豬的呼吸和行走姿態視頻識別方法與關鍵技術研究

《豬的呼吸和行走姿態視頻識別方法與關鍵技術研究》是依託江蘇大學，由朱偉興擔任項目負責人的面上項目。

基本介紹

• 中文名：豬的呼吸和行走姿態視頻識別方法與關鍵技術研究
• 項目類別：面上項目
• 項目負責人：朱偉興
• 依託單位：江蘇大學

項目摘要

為儘早發現豬病症兆，防止規模養殖場豬病蔓延，提出基於視頻分析的豬的呼吸和行走姿態識別方法與關鍵技術研究。首先，構建視頻圖像採集系統來獲取圖像；然後，根據動力學原理和豬的生理學特點，通過理論分析和實驗研究，科學選定視頻中豬身上相關點作為行為描述的特徵點集合，測量和分析特徵點的運動軌跡及時域參數，利用統計理論分析時域參數與呼吸和行走姿態的關係及其相關性，構建相應的時域模型；採用頻譜分析方法對上述特徵點運動軌跡進行分析獲得頻域參數，利用統計理論分析頻域參數與上述行為的關係及相關性，構建相應的頻域模型，研究豬的呼吸和行走姿態行為細節的頻域特性形成機理；在此基礎上，利用D-S證據理論，構建基於支持向量機和信息級融合的行為分類器，實現豬的異常行為的識別。.本項研究可為動物行為的視頻分類與識別提供理論依據，為研發具有自主智慧財產權的動物行為分類與識別裝備以及研究動物行為學提供新方法。

結題摘要

為儘早發現豬病症兆，防止豬病蔓延，本項目對豬的呼吸和行走姿態視頻識別與分析方法進行研究。研究工作主要包含豬的視頻圖像採集、視頻圖像的預處理及豬的目標提取和行為特徵提取及建模分析與識別三大方面。在豬的視頻圖像採集方面，研究並構建了側視和俯視圖像採集系統以及紅外圖像採集系統。採用上述系統可多視角、多維度獲取真實準確的視頻圖像。視頻圖像中豬的輪廓提取是後續研究的基礎。針對豬舍光線差和不均勻、豬體髒、背景與目標難以分離等難題，採用圖像自適應局部亮度調整法、偽球邊緣檢測運算元、基於射線輪廓特徵點匹配的紅外與可見光圖像自動配準方法、預測機制的混合高斯模型和基於最大熵閾值分割相結合的前景檢測方法和自適應分塊的多閾值的目標提取方法等多種方法，從單純的可見光發展到紅外圖像，從平面視覺拓展到立體視覺，重點以群養豬狀態下豬的行為識別為目標進行豬個體目標的完整提取，取得了較好的效果。研究結果表明，基於預測機制的混合高斯模型和基於最大熵閾值分割相結合的前景檢測方法，可以克服豬個體目標個數、顏色、行為模式、水漬及排泄物痕跡變化等對前景的影響；自適應分塊的多閾值的目標提取方法能用於光線漸變、豬停停走走運動模式、目標顏色多樣等複雜場合精確提取豬個體前景目標，且計算複雜度更低，實時性更好。與國際上同類研究相比，豬個體目標的提取更完整，豬個體目標的生理學和運動學細節特徵呈現得更清晰，有利於後續行為識別等方面的研究。在豬的行為特徵提取及建模分析與識別方面，考慮到豬的非剛體特點，根據運動學原理和豬的生理學特點，針對呼吸和行走姿態兩種行為類別，科學選定視頻圖像中豬身上相關點作為行為描述的特徵點，測量並分析這些特徵點的運動軌跡，分析上述特徵參數與豬呼吸和行走姿態的的幅度、快慢及均勻性等方面的關係，構建相應的數學模型，揭示上述行為的視頻特徵點的運動特性。首次提出了利用豬的脊腹部特徵點運動描述子及腹部面積變化描述子來分析豬的腹式呼吸的幅度、快慢及均勻性。首次提出了通過建立豬的星狀骨架模型、利用背部曲率描述子、Zernike矩、小波矩、聚類及支持向量機等方法，實現對豬的正常行走、低頭行走、抬頭行走、躺臥以及跛足行走等不同姿態的識別。該項研究揭示了利用視頻分析手段實現動物行為識別與分析的機理和可行性，開闢了一條機器視覺代替人工觀測對豬行為進行識別的新途徑，也為豬的複雜行為分析和健康狀態監控提供關鍵技術支撐。