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基于深度图像的蛋鸡行为识别方法
引用本文:劳凤丹,杜晓冬,滕光辉.基于深度图像的蛋鸡行为识别方法[J].农业机械学报,2017,48(1):155-162.
作者姓名:劳凤丹  杜晓冬  滕光辉
作者单位:中国农业大学,中国农业大学,中国农业大学
基金项目:“十二五”国家科技支撑计划项目(2014BAD08B00—01)
摘    要:基于深度图像分析技术研究了一种针对蛋鸡群体行为(分布指数、水平活跃度和垂直活跃度)和群体中个体行为(采食、躺、站和坐)经济简单的自动识别方法。系统由1台3D照相机同步采集数字和深度图像数据,并开发软件进行蛋鸡行为的自动识别,系统5 s采集1次图像数据,共进行10 d的数据采集。描述了行为识别算法并进行了行为识别结果分析。算法对蛋鸡的采食、躺、站和坐的识别准确率分别为90.3%、91.5%、87.5%和56.2%。坐行为识别率较低的原因主要是有时蛋鸡站着探索地面会被误判为坐,这可能与两者之间的分割阈值不够精确有关。

关 键 词:深度图像  蛋鸡  行为  自动识别
收稿时间:2016/8/15 0:00:00

Automatic Recognition Method of Laying Hen Behaviors Based on Depth Image Processing
LAO Fengdan,DU Xiaodong and TENG Guanghui.Automatic Recognition Method of Laying Hen Behaviors Based on Depth Image Processing[J].Transactions of the Chinese Society of Agricultural Machinery,2017,48(1):155-162.
Authors:LAO Fengdan  DU Xiaodong and TENG Guanghui
Institution:China Agricultural University,China Agricultural University and China Agricultural University
Abstract:
Keywords:depth image  laying hens  behaviors  automatic recognition
本文献已被 CNKI 等数据库收录!
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