基于深度学习的母猪行为检测方法研究
发布时间：2021-06-09 07:55
我国是世界上最大的猪肉生产国与消费国,但目前养猪业还依赖于饲养员周期性地人工巡场观察,以获取猪只的信息,发现异常情况,存在劳动强度大、工效低、时效性差等问题。通过机器视觉来监测母猪的行为并进行预警,可以有效地提高猪场的生产效益,保障母猪及仔猪的健康,但传统的机器视觉监测母猪行为方法大多针单一场景,普适性较差。本文采用深度学习方法对妊娠期母猪的行为进行监测,主要研究内容和结论有:（1）提出了基于图像的猪头部和尾部识别方法。利用自行建立的猪只识别的DeepLab模型识别猪只,比较了链码、复数与极坐标3种轮廓描述方法和Fisher线性判别、最近邻分类（KNN）及朴素贝叶斯分类器3种分类器组合检测猪头尾的结果,发现采用复数描述轮廓,并用最近邻分类（KNN）时,猪头尾识别效果最好,准确率可达85%。（2）提出了 3种提高深度学习模型分割图像精度的精分割算法。针对深度学习模型无法进一步提高分割精度的问题,利用猪只识别的DeepLab模型初分割图,结合其边缘,分别设计了结合分水岭算法的精分割算法、基于前景和背景相似性的区域生长算法和结合Canny算法的精分割算法,用于特定场景的图像检测精度最高可分别...
【文章来源】：浙江大学浙江省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：85 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图１－丨２０１６年世界与中国肉类产品产量??（ａ）?２０１６年全球肉类产品产量（ｂ）?２０１６年中国畜类肉类产品产量占比??Ｆｉｇｕｒｅ?１－１?Ｍｅａｔ?ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ?ｏｆ?ｗｏｒｌｄ?ａｎｄ?Ｃｈｉｎａ?ｉｎ?２０１６??（ａ）?Ｍｅａｔ?ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ?ｏｆ?ｗｏｒｌｄ?ｉｎ?２０１６?（ｂ）?Ｉ＾ｉｖｅｓｔｏｃｋ?ｍｅａｔ?ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ?ｒａｔｉｏ?ｏｆ?Ｃ?ｈｉｎａ?ｉｎ?２０１６??
图I一木研究技术乌线圈
单只母猪被置于大小为２．６ｍｘ〇．７５ｍ的平行四边形限位栏中，活动空??间较第一二阶段有所增大，但仍无法完成转身等动作。大观山种猪养殖基地的猪??舍会在特殊时期补光，有较完善的通风系统。其具体情况如图２－１所示。受猪舍??架设条件所限，机位多呈斜俯视，由于本研究主要探究能够广泛通用的模型算法，??故斜俯视的机位能更能代表一些图像不是很理想的情况，有助于验证算法的鲁棒??性。??⑶?（ｂ）??議ｔｏ??（Ｃ）?（ｄ）??图２－１试验场地实景??（ａ）嘉兴猪场分娩圈（ｂ）大观山猪场第一、二阶段??（ｃ）大观山猪场第三阶段（ｄ）大覌山猪场第四阶段??Ｆｉｇｕｒｅ?２－１?Ｔｈｅ?ｓｃｅｎｅ?ｏｆ?ｔｈｅ?ｔｅｓｔ?ｓｉｔｅ??（ａ）?Ｔｈｅ?ｂｉｒｔｈｉｎｇ?ｐｅｎｓ?ｉｎ?Ｊｉａｘｉｎｇ?ｐｉｇｇｅｒｙ??（ｂ）?Ｔｈｅ?ｆｉｒｓｔ?ａｎｄ?ｓｅｃｏｎｄ?ｐｈａｓｅ?ｉｎ?Ｄａｇｕａｎｓｈａｎ?ｐｉｇｇｅｒｙ?
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于改进Faster R-CNN识别深度视频图像哺乳母猪姿态[J]. 薛月菊,朱勋沐,郑婵,毛亮,杨阿庆,涂淑琴,黄宁,杨晓帆,陈鹏飞,张南峰. 农业工程学报. 2018(09)
[2]基于全卷积网络的哺乳母猪图像分割[J]. 杨阿庆,薛月菊,黄华盛,黄宁,童欣欣,朱勋沐,杨晓帆,毛亮,郑婵. 农业工程学报. 2017(23)
[3]基于超声波的母猪产前行为监测系统设计[J]. 张光跃,刘龙申,沈明霞,张宏,OKINDA Cedrick Sean,陈光炜. 中国农业大学学报. 2017(08)
[4]基于机器视觉的新生仔猪目标识别方法研究与实现[J]. 张弛,沈明霞,刘龙申,张宏,Cedrick Sean Okinda. 南京农业大学学报. 2017(01)
[5]全国生猪生产发展规划（2016—2020年）[J]. 本刊采编部,刘源,张院萍. 中国畜牧业. 2016(10)
[6]基于MPU6050传感器的哺乳期母猪姿态识别方法[J]. 闫丽,沈明霞,姚文,陆明洲,刘龙申,肖安磊. 农业机械学报. 2015(05)
[7]基于面积特征算子的猪呼吸频率检测[J]. 唐亮,朱伟兴,李新城,杨磊. 信息技术. 2015(02)
[8]中国生猪产业新趋势[J]. 陈瑶生,王健,刘小红,郭惠武,王晨. 中国畜牧杂志. 2015(02)
[9]畜禽养殖个体信息监测技术研究进展[J]. 沈明霞,刘龙申,闫丽,陆明洲,姚文,杨晓静. 农业机械学报. 2014(10)
[10]基于机器视觉的母猪分娩检测方法研究[J]. 刘龙申,沈明霞,柏广宇,周波,陆明洲,杨晓静. 农业机械学报. 2014 (03)
博士论文
[1]基于多源图像的生猪体表温度和步态特征提取方法的研究[D]. 刘波.江苏大学 2014
硕士论文
[1]猪运动信息获取及分析[D]. 郁厚安.华中农业大学 2017
[2]基于机器视觉的猪个体身份和饮水行为识别方法[D]. 谭辉磊.江苏大学 2017
[3]产仔限位栏和分娩圈中母猪分娩前后行为的研究[D]. 邓红雨.东北农业大学 2001
本文编号：3220224
【文章来源】：浙江大学浙江省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：85 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图１－丨２０１６年世界与中国肉类产品产量??（ａ）?２０１６年全球肉类产品产量（ｂ）?２０１６年中国畜类肉类产品产量占比??Ｆｉｇｕｒｅ?１－１?Ｍｅａｔ?ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ?ｏｆ?ｗｏｒｌｄ?ａｎｄ?Ｃｈｉｎａ?ｉｎ?２０１６??（ａ）?Ｍｅａｔ?ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ?ｏｆ?ｗｏｒｌｄ?ｉｎ?２０１６?（ｂ）?Ｉ＾ｉｖｅｓｔｏｃｋ?ｍｅａｔ?ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ?ｒａｔｉｏ?ｏｆ?Ｃ?ｈｉｎａ?ｉｎ?２０１６??
