计算机视觉技术在猪行为识别中应用的研究进展

论文摘要

中国生猪养殖规模和数量在不断扩大,养殖信息化是今后生猪饲养监管的重要模式。计算机视觉技术作为信息处理的有效辅助技术,提供了一种自动化、非接触式、低成本、高收益且对动物无伤无压力的行为识别方式,可用于考量生猪健康状况并及时预防和发现疾病。介绍了猪行为识别视觉系统,回顾了视觉技术在生猪目标提取和个体识别、行为识别分析中的应用及算法,分析了现存视觉系统及行为识别方法在准确性、有效性与适用性方面存在的问题,提出了视觉系统的改进策略及今后计算机视觉技术在猪体识别和行为识别应用中的重点研究方向。

论文目录

• 1 猪行为识别视觉系统
•   1.1 可见光相机视觉系统
•   1.2 深度相机视觉系统
• 2 目标提取及个体识别
•   2.1 猪目标分割与提取方法
•     2.1.1 静态单帧猪只提取
•     2.1.2 动态多帧猪只提取
•   2.2 个体识别
• 3 猪行为识别分析
•   3.1 运动行为识别分析
•     3.1.1 运动检测
•     3.1.2 跛足检测
•     3.1.3 目标跟踪
•   3.2 伏地行为识别分析
•   3.3 呼吸行为识别分析
•   3.4 饮食与排泄行为识别分析
•   3.5 攀爬攻击行为识别分析
• 4 现有识别分析方法中存在的问题
•   4.1 目标提取算法问题
•   4.2 个体识别算法问题
•   4.3 行为识别算法问题
• 5 展望
•   5.1 视觉系统优化
•     5.1.1 建立多传感器视觉系统, 扩增信息量互补不足
•     5.1.2 采用不同图像配准算法, 用以融合多源图像信息
•     5.1.3采集不同信息的多传感器系统, 优化视觉系统
•   5.2 算法优化
•     5.2.1 生猪多视角识别, 提高个体识别效率
•     5.2.2 多目标行为识别稳定快速, 解决批量养殖需求
•     5.2.3 特殊时期行为识别, 解决健康养殖需求
•     5.2.4 发展深度学习, 实现智能养猪
•   5.3 普适性优化
•   5.4 行业发展优化

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 李丹,陈一飞,李行健,蒲东

关键词: 计算机视觉,目标分割,个体识别,行为识别,跟踪

来源: 中国农业科技导报 2019年07期

年度: 2019

分类: 农业科技,信息科技

专业: 畜牧与动物医学,计算机软件及计算机应用

单位: 中国农业大学信息与电气工程学院

基金: 教育部基本科研业务费专项(2017TC019-2017TC027)资助

分类号: S828;TP391.41

DOI: 10.13304/j.nykjdb.2018.0533

页码: 59-69

总页数: 11

文件大小: 197K

下载量: 686