【摘 要】
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[目的]本文旨在研究如何及时、准确获取生猪的活动信息。[方法]基于遗传算法和模拟退火算法对OTSU算法的阈值进行计算,并通过使用灰度直方图减少遍历迭代次数。再利用python广播机制,进一步提升了矩阵运算速率。[结果]使用改进的遗传算法和模拟退火算法对OTSU算法的阈值计算进行优化后,计算时间降低5%以上,误差不超过1%。[结论]优化后的算法为实时、准确的提取生猪运动、睡眠等活动状态提供了一定的借
【机 构】
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山西农业大学信息科学与工程学院,山西农业大学工学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(31772651),山西农业大学科技创新基金项目(2018023).
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[目的]本文旨在研究如何及时、准确获取生猪的活动信息。[方法]基于遗传算法和模拟退火算法对OTSU算法的阈值进行计算,并通过使用灰度直方图减少遍历迭代次数。再利用python广播机制,进一步提升了矩阵运算速率。[结果]使用改进的遗传算法和模拟退火算法对OTSU算法的阈值计算进行优化后,计算时间降低5%以上,误差不超过1%。[结论]优化后的算法为实时、准确的提取生猪运动、睡眠等活动状态提供了一定的借鉴和参考。
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