据,统计母猪采食时间段的姿态角,计算节点偏转角度,实现偏转行为数据校正;利用Haar小波提取特征系数重构加速度曲线的基本轮廓,结合各姿态的数值特征,利用支持向量机实现母猪立、侧、倾姿态分类,及其侧、倾姿左右方向的识别。以江苏省地方猪小梅山母猪为试验对象,分析母猪的哺乳姿态,试验结果表明:行为数据校正算法可降低节点偏转的影响,小波变换实现了数据归一化,去除了高能运动干扰,姿态分类器识别左、右侧姿的正确率分别为65.8%、90.1%,立姿的正确识别率为75.4%,侧姿总体正确识别率达到83.3%,姿态识别可以有效反映母猪的哺乳意愿。     

机械耕作土壤结构体的数字图像分析

合理的耕作是创建土壤良好耕层结构的手段,精确定量描述土壤结构体可为采取有效措施改善土壤结构体提供科学的指导。本文使用数字图像分析技术,分析和比较了不同茬口水稻土在犁耕和旋耕条件下生成的土壤结构体的棱角性、形状指数以及矩形度。结果表明旋耕生成的土壤结构体的棱角性、形状指数高于犁耕,相同耕作机具下稻茬口土壤结构体的棱角性和形状指数高于麦茬口。显著性差异分析表明,棱角性、形状指数能较好地区分不同耕作方式的土壤结构体。数字图像法可以从土壤结构体的矩形度、形状指数和棱角性这些具有"视觉"效果的形态学指标中更为准确定量和直观地表征土壤结构体。     

基于双视角图像的山羊体尺自动测量方法

针对规模化羊场对山羊体尺无接触式自动测量的需求，设计了一种山羊双视角图像采集装置并开发了配套的山羊体尺自动测量算法。首先，开发了山羊双视角图像自动采集装置并在养殖场完成山羊双视角图像数据集的构建；然后，采用背景减除法二值化羊体俯视图，引入简单线性迭代聚类算法(SLIC)构建侧视图超像素的纹理和颜色特征向量，训练基于支持向量机(SVM)的超像素分类器，综合利用置信度和超像素区域邻接图(RAG)获取侧视图中的羊体二值图；最后，提出了在侧视和俯视二值图像中定位关键体尺特征点的方法，自动提取山羊体高、体斜长、胸深、胸宽、管径参数，拟合得到胸围和管围参数。算法测试结果表明，羊体侧视图前景区域超像素分类正确率超过94%,算法自动提取与人工标注的侧视、俯视前景二值图的交并比分别为96.1%和97.5%。以人工使用软尺测量获得体尺参数为金标准评价算法自动提取体尺参数的精度，结果表明管围、体高、胸深、胸宽、胸围和体斜长的平均相对误差分别为5.5%、3.7%、2.6%、5.2%、4.1%和3.9%。本文开发的羊体双视角图像采集装置及相应的图像处理方法可以满足山羊体尺无接触自动测量的精度要求，为山羊体尺的高...