【摘 要】
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奶牛呼吸行为的智能检测对于奶牛疾病的自动诊断及奶牛精准养殖具有重要意义。该研究基于Lucas-Kanade稀疏光流算法,提出了一种适合于非结构化养殖环境的无接触式单目标奶牛
【机 构】
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西北农林科技大学机械与电子工程学院,农业农村部农业物联网重点实验室,陕西省农业信息感知与智能服务重点实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目(2017YFD0701603);陕西省重点产业链(群)-农业领域项目资助(No.2019ZDLNY02-05);中央高校基本科研业务费专项资金资助(No.2452019027)
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奶牛呼吸行为的智能检测对于奶牛疾病的自动诊断及奶牛精准养殖具有重要意义。该研究基于Lucas-Kanade稀疏光流算法,提出了一种适合于非结构化养殖环境的无接触式单目标奶牛呼吸行为检测方法。通过在HSV颜色空间完成奶牛目标的提取,然后通过Canny算子和掩模操作完成奶牛所有花斑边界的检测,再利用Lucas-Kanade稀疏光流算法计算提取奶牛花斑边界光流,最后根据视频序列帧中花斑边界平均光流的方向变化规律实现奶牛呼吸行为的检测。为了验证本研究算法的有效性,利用不同环境下获取的105段共计25200帧数据进
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