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基于Wi-Fi无线感知技术的猪呼吸频率监测 总被引：1，自引：1，他引：0
监测和及时发现猪呼吸异常是养猪产业管理中的重要课题。为了克服人工监测方式效率低下、穿戴式设备监测方法成本较高且容易引起猪应激反应的缺点,该文提出了一种基于Wi-Fi网络信道状态信息的非接触式猪呼吸率监测方案。首先,利用Wi-Fi网络设备及其开源驱动程序捕获CSI序列信号并提出异常载波过滤算法用于滤除通信过程中的异常载波;其次,设计载波周期性水平量化指标并以此评估载波周期性水平;第三,通过SmoothingSplines方法平滑载波曲线并基于载波序列自相关函数估计载波周期和频率,筛选出载波周期性水平大于22且频率位于闭区间[0.127 Hz,1.25 Hz]的反映猪只呼吸行为的载波;第四,对符合条件的载波频率进行加权平均求得猪只呼吸率。以人工统计猪只每分钟的呼吸次数作为真实情况,通过对9头仔猪,5头育肥种猪,3头怀孕母猪以及3头因患病引起腹式呼吸的病猪进行对比试验,该文提出的方法能够准确计算出猪的呼吸率,平均相对误差为1.398%。研究结果为应用Wi-Fi无线感知技术监控动物呼吸率提供参考。 相似文献
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基于行为监测的疑似病猪自动化识别系统 总被引：13，自引：7，他引：6
针对传统的群养猪行为观察方法的缺点,提出了1种疑似病猪行为自动监测系统。系统基于ARM平台,利用安装于猪舍排泄区的嵌入式监控设备对群养猪的排泄行为进行24 h监控,通过1种改进的运动目标检测算法和基于像素块对称特征的图像识别算法定位具有异常行为的疑似病猪,并将报警图像通过通用分组无线服务（general packet radio service）网络传送至监控中心。对一栏10头大约克夏猪的试验结果表明,病猪检测正确率为78.38%,基本达到了预期的目标。因此,该文设计的方法对我国的养殖业实施自动化监测具有一定的借鉴意义。 相似文献
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单只猪轮廓图的侧视图识别 总被引：8，自引：6，他引：2
由于完整轮廓猪只的侧视图具有便于行为分析的价值,因此,研究从猪舍监控视频中自动分割出单只猪理想侧视图的视频段对猪的行为分析是有意义的.为了识别每帧图像猪轮廓图的侧视图属性,该文通过图像处理获取猪只轮廓图后,提出联立猪只外接矩形高宽比和低频傅里叶系数构建猪只侧视图的特征向量,并根据样本训练集得到理想侧视图和非理想侧视图特征向量均值和方差,利用马氏距离判别法从测试视频中识别未知帧图像的类别,结果表明有91.7%猪只轮廓图的侧视图属性能正确识别,表明本方法是有效的.本研究可为后继单只疑似病猪行为分析提供条件. 相似文献
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花卉幼苗自动移栽机关键部件设计与试验 总被引：16，自引：12，他引：4
为实现盆栽花卉幼苗机械化移栽作业,减轻人工操作劳动强度,该文对花卉穴盘苗自动移栽机的关键部件进行设计。基于机器视觉技术获取花卉幼苗生长信息,采用区域目标像素统计的方法对幼苗生长状况进行评价,并对优质种苗进行定位,剔除缺苗、劣苗。为满足不同规格穴盘通用性和种苗无损操作要求,设计了弹簧驱动柔性可调的幼苗根部夹持手爪,通过对手爪的力学分析计算,优化其中关键零件的结构参数。移栽机控制系统由PC上位机扩展多路电机驱动节点,以满足多轴控制需要。基于自动移栽机试验平台,对各关键部件进行试验测试,结果表明系统移栽作业效率小于800工作循环/h时,夹持手爪能够对幼苗进行可靠操作,移栽成功率95%以上,此外视觉系统对幼苗识别准确率87%以上。 相似文献
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基于边界脊线识别的群养猪黏连图像分割方法 总被引：3，自引：3，他引：0
