[发明专利]一种基于Faster R-CNN和HMM的哺乳母猪姿态转换识别方法

摘要

本发明公开了一种基于Faster R‑CNN和HMM的哺乳母猪姿态转换识别方法，步骤为：1.深度图像质量增强；2.用改进Faster R‑CNN识别母猪姿态，以每帧概率最大的姿态作为姿态序列；并将概率最大的前5个检测框作为候选区域；3.用长度为5的中值滤波修正姿态序列分类错误；用视频段姿态转换次数检测疑似转换片段；在疑似转换片段中，用维特比算法根据候选区域构建母猪定位管道；4.在定位管道中，用最大类间方差法分割各帧母猪，计算母猪身体各部分高度，形成高度序列；5.将高度序列输入HMM模型，将疑似转换片段分为姿态转换与未转换片段；对单一姿态片段和姿态转换片段分类，获得识别结果。本发明能在光线变化及夜间场景下，自动母猪姿态转换识别，为高危行为识别打下基础。

主权项

1.一种根据权利要求1所述的一种基于Faster R‑CNN和HMM的哺乳母猪姿态转换识别方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、采集母猪的深度视频图像，并建立母猪姿态转换识别视频图像库；S2、建立Faster R‑CNN母猪姿态检测模型和HMM高度序列分类模型；S3、用Faster R‑CNN对深度视频图像逐帧检测，获取母猪姿态序列，标记母猪姿态序列中的疑似转换片段和单一姿态片段，在疑似转换片段中选取候选区域，并根据候选区域构建母猪定位管道；S4、对母猪定位管道中的图像逐帧进行分割，计算母猪身体各部分平均高度，形成疑似转换片段的高度序列，并根据高度序列采用HMM高度序列分类模型将疑似转换片段分为未转换片段或姿态转换片段；S5、将未转换片段与单一姿态片段合并形成合并后的单一姿态片段，最后对合并后的单一姿态片段和姿态转换片段分类，获取母猪姿态转换识别结果。