[发明专利]基于机器视觉的猪个体识别与饮水行为分析方法

权利要求书

1.基于机器视觉的猪个体识别与饮水行为分析方法，其特征在于，包含以下步骤：

(1)获取俯视状态下群养猪视频序列，从视频帧图像中提取饮水区的猪个体；

(2)计算猪个体与饮水龙头之间的距离，判断该猪个体是否与饮水龙头接触，若是则采用改进的广义Hough变换和聚类算法对猪体头部、尾部进行判定；

(3)若猪体头部与饮水龙头接触，则进行猪个体特征提取，包括提取猪个体的颜色、形状两类特征，并对特征进行数据规格化；

(4)精选各个猪个体饮水时的样本，建立猪个体识别的标准特征库；通过与标准特征库的欧式距离对待识对象进行识别，并根据猪个体与饮水龙头的接触时间来判断猪个体是否饮水；

所述步骤(2)具体包括：当提取的猪个体边缘与水龙头之间的距离在20像素之内时，则认为该猪个体可能在饮水；在判定猪个体与饮水龙头接触后，使用改进的广义Hough变换和聚类算法对猪体头部、尾部进行判定：首先对猪体整体轮廓进行椭圆拟合，以椭圆长轴方向为横坐标、短轴方向为纵坐标自适应建立直角坐标系；接着截取猪体占身长四分之一的头部、尾部轮廓，并以各曲线轮廓的其中一个端点为起始点，在该轮廓上每隔τ个像素点确定一个采样点，将连续的轮廓曲线用点的形式表示出来；再在轮廓采样点上按顺序选取三点确定一个圆心，这样，曲线轮廓由图像空间被映射为若干圆心对的参数空间；最后计算圆心对两两之间的距离均值，通过与预设阈值的比较，小于预设阈值的圆心对所对应的曲线为尾部轮廓，否则为头部轮廓。

2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的猪个体识别与饮水行为分析方法，其特征在于所述步骤(1)具体包括：改建实验用猪舍，在猪舍正上方安装拍摄俯视视频的图像采集系统，获取包含猪个体饮水的视频片段，对单帧图像做直方图均衡化及最大熵阈值分割，取饮水区的分割结果做数学形态学处理，从而提取了饮水区的猪个体目标；因猪圈中水龙头的位置是固定的，正在饮水的猪个体仅可能有一只，而且通常是标准站立姿势，喝水时往往是不希望被其他同伴打扰的，仅取饮水区域的分割结果可以避免猪圈的围栏、食槽区域对分割结果的影响。

3.根据权利要求1所述的基于机器视觉的猪个体识别与饮水行为分析方法，其特征在于：所述步骤(3)中当判定是猪体头部与饮水龙头接触，其后提取该猪个体的颜色、形状两类特征，其中颜色特征通过颜色矩方法提取，由于颜色信息主要集中在低阶矩中，故只需对每种颜色通道的一阶、二阶和三阶矩的均值、方差和偏斜度进行统计，这样每个猪个体提取了R、G、B共3个通道的9个颜色特征，记为：F₁＝[μ_R,σ_R,S_R,μ_G,σ_G,S_G,μ_B,σ_B,S_B]，该括号内分别为R、G、B这3个通道的均值、方差和偏斜度。

4.根据权利要求1所述的基于机器视觉的猪个体识别与饮水行为分析方法，其特征在于：所述步骤(3)中当判定猪体头部与饮水龙头接触后提取的另一类特征为形状特征，包括以下典型的形状特征来表示所分割后的二值图像，连通域面积A：指猪个体目标区域内包含的像素总数，描述了猪个体的大小；目标轮廓周长L：指猪个体目标区域轮廓周长；质心到水龙头的距离d：猪个体质心与饮水龙头之间的距离；臀部圆形度ρ：描述了猪个体臀部区域的大致形状，这里臀部区域被定义为通过质心的垂直线所切分的猪个体后半身；长宽比K：长宽比反映了猪个体的总体形状；这样每个猪个体提取了5个形状特征，记为：F₂＝[A,L,d,ρ,K]，连同9个颜色特征，共14维特征一起组合形成了表征猪个体身份的特征矢量，记为：F＝[F₁,F₂]。