猪体图像的前景分割和黏连猪体的分离是实现群养猪数量自动盘点和猪只个体行为智能识别的关键。为实现群养猪黏连图像的自动分割,该文采用决策树分割算法提取视频图像帧的猪体前景区域,计算各连通区域的复杂度,根据复杂度确定黏连猪体区域,利用标记符控制的分水岭分割算法处理黏连猪体图像,检测待选的边界脊线,通过检验待选边界脊线的分割效果和形状特征(包括线性度和Harris拐点数目),识别出猪体黏连分割线,实现黏连猪体的分离。结果表明,决策树分割算法(decision-tree-based segmentation model,DTSM)能够有效地去除复杂背景,前景分割效果良好。黏连猪体分离结果显示,基于边界脊线识别的黏连猪体分离准确率达到了89.4%,并较好地保留了猪体轮廓。通过计算分割后猪体连通区域的中心点,并对中心点进行德洛内剖分,初步实现了猪只的定位和栏内分布的可视化。6 min的监控视频处理结果显示,该文方法各帧图像的盘点平均误差为0.58,盘点准确率为98.33%,能够正确统计出栏内猪只数量。该研究可为实现基于监控视频的群养猪自动盘点和个体行为识别提供新的技术手段。 相似文献
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基于机器视觉的猪胴体背膘厚度在线检测技术 总被引：1，自引：0，他引：1
为了能在线精准测量猪胴体背膘厚度,解决人工测量过程中效率低、人为因素影响大及结缔组织易被误测量为背膘的问题。该文基于机器视觉及图像处理技术提出一种图像采集并自动测量背膘厚度的算法。在双边滤波、大律法、形态学变换的基础上,通过轮廓面积分割提取出背膘区域及其边缘轮廓,利用拟合线对轮廓边框进行拟合,判断是否包含结缔组织。若包含则针对原始图像目标测量区域像素点特征进行具体分析,去除结缔组织。然后通过直线映射,确定背膘厚度检测线,测量猪胴体背膘厚度。测试结果表明:检测方法能适应在线检测速度需求,检测正确率为93.5%,平均检测时间为0.3 s。研究结果为生猪屠宰生产线上准确、快速测量背膘厚度提供参考。 相似文献
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为实现田间精细化育种,提出田间精细育种的概念并研发一种适合田间精细化育种中具有GPS定位功能的田间局部定位系统。该系统主要由全方位视觉传感器、人工标识、PC和PC软件构成;人工标识采用1个主标识和3个从标识。主要通过阈值提取人工标识的特征像素,根据2个相邻像素的欧几里得几何距离进行像素分块和求出像素分块的重心作为标识在图像中的位置求出方位角度,依据圆周角定理和几何关系推导出定位公式来计算传感器相对标识的几何位置。在室外为30?m×30?m的水平草坪上进行试验,试验结果显示估算点和选取点间距离的均方根误差约15?cm。该定位系统对于精细育种田间位置取点、精准施肥、喷药以及制作产量图是可行的。 相似文献
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基于近邻法聚类和改进Hough算法的猪胴体背膘厚度检测 总被引：3，自引：3，他引：0
为了解决猪胴体背膘厚度在人工测量中准确率、效率低以及存在对样本造成污染的问题,该文基于计算机视觉和图像处理技术提出一种检测背膘厚度的算法。算法主要分成背膘部分检测和测量部位的直线检测。前者通过图像分割、特征点的检测以及漫水填充等方法实现,能准确提取猪胴体背膘部分。后者在图像预处理后,首先通过感兴趣区域(region of interest,ROI)提取猪胴体肋排区域;然后利用设定好的浮动窗口进行全幅图像的扫描,通过平滑后的平均灰度线特征提取肋骨的目标像素点;最后,基于近邻法利用目标像素点间的邻近关系对其进行聚类,找到胴体第6、7根肋骨,并采用基于已知点的Hough变换提取测量直线,将测量部位的直线映射到背膘部分,则可实现对猪胴体背膘厚度准确测量。试验结果表明,在对背膘厚度测量误差小于2 mm时,检测准确率可达92.31%,该文提出的方法能对猪胴体背膘厚度的测量位置进行准确定位和测量。 相似文献
