基于Kinect的哺乳期母猪姿态识别算法的研究

[目的]哺乳期母猪的姿态是其母性的外在表现,为监测母猪在哺乳期的哺乳行为,提出了一种基于Kinect的无接触式母猪姿态识别算法。[方法]使用Kinect 2.0采集位于限位栏内哺乳期小梅山母猪的深度数据。先通过姿态预分类将母猪的姿态分为站姿与卧姿,而后针对卧姿,使用基于DBSCAN(density-based spatial clustering of applications with noise)密度聚类算法计算母猪高度信息的簇数,通过比较簇的个数将卧姿分为侧卧与趴卧;针对站姿,使用基于脊背线提取的识别算法,将脊背线分成前后2段,通过比较前后2段脊背线的平均高度将站姿分为站立与坐立。[结果]比较人眼观察结果与算法识别结果,该算法识别站立、坐立的准确率分别为94.3%、92.6%,趴卧识别准确率为84.2%,侧卧姿态为93.7%。[结论]提出了一种无接触式的哺乳期母猪姿态识别算法,为母猪哺乳能力的评判与健康状况的分析提供了技术支持。     

基于NB-IoT的温室温度智能调控系统设计与实现

【目的】以NB-IoT低速率窄带宽物联网技术为核心,研制一套以5G低功耗海量连接场景前期技术为基础的智能温室环境自动调控系统。【方法】应用MSP430F149超低功耗芯片采集环境信息,依托NB-IoT蜂窝物联网平台,云端智能调控系统,结合多传感器融合与模糊PID–分级控制技术,根据用户需求调节温室环境。【结果】该系统在温室大棚内实地应用的结果表明:温室环境信息采集相对误差不超1%,平均控制精度在3.57%(±1.0℃),无传输距离限制,实现作物生长温度的自动调节。【结论】该系统稳定可靠,为作物的生长提供良好环境,对作物的研究提供有力的技术支撑。