基于機(jī)器視覺的豬只腹式呼吸建模.pdf_第1頁(yè)
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1、機(jī)器視覺運(yùn)動(dòng)建模一般是指利用機(jī)器視覺手段來(lái)獲取視頻中目標(biāo)物體的運(yùn)動(dòng)特征,并建立其運(yùn)動(dòng)模型的技術(shù)。它綜合了圖像處理、統(tǒng)計(jì)學(xué)、人工智能、信號(hào)處理等學(xué)科的知識(shí),是目標(biāo)異常行為分析和判斷的關(guān)鍵,廣泛應(yīng)用于醫(yī)療、交通、安防監(jiān)控及科學(xué)研究等領(lǐng)域。
   豬只的腹式呼吸是指豬只因感冒、咳嗽、哮喘等病癥引起而呈現(xiàn)的腹式呼吸運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。規(guī)?;B(yǎng)殖場(chǎng)日常工作的重點(diǎn)之一是疫病監(jiān)測(cè),如果發(fā)現(xiàn)具有腹式呼吸的疑似病豬,將采取相應(yīng)的診治措施。但是監(jiān)測(cè)手段仍依靠

2、傳統(tǒng)的人工方式,即連續(xù)地觀察及記錄,不僅效率低下,甚至干擾豬只健康生長(zhǎng)。
   隨著規(guī)?;B(yǎng)豬業(yè)近年來(lái)在我國(guó)取得了快速的發(fā)展,為提高生豬產(chǎn)業(yè)的現(xiàn)代化水平,生產(chǎn)各環(huán)節(jié)自動(dòng)化建設(shè)是必然的趨勢(shì)。本文主要針對(duì)規(guī)模養(yǎng)豬場(chǎng)常見站立姿病豬的腹式呼吸,研究了視頻圖像預(yù)處理技術(shù)、豬只目標(biāo)提取方法、目標(biāo)輪廓提取方法和豬只腹式呼吸建模方法,對(duì)于場(chǎng)景中具有完整側(cè)視圖的單只豬視頻,從基于離散型輪廓和連續(xù)型輪廓、三種基于豬只脊背和腹部輪廓線段(脊腹線)截距

3、的豬只腹式呼吸運(yùn)動(dòng)描述子、健康豬和腹式呼吸的病豬等不同方面詳細(xì)分析了所建立的一維波形信號(hào)模型的特點(diǎn),實(shí)驗(yàn)表明針對(duì)具有腹式呼吸的豬視頻,能取得效果較好的一維信號(hào)模型,可為獸醫(yī)診斷分析提供潛在的新途徑。本文形成了基于機(jī)器視覺的豬只腹式呼吸建模技術(shù)路線,可為規(guī)模養(yǎng)豬場(chǎng)視頻監(jiān)控自動(dòng)化提供相關(guān)的技術(shù)基礎(chǔ)。
   論文的主要研究?jī)?nèi)容如下:
   (1)經(jīng)過(guò)研究圖像預(yù)處理技術(shù)和對(duì)豬舍中長(zhǎng)白豬的彩色視頻圖像分析,針對(duì)圖像同質(zhì)區(qū)域光照不均

4、衡問(wèn)題,采用非線性改善局部明暗區(qū)亮度值方法,使得圖像光照均衡化。盡管一般彩色圖像采用標(biāo)準(zhǔn)灰度化,但本文采用RGB分量自定義權(quán)重灰度化,更有助于偏向突出豬只目標(biāo)。針對(duì)視頻圖像幀不可避免出現(xiàn)的噪聲,提出一種自適應(yīng)中值濾波算法,通過(guò)考慮整體圖像中的局部變化,改變?cè)紙D像中少量像素點(diǎn)的亮度值,不僅可以抑制噪聲還可以保留圖像的精細(xì)細(xì)節(jié)。針對(duì)預(yù)處理后的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià),采用一種基于圖像目標(biāo)邊緣像素點(diǎn)梯度評(píng)估法,以處理后圖像和基準(zhǔn)圖像目標(biāo)邊緣上的對(duì)應(yīng)像素