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基于多特征融合的粒子滤波生猪采食行为跟踪 总被引：3，自引：3，他引：0
针对中国养猪业规模化、集约化迅猛发展过程中,人工观察监测记录生猪生长情况需损耗大量人力和物力,得到数据误差大的问题,该文提出将颜色特征与目标轮廓形心特征融合,基于粒子滤波算法实现生猪采食行为跟踪,当目标跟踪矩形框中心坐标和跟踪目标轮廓形心坐标之间的横坐标偏差大于跟踪目标轮廓横坐标方向的最大值与最小值的差的一半时,或其之间的纵坐标偏差大于跟踪目标轮廓纵坐标方向的最大值与最小值的差一半时,对基于颜色特征粒子滤波算法得到的跟踪矩形框的中心坐标进行二次修正,提高了目标生猪跟踪的可靠性和鲁棒性;通过对比试验,结果表明:该方法能够对目标生猪的采食行为进行自动跟踪、记录和分析,记录的目标生猪一天内的采食次数和采食时间与人工记录结果基本相同,有效跟踪平均精度为93.4%。 相似文献
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融合K-means与Ncut算法的无遮挡双重叠苹果目标分割与重建 总被引：2，自引：7，他引：2
重叠苹果目标的准确分割是采摘机器人必须解决的关键问题之一。针对现有重叠苹果目标分割方法不能保留重叠部分轮廓信息的问题,提出了一种无枝叶遮挡的双果重叠苹果目标分割方法。该方法首先利用K-means聚类算法进行图像分割以提取苹果目标区域,然后利用Normalized Cut(Ncut)算法提取苹果目标轮廓,以实现未被遮挡苹果目标完整轮廓的准确提取,最后利用Spline插值算法对遮挡的苹果目标进行轮廓重建。为了验证算法的有效性,对20幅无枝叶遮挡双果重叠的苹果图像进行试验,并将该算法与寻找2个有效凹点用其连线分割重叠苹果目标,把分离的2个轮廓分别用Hough变换重建轮廓的方法进行对比。试验结果表明,对于图像中未被遮挡的苹果目标,利用该研究算法的平均分割误差为3.15%,提取的苹果目标与原始图像中苹果目标的平均重合度为96.08%,平均误差比Hough变换重建算法低7.73%,平均重合度高9.71%,并且该研究算法能够很好地保留未被遮挡苹果目标的完整轮廓信息,提高了分割精度。对于重叠被遮挡的苹果目标,平均分割误差和平均重合度分别为5.24%和93.81%,比Hough变换重建算法的平均分割误差低11.35%,平均重合度高12.74%,表明该算法可以较好地实现重叠被遮挡苹果目标的轮廓重建,研究结果可为实现枝叶遮挡影响下的多果重叠目标分割与重建提供参考。 相似文献
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基于超高频RFID的生猪屠宰数据采集方案 总被引：5，自引：2，他引：3
针对中国生猪屠宰加工具有流水作业、环境恶劣和信息自动采集难度大等问题,该研究采用超高频无线射频识别（RFID）技术,即902 MHz RFID标签并配合超高频天线系统,结合Microsoft Visual Studio 2005和 Microsoft Visual Basic 6.0 环境,设计了适合生猪胴体的RFID标签,开发了电子标签在线读写系统,实现了生猪屠宰流水线上猪只胴体的RFID标识和远距离自动识读。通过生猪溯源耳标信息采集、RFID胴体标签信息与屠宰厂Intranet溯源数据记录系统的自动关联,实现了生猪屠宰过程中溯源关键点的生猪屠宰标识信息的可靠采集、传输与处理等,同时拓展解决了进入超市的胴体RFID标签与终端零售产品分割标签的标识转换与打印的衔接。研究获得的系统与技术已经在天津市某屠宰加工厂和猪肉零售超市进行了示范应用,示范猪只累计达1万头以上,RFID标签读写正确率在99.9%以上,读写速度不影响流水线作业,从技术到应用环节探索了超高频RFID技术在猪肉质量溯源体系建设上具有可行性。 相似文献
