基于隐马尔科夫模型的深度视频哺乳母猪高危动作识别

• 作者: 李诗梅 杨晓帆 甘海明 薛月菊 郑婵 陈畅新
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 图像处理 算法 模型 高危动作 哺乳母猪 FasterR-CNN 隐马尔科夫模型 定位管道
• 年，卷（期）: 2019,（13）
• 所属期刊栏目: 农业信息与电气技术
• 页码范围: 184-190
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 7674字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11975/j.issn.1002-6819.2019.13.021

摘要

哺乳母猪的高危动作和仔猪存活率有密切关系,能直接体现其母性行为能力,而这些高危动作又与其姿态转换的频率、持续时间等密切相关.针对猪舍环境下,环境光线变化、母猪与仔猪黏连、猪体形变等给哺乳母猪姿态转换识别带来的困难.该文以梅花母猪为研究对象,以Kinect2.0采集的深度视频图像为数据源,提出基于Faster R-CNN和隐马尔科夫模型的哺乳母猪姿态转换识别算法,通过Faster R-CNN产生候选区域,并采用维特比算法构建定位管道;利用Otsu分割和形态学处理提取疑似转换片段中母猪躯干部、尾部和身体上下两侧的高度序列,由隐马尔科夫模型识别姿态转换.结果表明,对姿态转换片段识别的精度为93.67％、召回率为87.84％.研究结果可为全天候母猪行为自动识别提供技术参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	薛月菊	华南农业大学电子工程学院	38	416	12.0	19.0
2	郑婵	华南农业大学数学与信息学院	5	32	2.0	5.0
3	杨晓帆	华南农业大学电子工程学院	2	4	1.0	2.0
4	陈畅新	华南农业大学电子工程学院	1	0	0.0	0.0
5	甘海明	华南农业大学电子工程学院	5	3	1.0	1.0
6	李诗梅	华南农业大学电子工程学院	1	0	0.0	0.0