基于鸡头特征的病鸡识别方法研究

• 作者: 庄晓霖 张铁民 毕敏娜 焦培荣
• 来源期刊: 农业机械学报
• 学科: 工学
• 关键词: 机器视觉 病鸡识别 鸡头修正算法 共生特征矩 平均识别算法
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 农业装备与机械化工程
• 页码范围: 51-57
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4391字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2018.01.006

摘要

健康黄羽鸡鸡冠鲜红、纹理均匀,鸡眼圆润有神,病鸡鸡冠萎缩变色、鸡眼半闭或全闭.本文提出了一种基于鸡冠及鸡眼构成的鸡头特征信息的病鸡识别方法.首先通过R、G、B分量色差信息去除背景,分析鸡身和鸡冠样本区域H分量分布特点,提取H分量分割阈值分割黄羽鸡.再利用H分量进行阈值分割得到黄羽鸡和鸡冠鸡垂.提出一种利用鸡冠和鸡垂轮廓上两点距离小于阈值的鸡头合并算法,再通过修正算法识别鸡头.在鸡头中,分别提取鸡眼瞳孔轮廓并获取形状几何特征,提取鸡冠的H分量共生矩阵特征,构成基于鸡头特征,采用ARA特征选择算法获得病鸡特征向量,采用支持向量机(SVM)分类器进行训练分类.实验结果表明,病鸡识别正确率为92.5％,表明利用机器视觉获取鸡头特征进行病鸡识别具有可行性和研究价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张铁民	华南农业大学工程学院	92	1114	19.0	29.0
3	焦培荣	华南农业大学兽医学院	27	64	5.0	7.0
6	庄晓霖	华南农业大学工程学院	6	118	5.0	6.0
7	毕敏娜	华南农业大学工程学院	3	22	2.0	3.0