摘要
猪的姿态识别是猪的行为分析和数字化养殖的重要前期工作,为了得到准确的猪的姿态,首先利用均值漂移图像分割算法、形态学操作及滤波处理技术来获取猪的二值图像;然后建立猪的备选几何参数特征集(圆形度F_1、矩形度F_2、伸长度F_3、质高比F_4和质心左右比F_5),并运用粗糙集的约简方法对其进行筛选;最后采用模板匹配算法优选出来最优特征组合。试验结果表明,针对不同的姿态识别对象,由于决策的目标不同,会选用不同的最优特征组合。其中,站立和躺卧姿态采用最优特征组合{F_1F_2}进行姿态识别,复杂程度降低的同时提高了识别率;平视、低头和抬头站立姿态采用最优特征组合{F_1F_2F_3F_4F_5}进行姿态识别,有较高的识别精度。
出处
《江苏农业科学》
北大核心
2016年第3期448-451,共4页
Jiangsu Agricultural Sciences
基金
国家高技术研究发展计划(编号:2013AA102306)
山西省青年科技研究基金(编号:2012021030-1)
