【摘 要】
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猪的姿态识别是猪的行为分析和数字化养殖的重要前期工作,为了得到准确的猪的姿态,首先利用均值漂移图像分割算法、形态学操作及滤波处理技术来获取猪的二值图像;然后建立猪
【机 构】
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太原理工大学/信息工程学院,新型传感器与智能控制教育部重点实验室
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划(编号:2013AA102306);山西省青年科技研究基金(编号:2012021030-1)
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猪的姿态识别是猪的行为分析和数字化养殖的重要前期工作,为了得到准确的猪的姿态,首先利用均值漂移图像分割算法、形态学操作及滤波处理技术来获取猪的二值图像;然后建立猪的备选几何参数特征集（圆形度F1、矩形度F2、伸长度F3、质高比F4和质心左右比F5）,并运用粗糙集的约简方法对其进行筛选;最后采用模板匹配算法优选出来最优特征组合。试验结果表明,针对不同的姿态识别对象,由于决策的目标不同,会选用不同的最优特征组合。其中,站立和躺卧姿态采用最优特征组合{F1F2}进行姿态识别,复杂程度降低的同时提高了识别率;平视、低头和抬头站立姿态采用最优特征组合{F1F2F3F4F5}进行姿态识别,有较高的识别精度。
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