基于Kinect的哺乳期母猪姿态识别算法的研究

• 作者: 刘志刚 刘龙申 孙玉文 施宏 沈明霞 陆明洲
• 来源期刊: 南京农业大学学报
• 学科: 农学
• 关键词: Kinect 小梅山母猪 姿态识别 DBSCAN密度聚类 脊背提取
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 食品与工程
• 页码范围: 177-183
• 页数: 7页
• 分类号: S126
• 字数: 5048字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7685/jnau.201803025

摘要

[目的]哺乳期母猪的姿态是其母性的外在表现,为监测母猪在哺乳期的哺乳行为,提出了一种基于Kinect的无接触式母猪姿态识别算法.[方法]使用Kinect 2.0采集位于限位栏内哺乳期小梅山母猪的深度数据.先通过姿态预分类将母猪的姿态分为站姿与卧姿,而后针对卧姿,使用基于DBSCAN(density-based spatial clustering of applications with noise)密度聚类算法计算母猪高度信息的簇数,通过比较簇的个数将卧姿分为侧卧与趴卧;针对站姿,使用基于脊背线提取的识别算法,将脊背线分成前后2段,通过比较前后2段脊背线的平均高度将站姿分为站立与坐立.[结果]比较人眼观察结果与算法识别结果,该算法识别站立、坐立的准确率分别为94.3％、92.6％,趴卧识别准确率为84.2％,侧卧姿态为93.7％.[结论]提出了一种无接触式的哺乳期母猪姿态识别算法,为母猪哺乳能力的评判与健康状况的分析提供了技术支持.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘志刚		20	35	4.0	5.0