【摘 要】
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针对猪舍内光照情况复杂、目标与背景颜色较为接近、相机视角与参数不佳等环境与硬件条件的不足,导致生猪跟踪过程中精度低、稳定性差的问题,充分结合实际场景,提出了一种优
【机 构】
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中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室,农业部农业信息获取技术重点实验室,河北农业大学信息科学与技术学院
【基金项目】
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北京市科委计划资助项目(D141100003814003)
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针对猪舍内光照情况复杂、目标与背景颜色较为接近、相机视角与参数不佳等环境与硬件条件的不足,导致生猪跟踪过程中精度低、稳定性差的问题,充分结合实际场景,提出了一种优化特征提取的压缩感知跟踪算法。优化跟踪窗口为椭圆形,以接近生猪体态;并结合灰度和纹理特征,优化传统压缩感知算法特征提取过程;划分猪舍区域,依据生猪所处位置来判断其当前行为。随机选取猪舍内不同场景、不同光照强度、不同生猪品种的多段视频进行实验,实验结果表明:中心点均方根误差均值为25.44,分别是传统压缩感知算法、模板更新跟踪算法和Camshift
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