无人养鸡场死鸡检测方法研究

发布时间：2023-05-10 18:33

　　信息技术的快速发展、人工智能技术的逐渐成熟、图像处理技术的日趋完善,这些都加快了人们进入智能化生产生活方式的步伐。家禽养殖业作为人类生产方式的重要组成部分,早日实现养殖业的智能化是目前许多专家学者研究的重要课题。基于这一现状,本文提出了一种无人养鸡场死鸡检测方法。运用图像处理技术对养殖机器人采集到的图像进行处理和识别,判断图片中是否存在死鸡,对鸡图像进行分类,帮助养殖人员快速找到鸡笼内死鸡。这一技术不仅帮助养殖人员提高工作效率、减少不必要人力劳动;也避免了养鸡场内的鸡与外界过多接触造成的不必要病菌感染等;同时改善了养殖人员的工作环境,养殖人员不必长时间待在空气质量较差的鸡场内查寻死鸡。本文提出的无人养鸡场死鸡检测方法分为两个部分,即图像处理部分和图像识别分类部分。图像处理部分是对养殖机器人采集到的鸡图像进行处理。主要包括鸡图像的增强算法、去噪算法、分割算法和边缘检测算法的研究。针对无人养鸡场内拍摄的鸡图像的特点,本文提出了一种Gamma校正与自适应直方图均衡化相结合的图像增强算法对鸡图像进行增强;采用小波分离与双边滤波相结合的去噪方法对鸡图像进行去噪;采用基于阈值分割算法对鸡图像进行分...

【文章页数】：63 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景与意义
    1.2 国内外发展现状
        1.2.1 图像处理技术在农业方面研究现状
        1.2.2 图像分类方面研究现状
    1.3 本文主要研究内容
    1.4 本文章节安排
    1.5 本章小结
第2章 图像处理技术理论基础
    2.1 经典图像增强算法
        2.1.1 直方图均衡化图像增强算法
        2.1.2 Retinex图像增强算法
        2.1.3 自适应对比度增强算法
    2.2 图像去噪技术
        2.2.1 线性滤波去噪算法
        2.2.2 非线性滤波去噪算法
    2.3 图像分割技术
    2.4 经典边缘检测算法
        2.4.1 Canny算子
        2.4.2 Sobel算子
        2.4.3 Laplacian算子
    2.5 本章小结
第3章 鸡图像的预处理与边缘检测
    3.1 鸡图像的预处理
        3.1.1 鸡图像增强处理
        3.1.2 鸡图像去噪处理
    3.2 鸡图像分割算法
    3.3 鸡图像边缘检测
    3.4 本章小结
第4章 基于LibSVM死鸡检测方法设计与实现
    4.1 基于LibSVM死鸡检测方法概述
    4.2 支持向量机方法
        4.2.1 支持向量机的原理
        4.2.2 LibSVM库的应用
    4.3 特征提取算法
        4.3.1 形状特征提取算法
        4.3.2 颜色特征提取算法
    4.4 鸡图像的特征描述
        4.4.1 提取鸡爪特征
        4.4.2 提取鸡图像颜色特征
    4.5 本章小结
第5章 实验与结论
    5.1 鸡图像处理算法验证实验
        5.1.1 鸡图像增强算法对比实验
        5.1.2 鸡图像去噪算法对比实验
        5.1.3 鸡图像边缘检测对比实验
    5.2 实验数据集建立
    5.3 基于LibSVM的分类实验
        5.3.1 分类模型建立和参数设定
        5.3.2 分类实验中损失数据
        5.3.3 分类实验结果与分析
    5.4 本章小结
第6章 总结与展望
    6.1 总结
    6.2 展望
参考文献
作者简介
致谢



本文编号：3813276