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多视角深度相机的猪体三维点云重构及体尺测量 总被引：3，自引：1，他引：2
对活体牲畜三维重构,数据采集方式、快速配准融合方法、表型体尺测量方法缺乏成熟有效的方案,导致目前活体牲畜的自动体尺测量技术难以在养殖场中推广应用。该文以猪为研究对象运用消费级深度相机KinectV2从正上方和左右两侧3个不同角度同步获取在采集通道中自由行走猪的局部点云。局部点云采用邻域曲率变化法去噪,并运用基于轮廓连贯性点云配准融合,最后采用多体尺数据精确估算技术测定包括体长、体高、胸宽、腹围等数据。该文分别对比实验室中模型猪由传输带以5种不同速率经过通道和养殖场内25头猪逐一经过通道,2种情况下采集数据进行各项体尺测算结果。其结果显示模型猪在传输带上以0、0.3、0.6、0.9和1.2 m/s等5种不同速率下测量体长、体高、胸宽、腹围值与实测值的平均相对误差分别为1.77%、1.36%、2.74%和2.17%。养殖环境下对25头猪同样4种体尺值与实测值的平均相对误差分别为2.56%,2.32%,3.89%和4.51%。试验结果发现养殖场活体猪测量最小误差可以达到实验室环境下的效果,但是最大相对误差变化较大,其原因在于养殖场中猪自由行走采集数据时行为姿态发生很大变化。 相似文献
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基于声阵列技术的柴油机噪声源识别 总被引：1，自引：0，他引：1
为了准确识别某柴油机的噪声源,为进一步的低噪声改进指明方向,综合采用Beamforming(波束形成)和SONAH(统计最优近场声全息)2种阵列的声源识别方法对该柴油机噪声辐射最突出的进气侧噪声源进行识别。结果表明:噪声贡献量较大的1 650~2 200 Hz频率范围内对应的噪声源为进气总管、汽缸盖罩,920~1 450 Hz对应喷油器,而760~776 Hz和920~936 Hz分别对应油泵传动轴和油泵调速器。进一步的声贡献量分析结果显示:进气总管对该发动机进气侧辐射噪声的声功率贡献量达15.38%,喷油器、油泵调速器声功率贡献度量分别为5.47%和5.11%;汽缸盖罩和油泵传动轴声功率贡献量分别为4.85%和4.26%。综上,结合Beamforming和SONAH在不同频段内具有高分辨率的优点,可以在宽频带内进行声源识别,且试验实现简单,操作方便。 相似文献
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集约化猪场液体饲料自动饲喂系统研究 总被引：1，自引：0，他引：1
集约化猪场微生物发酵液体饲料具有猪胃的pH值，抑制猪肠胃有害菌群的繁衍，激活内外源酶的作用，促进猪对饲料的消化和营养吸收能力。液体饲料自动饲喂系统在双MCS-80C31的控制下，根据饲料原料的各种营养成分和猪生长对其需要量，自动计算、采集饲料原料将其送入计量混合罐内，并在其中完成可控的精量均匀混合、发酵过程，MCS-80C31根据不同猪群组的饲喂曲线，自动计算、投喂育肥猪需要饲喂的液体饲料重量。试验表明：液体饲料饲喂育肥猪能使育肥猪群的平均饲料转化率比干配合饲料饲喂改善6.77%，育肥猪群的平均日增重提高9.33%，效果显著。 相似文献
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集约化猪场微生物发酵液体饲料具有猪胃的pH值,抑制猪肠胃有害菌群的繁衍,激活内外源酶的作用,促进猪对饲料的消化和营养吸收能力。液体饲料自动饲喂系统在双MCS-80C31的控制下,根据饲料原料的各种营养成分和猪生长对其需要量,自动计算、采集饲料原料将其送人计量混合罐内,并在其中完成可控的精量均匀混合、发酵过程,MCS- 80C31根据不同猪群组的饲喂曲线,自动计算、投喂育肥猪需要饲喂的液体饲料重量。试验表明:液体饲料饲喂育肥猪能使育肥猪群的平均饲料转化率比干配合饲料饲喂改善6．77％,育肥猪群的平均日增重提高9．33％,效果显著。 相似文献