基于支持向量機(jī)的養(yǎng)雞場(chǎng)死雞檢測(cè)方法研究.pdf

1、隨著信息處理技術(shù)、人工智能技術(shù)以及圖像處理技術(shù)的日益成熟，對(duì)過(guò)去傳統(tǒng)的禽畜養(yǎng)殖方式產(chǎn)生了深刻的影響。現(xiàn)代化養(yǎng)雞場(chǎng)中，飼料和清水的供應(yīng)、雞蛋和雞糞的收集、溫度和風(fēng)速的控制等，都已經(jīng)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化。但對(duì)于死雞，仍然采用人工定時(shí)巡視和檢查。人工檢測(cè)死雞實(shí)時(shí)性不高，無(wú)法及時(shí)清除死雞；另外，工人工作效率不高，且長(zhǎng)時(shí)間停留于環(huán)境惡劣的雞舍中，身體健康會(huì)受到影響。針對(duì)人工檢測(cè)死雞中存在的不足，本文提出一種基于支持向量機(jī)和機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的養(yǎng)雞場(chǎng)死雞檢測(cè)方法。

2、
　　 機(jī)器視覺(jué)技術(shù)具有與被檢測(cè)對(duì)象無(wú)接觸、無(wú)時(shí)間限制、很高的分辨精度和速度等優(yōu)點(diǎn)，本文采用機(jī)器視覺(jué)技術(shù)構(gòu)建死雞檢測(cè)機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)死雞的自動(dòng)檢測(cè)。系統(tǒng)由硬件系統(tǒng)和軟件系統(tǒng)組成，前者是檢測(cè)系統(tǒng)的基礎(chǔ)，主要完成圖像采集功能；后者是檢測(cè)系統(tǒng)的核心和關(guān)鍵，主要實(shí)現(xiàn)圖像處理、特征提取、圖像識(shí)別和結(jié)果判定功能。
　　 在硬件系統(tǒng)設(shè)計(jì)方面，本文介紹了如何選擇合適的CCD相機(jī)、鏡頭、圖像采集卡等機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)中的重要部件，搭建了PC

3、+采集卡+相機(jī)的硬件實(shí)驗(yàn)平臺(tái)；軟件方面，選用Visual C++6.0作為開(kāi)發(fā)平臺(tái)，整個(gè)系統(tǒng)軟件分為圖像采集模塊、圖像處理模塊、圖像識(shí)別模塊和信息管理模塊四個(gè)主要功能模塊。
　　 在檢測(cè)算法研究中，本文采用了一種基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論——支持向量機(jī)(SVM)的死雞檢測(cè)算法。首先，根據(jù)中心區(qū)域位置的變化情況，通過(guò)邏輯與操作去除肯定為活雞的部分；其次，對(duì)可能為死雞的部分做進(jìn)一步的處理，提取出雞冠的周長(zhǎng)、面積、偏心率、復(fù)雜度和球形性五個(gè)特征