[发明专利]一种无接触家畜识别系统

说明书

本发明涉及规模化养殖技术领域，具体的说是一种无接触家畜识别系统。包括佩戴于家畜颈部并包含编号的颈环、设置在家畜出入栏栏口位置并用于拍摄颈环上的编号图像的摄像头以及通过摄像头拍摄的颈环编号图像完成家畜身份识别的识别方法。本发明具有价格低廉、识别时间短、对牲畜伤害小且效率更高的优点，利于规模化养殖的发展。

技术领域

本发明涉及规模化养殖技术领域，具体的说是一种无接触家畜识别系统。

背景技术

家畜的规模化养殖能够提升乳、肉制品食品安全水平，提升疫病防控能力，是实现畜牧业与环境协调发展的有效途径。规模化养殖对饲养管理方式和方法提出了新的挑战和要求。家畜个体间的差异直接影响乳、肉制品的品质，故家畜饲养必须精确到个体，在采集个体状态信息的基础上，根据个体的不同情况制定针对性的饲养方案。针对这种情况，家畜身份识别方法应运而生。而传统家畜身份识别方法在个体识别过程有很多弊端，比如检测时间长，效率较低，投入成本高，对牲畜身体有所伤害等问题。落后的牲畜信息获取方式严重地制约了规模化养殖生产力的进一步提高。

发明内容

本发明旨在提供一种无接触家畜识别系统，价格低廉、识别时间短、对牲畜伤害小且效率更高的身份识别系统，利于规模化养殖的发展。

为了解决以上技术问题，本发明采用的技术方案为：一种无接触家畜识别系统，包括佩戴于家畜颈部并包含编号的颈环、设置在家畜出入栏栏口位置并用于拍摄颈环上的编号图像的摄像头以及通过摄像头拍摄的颈环编号图像完成家畜身份识别的识别方法，识别方法包括以下步骤：

第一步，颈环粗定位：

采用基于级联分类器的目标检测方法进行颈环粗定位：

1）准备训练数据，训练数据包括正样本和负样本，正样本为包含颈环的图像，负样本为任意不包含颈环的图像；

2）训练级联分类器，将训练数据的特征选择并提取出来，放入级联分类器中进行训练，得到固定特征矩形检测窗口；

3）利用训练好的分类器进行目标检测，检测时将每个固定特征矩形检测窗口与摄像头拍摄图像中同样大小的矩形区域比较，如果匹配则记录该矩形区域的位置；然后滑动窗口，重复检测摄像头拍摄图像的其他区域，直到将摄像头拍摄图像检测完毕，得到颈环粗定位图像，即颈环区域位置图像。

第二步，颈环精定位：

1）、使用多个参数对第一步得到的颈环粗定位图像进行多次自适应二值化；

2）、对每次二值化的图像进行连通域分析，将所有满足字符长宽比的字符轮廓分别通过矩形框框选，将所有矩形框的四个角点标出，并对所有矩形框左侧的角点和右侧的角点分别做直线拟合得到颈环编号的左边界和右边界，完成颈环编号图像的左右精定位；

3）、左右精定位之后，使用Sobel算子找到水平边缘，对水平方向求和，画出投影直方图，对直方图的上下两边做像素点处理获取上下边界，完成颈环的精定位并得到颈环的精定位图像，即颈环编号区域图像；

第三步，颈环编号分割：

1）、将第二步得到的颈环精定位图像进行二值化处理，得到二值化图像；

2）、对二值化图像进行字符区域扫描，降序排列字符区域，依次选取非零像素值最多的四个数字区域，具体步骤如下：取降序排列数字区域中前四个区域，若二值化图像中有多余区域，则该区域默认为非字符区域，切除该区域；

3）、确定字符中心坐标，再次降序排列，分割字符区域；

4）、将字符区域进行归一化处理，得到尺寸大小相同的字符图像，再将字符图像分别写入测试文件夹，完成颈环编号分割；

第四步，颈环编号识别：