5、點(diǎn)梯度差值為樣本數(shù)據(jù),通過(guò)假設(shè)檢驗(yàn)來(lái)判斷預(yù)處理后的圖像質(zhì)量是否改善。
   (2)提出一種具有自適應(yīng)性、低計(jì)算代價(jià)的豬舍固定攝像前景目標(biāo)提取法,獲取對(duì)稱差分圖像和自適應(yīng)背景更新的背景差分圖像,以狀態(tài)碼為條件輸出不同處理策略實(shí)現(xiàn)背景更新和前景融合,冉通過(guò)聯(lián)立紋理結(jié)構(gòu)算子和HSV顏色空間陰影雙重檢測(cè)條件,增強(qiáng)了對(duì)陰影的識(shí)別能力,最終獲得精確的前景目標(biāo)區(qū)域,該方法不僅適用于運(yùn)動(dòng)的前景目標(biāo)檢測(cè),也適用于運(yùn)動(dòng)緩慢或靜止的前景目標(biāo)檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)

6、結(jié)果表明在豬舍內(nèi)無(wú)論單目標(biāo)還是多目標(biāo),背景光線無(wú)論是柔和漸變還是強(qiáng)烈突變,都能夠消除空洞、拖影和陰影,并能較好地抑制電子噪聲和地面水漬及排泄物痕跡變化對(duì)前景的影響,為后繼豬只輪廓提取工作提供有利條件。
   (3)為了判斷視頻序列中是否含有豬只目標(biāo),研究了基于邊緣模型的前景幀檢測(cè)方法。盡管提取幀內(nèi)圖像邊緣采用Canny算子效果較好,但基于高斯函數(shù)的Canny算子存在平滑性和定位精度之間的矛盾,因此,在邊緣模型中引入能解決該矛盾的

7、偽球邊緣檢測(cè)算子。為了避免模型中的參數(shù)值根據(jù)經(jīng)驗(yàn)估計(jì),提出了參數(shù)計(jì)算模型,即幀序列滑動(dòng)窗口幀數(shù)T、非背景像素判斷閾值η和序列幀噪聲邊緣判斷閾值TN,使得參數(shù)的獲取變得有章可循。
   (4)由于本研究最終針對(duì)單個(gè)側(cè)視圖的豬只建立其腹式呼吸模型,而視頻場(chǎng)景中的豬只因所在位置和首尾朝向原因,并不能保證其身體展示為正側(cè)視圖,因此,論文利用傅里葉描述子表示豬的輪廓,通過(guò)傅里葉反變換重構(gòu)豬只輪廓,研究傅里葉系數(shù)的合理個(gè)數(shù)和豬身外接矩形的寬

8、長(zhǎng)比,由傅里葉系數(shù)和豬身外接矩形寬長(zhǎng)比構(gòu)成輪廓特征向量,研究了視頻圖像幀目標(biāo)屬性判別算法,利用馬氏距離判斷當(dāng)前圖像幀的豬只目標(biāo)是否是正側(cè)視圖,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明具有豬身正側(cè)視圖的圖像正確識(shí)別精度為97.7%,為后繼豬只腹式呼吸建模提供條件。
   (5)針對(duì)站立姿腹式呼吸的豬只一般表現(xiàn)為僅僅站立不走時(shí)腹式呼吸運(yùn)動(dòng)顯著的習(xí)性特點(diǎn),提出三種基于機(jī)器視覺的豬只腹式呼吸模型。通過(guò)獲取豬的身體重心位置,確定脊腹線單截距和脊腹線段,研究了單截距、

9、截距均值和敏感截距三種豬只腹式呼吸運(yùn)動(dòng)描述子,建立腹式呼吸一維信號(hào)模型。從模型中可提取腹式呼吸頻率,并通過(guò)人工檢測(cè)同源視頻樣本,驗(yàn)證了本模型與人工識(shí)別結(jié)果的強(qiáng)相關(guān)性,表明機(jī)器視覺完全能夠替代人工觀測(cè)進(jìn)行腹式呼吸頻次的測(cè)量。由于模型的基準(zhǔn)選擇為豬身區(qū)域的重心,因此豬站立腹式呼吸運(yùn)動(dòng)時(shí)身體的前后晃動(dòng)不影響模型的穩(wěn)定性。并分析了腹式呼吸豬只和健康豬只的一維信號(hào)波形圖的差別,表明該模型能夠表達(dá)豬只腹式呼吸運(yùn)動(dòng),可為獸醫(yī)診斷分析提供潛在的新途徑。

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