基于改进Graph Cut算法的生猪图像分割方法

生猪图像分割为生猪行为特征提取、参数测量、图像分析、模式识别等提供易于理解和分析的图像表示,准确有效的生猪图像分割是生猪行为理解和分析的基础.针对传统Graph Cut算法分割精度差、分割效率低及不能准确分割特定目标的问题,该文结合交互分水岭算法,提出基于改进Graph Cut算法的生猪图像分割方法.采用交互分水岭算法对图像进行区域划分,划分的各个区域块看作超像素,用超像素替代传统加权图中的像素点,构造新的网络图替代传统加权图,重新构造能量函数以完成前景背景的有效分割.试验结果表明:该方法峰值信噪比平均范围为[30,40],结构相似度平均范围为[0.9,1],两种评价准则的结果与主观评价一致,图像分割质量、精度得到明显提升;平均耗时缩短到传统GraphCut算法的33.7％,提高了分割效率;在复杂背景、噪声干扰、光照强度弱等条件下可以快速分割出特定目标生猪,具有较高鲁棒性.     

基于混合高斯模型的生猪个体检测算法

背景模型对于视频中运动目标检测的目标提取至关重要。高斯混合模型(GMM)是背景模型中常用的方法之一。混合高斯模型对于目标生猪检测存在算法效率低、误判点和鬼影等缺点。对此本文提出了一种基于自适应高斯混合模型的改进算法,以克服传统高斯混合模型在猪目标检测中的不足。本文基于高斯混合背景模型,引入了视频帧m和t_0的两个新参数。在混合高斯背景模型基础上,为了提高建模收敛速度,采用自适应调整高斯分布模型个数。本文通过每m帧对高斯分布进行一次扫描,删除多余的高斯分布,来提高模型的收敛速度。同时,采用自适应调整学习率值来消除误判和鬼影;初始阶段采用较高而且递减的学习率,在t_0帧之前加快背景建模;随着时间的持续,背景模型逐渐变得稳定,此时可以使用较小的学习率。t_0帧后为了保持稳定的背景建模,减少噪声干扰,本文采用了在t_0后使用固定的学习率。实验结果表明,该算法能够快速建立初始背景模型,检测运动目标猪,并提取目标猪的完整轮廓。该算法具有良好的鲁棒性和适应性。     

基于多特征融合的粒子滤波生猪采食行为跟踪

针对中国养猪业规模化、集约化迅猛发展过程中,人工观察监测记录生猪生长情况需损耗大量人力和物力,得到数据误差大的问题,该文提出将颜色特征与目标轮廓形心特征融合,基于粒子滤波算法实现生猪采食行为跟踪,当目标跟踪矩形框中心坐标和跟踪目标轮廓形心坐标之间的横坐标偏差大于跟踪目标轮廓横坐标方向的最大值与最小值的差的一半时,或其之间的纵坐标偏差大于跟踪目标轮廓纵坐标方向的最大值与最小值的差一半时,对基于颜色特征粒子滤波算法得到的跟踪矩形框的中心坐标进行二次修正,提高了目标生猪跟踪的可靠性和鲁棒性;通过对比试验,结果表明:该方法能够对目标生猪的采食行为进行自动跟踪、记录和分析,记录的目标生猪一天内的采食次数和采食时间与人工记录结果基本相同,有效跟踪平均精度为93.4%。     

基于分布式流式计算的生猪养殖视频监测分析系统

基于分布式流式计算框架，提出了节点资源调度器算法，构建了可插拔的分布式流式实时计算模型，研究开发了生猪养殖视频监测分析系统。系统实现了规模化生猪养殖视频流数据采集、任务调度、实时计算、可插拔式扩展和结果展示的功能。在由1个主节点和3个从节点构成的集群下，采用改进混合高斯模型的背景更新方式，实现集群下多摄像头多目标的实时检测。平均处理速度比传统混合高斯模型提高了29.00%，平均检测率为79.00%，平均误检率比传统混合高斯模型降低了70.96%。测试结果表明，可插拔分布式流式实时计算模型具有较好的可扩展性，视频流处理算法速度和实时性得到了提升，具有较高的检测率和较低的误检率。