基于SIFT的荷斯坦奶牛图像识别管理系统的设计与实现

发布时间：2020-07-02 11:11

【摘要】：随着科学技术的不断发展以及人们对于奶制品安全品质要求的提高,迫切需要优化奶牛场现代化、智能化管理。奶牛识别是奶牛管理中必不可少的一部分,以往奶牛场主要依靠给奶牛安装耳标进行人工识别,但该识别效率较低,容易受人为因素影响。目前有些奶牛场已开始使用电子标签,但该方法应用成本较高,难以大规模推广。无论是安装耳标还是电子标签,都会对奶牛身心造成伤害以及对其行为产生一定的影响。奶牛佩带的耳标和电子标签会由于两头牛之间相互扯咬以及长时间磨蹭而脱落。生物特征具有较强的个体差异性和稳定性,可作为奶牛个体识别的依据。利用图像识别技术,可实现基于图像处理的非接触、高精度、低成本的奶牛个体有效识别。本文是基于奶牛身体上斑纹唯一性且终生不变性进行识别研究。本课题中作者主要完成了以下任务:1.奶牛图像采集。为了研究算法对奶牛图像的识别效果,进行了奶牛场实地图像的采集。在采集过程中,为了尽量避免对奶牛场日常的生产工作产生影响,以及考虑到奶牛场环境的复杂性,设计了一套奶牛图像采集方案,采集了单一背景下奶牛通过窄道行走时的侧视视频。2.技术方案。通过研究对比多种色彩空间转换,提出了一种基于Lαβ色彩空间L分量的尺度不变特征变换算法的新方案。该方案将SIFT算法应用于奶牛识别中,利用SIFT算法在尺度空间的局部特征,得到了兼具旋转、缩放和亮度不变性,同时对视角变化、方式变换、噪声影响具有良好稳定性的特征描述子。实验结果表明该方案能够有效的识别奶牛图像,识别率能够达到98%以上。3.系统设计与实现。在算法研究的相关基础上,本文以windows为平台,基于OpenCV自主开发了一套荷斯坦奶牛图像识别管理系统。该系统使用MFC开发框架,使用Visual Studio 2010为开发工具,SQL Server 2008为数据库。奶牛图像识别管理系统主要包含用户注册登录、数据采集、奶牛识别、信息浏览以及奶牛信息生成模块等。本系统很好的将相关算法转换为可视化操作的界面,测试表明该系统方便易用,更加实用。
【学位授予单位】：北方民族大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：S823.91;TP391.41

【参考文献】

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本文编号：2738127