图I一木研究技术乌线圈
单只母猪被置于大小为２．６ｍｘ〇．７５ｍ的平行四边形限位栏中，活动空??间较第一二阶段有所增大，但仍无法完成转身等动作。大观山种猪养殖基地的猪??舍会在特殊时期补光，有较完善的通风系统。其具体情况如图２－１所示。受猪舍??架设条件所限，机位多呈斜俯视，由于本研究主要探究能够广泛通用的模型算法，??故斜俯视的机位能更能代表一些图像不是很理想的情况，有助于验证算法的鲁棒??性。??⑶?（ｂ）??議ｔｏ??（Ｃ）?（ｄ）??图２－１试验场地实景??（ａ）嘉兴猪场分娩圈（ｂ）大观山猪场第一、二阶段??（ｃ）大观山猪场第三阶段（ｄ）大覌山猪场第四阶段??Ｆｉｇｕｒｅ?２－１?Ｔｈｅ?ｓｃｅｎｅ?ｏｆ?ｔｈｅ?ｔｅｓｔ?ｓｉｔｅ??（ａ）?Ｔｈｅ?ｂｉｒｔｈｉｎｇ?ｐｅｎｓ?ｉｎ?Ｊｉａｘｉｎｇ?ｐｉｇｇｅｒｙ??（ｂ）?Ｔｈｅ?ｆｉｒｓｔ?ａｎｄ?ｓｅｃｏｎｄ?ｐｈａｓｅ?ｉｎ?Ｄａｇｕａｎｓｈａｎ?ｐｉｇｇｅｒｙ?
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于改进Faster R-CNN识别深度视频图像哺乳母猪姿态[J]. 薛月菊,朱勋沐,郑婵,毛亮,杨阿庆,涂淑琴,黄宁,杨晓帆,陈鹏飞,张南峰. 农业工程学报. 2018(09)
[2]基于全卷积网络的哺乳母猪图像分割[J]. 杨阿庆,薛月菊,黄华盛,黄宁,童欣欣,朱勋沐,杨晓帆,毛亮,郑婵. 农业工程学报. 2017(23)
[3]基于超声波的母猪产前行为监测系统设计[J]. 张光跃,刘龙申,沈明霞,张宏,OKINDA Cedrick Sean,陈光炜. 中国农业大学学报. 2017(08)
[4]基于机器视觉的新生仔猪目标识别方法研究与实现[J]. 张弛,沈明霞,刘龙申,张宏,Cedrick Sean Okinda. 南京农业大学学报. 2017(01)
[5]全国生猪生产发展规划（2016—2020年）[J]. 本刊采编部,刘源,张院萍. 中国畜牧业. 2016(10)
[6]基于MPU6050传感器的哺乳期母猪姿态识别方法[J]. 闫丽,沈明霞,姚文,陆明洲,刘龙申,肖安磊. 农业机械学报. 2015(05)
[7]基于面积特征算子的猪呼吸频率检测[J]. 唐亮,朱伟兴,李新城,杨磊. 信息技术. 2015(02)
[8]中国生猪产业新趋势[J]. 陈瑶生,王健,刘小红,郭惠武,王晨. 中国畜牧杂志. 2015(02)
[9]畜禽养殖个体信息监测技术研究进展[J]. 沈明霞,刘龙申,闫丽,陆明洲,姚文,杨晓静. 农业机械学报. 2014(10)
[10]基于机器视觉的母猪分娩检测方法研究[J]. 刘龙申,沈明霞,柏广宇,周波,陆明洲,杨晓静. 农业机械学报. 2014 (03)
博士论文
[1]基于多源图像的生猪体表温度和步态特征提取方法的研究[D]. 刘波.江苏大学 2014
硕士论文
[1]猪运动信息获取及分析[D]. 郁厚安.华中农业大学 2017
[2]基于机器视觉的猪个体身份和饮水行为识别方法[D]. 谭辉磊.江苏大学 2017
[3]产仔限位栏和分娩圈中母猪分娩前后行为的研究[D]. 邓红雨.东北农业大学 2001
本文编号：3220224
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