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基于机器视觉的新生仔猪目标识别方法研究与实现

2017-01-03分类号:S818.9;S828

【作者】张弛  沈明霞  刘龙申  张宏  Cedrick Sean Okinda  
【部门】南京农业大学工学院  
【摘要】[目的]新生仔猪目标检测是母猪分娩监测的关键环节。[方法]通过自制图像采集器采集母猪分娩视频图像,机器视觉系统获取分娩图像信息,选取Canny算子对图像进行边缘检测,采用Otsu算法对图像进行二值变换,应用滑动平均算法和形态学开运算对二值图像滤波消噪,提取图像最大连通域,利用团序列检测算法对母猪目标进行分割,对分割后区域进行仔猪目标识别。[结果]试验结果表明,团序列检测算法能够准确分割出母猪目标,检测仔猪目标的正确率达到95.5%。[结论]提出一种能够有效识别新生仔猪目标的方法,为仔猪的出生预警提供了技术
【关键词】新生仔猪  机器视觉  团序列检测  Canny算子
【基金】国家自然科学基金项目(61503187);; 江苏省农机三新工程项目(NJ2016-10);; 江苏省产学研合作前瞻性联合创新资金项目(BY2014128-01)
【所属期刊栏目】南京农业大学学报
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