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《第八届中国畜牧科技论坛论文集》2018年
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基于头颈部轮廓拟合直线斜率特征的奶牛跛行检测方法

宋怀波  姜波  吴倩  李通  何东健  
【摘要】:针对人工跛行检测不够及时,难以发现突发中、重度跛行及轻度跛行行为的问题,该文提出了一种基于正态分布背景统计模型(normal background statistical model,NBSM)与局部循环中心补偿跟踪模型(local circulation center compensation track,LCCCT)和线性斜率最近邻分类(distilling data of KNN,DSKNN)技术的奶牛跛行检测方法。首先利用NBSM模型对奶牛序列图像中的目标奶牛像素区域进行分割,然后对得到的奶牛像素区域利用LCCCT模型提取目标奶牛身体前部像素区域,用其区域通过DSKNN模型提取目标奶牛的头部、颈部以及与颈连接的背部轮廓线拟合直线斜率数据,基于大样本视频序列帧数据将视频集制成轻度跛行,中重度跛行及正常等3类标签的斜率数据集。为了验证算法的有效性,对随机选取的18段奶牛视频进行了验证,其中正常奶牛、轻度跛行奶牛及中重跛行奶牛视频段各6段,获得头部、颈部及背部连接处的拟合直线斜率数据集。在未清洗的数据集上,分别利用SVM、Naive Bayes以及KNN分类算法进行了奶牛跛行的分类检测试验,试验结果表明,SVM与Naive Bayes跛行分类检测正确率均为82.78%,奶牛轻度跛行检测正确率分别为83.33%、66.67%、83.33%。将未清洗的数据集进行清洗后,3类算法的结果表明,KNN分类算法的跛行检测正确率达94.44%,高于SVM分类算法的91.11%及Naive Bayes分类算法的86.11%。上述结果表明通过头部、颈部及背部连接处的拟合直线斜率特性可以正确检测奶牛跛行,未清洗的数据经数据清洗后,KNN分类算法可以取得更好的检测结果。为了解决现有人工跛行检测存在的不够及时,难以发现问题,本研究基于视频分析技术,利用NBSM-LCCCT-DSKNN模型实现了奶牛跛行检测,所取得的主要结论如下:(1)利用文中算法提取出未清洗的头颈部斜率数据,在SVM、Naive Bayes以及KNN算法进行跛行的分类检测对比可以发现中,SVM与Naive Bayes分类算法准确率相同且最高均为82.78%,表明选取奶牛头部、颈部及背部连接处特征检测奶牛跛行是有效的、可行的。(2)在清洗后数据集上进行跛行的分类检测,在SVM、Naive Bayes以及KNN算法进行跛行的分类检测对比巾,SVM与Naive Bayes分类算法准确率分别为91.11%、86。11%,KNN算法分类准确检测率达到了94.44%,表明在数据清洗的基础上进行奶牛跛行分类有助于提升其分类精度。KNN算法训练时间明显小于其他二者算法的训练时间,其更适合进行奶牛跛行检测。(3)由于在局部循环中心补偿算法中其循环矩阵的局限性,进行跛行的分类检测过程时,数据集中的异常点与强影响点均会降低奶牛跛行分类准确检测率;本文算法能够对正常奶牛、轻度跛行奶牛、中重度跛行奶牛进行准确的跛行判断,但未能对运动幅度过小、存在其他异常行为的奶牛做出正确的分类检测,尚需进一步深入研究。该研究结果对于奶牛跛行疾病的预防、诊断具有重要意义。

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