基于Horn-Schunck光流法的多目标反刍奶牛嘴部自动监测

• 作者: 何东健 吴倩 姜波 宋怀波 李通
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 图像处理 算法 自动检测 嘴部区域 多目标奶牛 Horn-Schunck光流法
• 年，卷（期）: 2018,（10）
• 所属期刊栏目: 农业信息与电气技术
• 页码范围: 163-171
• 页数: 9页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 7432字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11975/j.issn.1002-6819.2018.10.020

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 Horn-Schunck 光流法的多目标奶牛嘴部区域自动检测方法.利用Horn-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,利用不同环境下获取的12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,12段视频中有8段视频可以成功检测到反刍奶牛的嘴部区域;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%,最小检测充盈率为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,该研究可为奶牛反刍行为的智能监测提供参考.