【摘 要】
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饲养环境的变化会导致羊只机体以及其行为发生异常。通过观察羊只姿态,可以分析其健康状况和生活规律,从而加强技术管理,实现羊只现代化养殖。当下羊只现代化养殖中,行为识别以视频监控法和传感器检测法为主,但前者仍主要依靠人工监控,后者则要求从业人员具备较强的专业技术能力,因此羊只行为识别较难推广和应用。为此,本文主要以羊只个体为目标进行研究,结合动物养殖视频监控系统和机器视觉处理技术,获取个体羊只不同姿态
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饲养环境的变化会导致羊只机体以及其行为发生异常。通过观察羊只姿态,可以分析其健康状况和生活规律,从而加强技术管理,实现羊只现代化养殖。当下羊只现代化养殖中,行为识别以视频监控法和传感器检测法为主,但前者仍主要依靠人工监控,后者则要求从业人员具备较强的专业技术能力,因此羊只行为识别较难推广和应用。为此,本文主要以羊只个体为目标进行研究,结合动物养殖视频监控系统和机器视觉处理技术,获取个体羊只不同姿态的骨骼关键点信息,实现羊只行为实时且无接触的监控和识别。本文主要研究工作如下:（1）使用直方图均衡、中值滤波、同态滤波处理方法对采集到的羊只图片数据进行数据增强,构建了用于羊只姿态网络训练的数据集SBD,相较于未处理的图片数据,该数据集中的羊只姿态数据能够抑制外界环境对识别效果造成的干扰,防止模型过拟合。（2）羊只姿态估计研究方面,基于CPM和Deeplabcut算法构建两种适用于羊只姿态估计的模型网络,两个模型通过训练测试均可实现羊只姿态关键点定位和点连接构建骨架。通过分析关键点丢失率、连接线错误匹配率、正确关键点比率三种评价指标,发现Deeplabcut模型相较于CPM模型关键点定位精确度较高、关键点丢失率和连接线错误匹配率较低、整体网络较为稳定、鲁棒性较好,该模型可以为羊只的姿态识别提供判断依据。（3）羊只姿态判断研究方面,本文在BP神经网络分类方法基础上添加SSA、SOA两种优化器对BP权值阈值进行优化,使用优化前后三种分类方法分别对羊只四肢站立、上下颚贴地、身体侧卧、前肢弯曲四种不同姿态中五个骨骼关键点角度进行训练测试。结果表明,BP模型、SOA-BP模型、SSA-BP模型训练准确率分别为73.0496%,68.085%,73.05%;测试准确率分别为73.3333%,95.556%,97.778%。SSA-BP模型整体分类精确度优于SOA-BP模型优于BP模型,添加优化器后的模型分类精确度均优于BP模型本身。通过以上内容的研究,本文可以定量、精细地判断羊只特定行为及其体征,挖掘羊只信息中所蕴含的运动状态以及健康状况,为疾病预警、养殖环境反馈调节提供低成本、高精度的解决方案,在羊只智能养殖领域具有一定的学术意义和社会价值。
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