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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Horn-Schunck光流法的多目标反刍奶牛嘴部自动检测

宋怀波  李通  姜波  吴倩  何东健  
【摘要】:奶牛反刍行为的智能监测对于奶牛健康及提升现代养殖业的水平具有重要的研究意义。奶牛嘴部区域的自动检测是奶牛反刍行为智能监测的关键,该文提出一种基于Hom-Schunck光流法的多目标奶牛嘴部区域自动检测方法。利用Hom-Schunck光流法模型求取奶牛反刍视频中各时间序列图像的光流场,将各帧序列图像中运动较大的光流数据进行叠加,获取奶牛反刍时的候选嘴部区域,最后运用奶牛嘴部区域检测模型实现反刍奶牛嘴部区域的检测。为了验证算法的有效性,利用3种不同环境和4种不同场景下获取的12段视频进行验证。3种环境分别为晴天,阴天和大风环境,4种场景分别为场景1包含2头奶牛,均为静卧反刍且背景没有其他运动目标;场景2除了正在反刍的2头奶牛外,背景中还有其他无运动或轻微运动的奶牛目标,场景3共有5头奶牛;场景4为其中1头奶牛头部伴随着反刍存在较大晃动。由于场景1、2是奶牛反刍时的常态,因此本研究分别选取5段视频进行试验,为了进一步验证算法在剧烈运动干扰下的检测效果,分别选取场景3、4两种特殊场景各1段视频进行验证。选取的12段视频的每段时长10 s,每段视频帧数在250~280帧之间,结果表明,对于多目标奶牛,总计12段视频,其中8段视频可以准确地检测到奶牛反刍的嘴部区域,2段处于大风天气的视频中2头奶牛的嘴部区域都检测错误,另有2段视频只能成功检测到其中1头奶牛的嘴部区域。;根据所定义的真实充盈率指标与检测充盈率指标,分别统计了8段成功检测反刍奶牛嘴部区域的视频检测结果,试验表明,8段视频中最大真实充盈率为96.76%,最小真实充盈率为25.36%,总体平均真实充盈率为63.91%;最大检测充盈率为98.51%,最小榆测充盈率为43.80%,总体平均检测充盈率为70.06%。研究结果表明将Horn-Schunck光流法应用于多目标奶牛嘴部区域的自动检测是可行的,该方法可以检测多头奶牛反刍时的嘴部区域,不再局限于针对单头奶牛反刍的检测。同时该方法采取的是一种自动检测手段,更加的智能和准确。该算法对反刍奶牛的背景依赖性低,只要背景不出现物体的大规模运动,一些轻微的运动不会对最终的检测结果产生影响。表明将基于Hom-Schunck光流法的奶牛嘴部检测方法应用于反刍奶牛的嘴部区域检测是可行的。

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