一种基于面积特征算子的猪的呼吸频率检测方法技术

本发明专利技术提供一种基于面积特征算子的猪的呼吸频率检测方法。该方法主要步骤为：使用相机拍摄猪的视频；在计算机软件平台上进行视频分帧处理，将视频图像转换成图片；对图片进行预处理和优化，将图片中猪的前景轮廓提取出来；构建、提取及测量猪的脊腹区域面积特征算子；利用小波分析对猪的呼吸信号进行优化处理和峰值点检测；计算猪的呼吸频率。本发明专利技术采用先进机器视觉技术，实现非接触式、无侵入性的猪的呼吸频率测量，为猪的呼吸频率检测提供一种新的方法。

【技术实现步骤摘要】
一种基于面积特征算子的猪的呼吸频率检测方法
本专利技术属于机器视觉
,具体涉及一种基于面积特征算子的猪的呼吸频率检测方法。
技术介绍
呼吸检测是医学和自动化研究领域的重要课题。国内外对人体呼吸检测的研究较多，但对动物呼吸频率检测的研究较少。运用在人体呼吸检测的一些手段和方法，如红外线，超声波，激光，体外传感器等，无法移植到动物的呼吸监测上来或者无法实现非接触式的检测。目前对动物特别是对猪的呼吸频率检测，主要还是靠人工观察来检测识别。该方法耗时耗力，尤其在人力成本高昂，科技进步的时代背景下，人工检测方法已不再适合于农业自动化发展的需要。2011年，纪斌，朱伟兴等建立了一个基于脊腹线的模型，得到了一个与呼吸相关的二维信号，实现了基于机器视觉的猪的呼吸频次检测，取得了较好的实验效果。但由于该方法通过测定猪的脊腹线的变化来检测呼吸快慢，猪轮廓的图像预处理的精度会直接影响呼吸检测，结果过于敏感；其次该方法前期采用简单的背景相减法只能得到粗糙的轮廓，对实验结果会造成较大影响；再者该方法后期并没有对呼吸信号进行必要处理，在一定程度上也会影响结果的可靠性。
技术实现思路
为了克服现有技术耗时耗力，可靠性不高，检测误差大的不足。本专利技术提供一种基于面积特征算子的猪的呼吸频率检测方法。采用先进机器视觉技术，实现非接触式、无侵入性的猪的呼吸频率测量，为猪的呼吸频率检测提供一种新的方法。本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：一种基于面积特征算子的猪的呼吸频率检测方法，包括如下步骤：（1）使用相机拍摄猪的视频；（2）在计算机软件平台上进行视频分帧处理，将视频图像转换成图片；（3）对图片进行预处理和优化，将图片中猪的前景轮廓提取出来；（4）构建、提取及测量猪的脊腹区域面积特征算子；（5）利用小波分析对猪的呼吸信号进行优化处理和峰值点检测，得到猪的呼吸频次N；（6）计算猪的呼吸频率。进一步地，所述步骤（3）中的图片预处理和优化，包括如下步骤：A.对图片进行色度优化，提高整张图像的对比度；B.对图片进行阈值分割，初步提取出猪的轮廓；C.对图片采用边界跟踪算法，过滤掉部分离散点，进一步提取猪的轮廓图；D.对图片采用Roberts算子，精确提取猪的轮廓；E.对图片进行反色变换和开闭运算，去除小颗粒噪声，填充目标内部细小空洞，得到完整、清晰的猪的轮廓。进一步地，所述步骤（4）中的构建、提取及测量猪的脊腹区域面积特征算子，包括如下步骤：A.求取目标图像质心，计算公式为：和其中n为猪的轮廓线上所有像素点的个数；（xi,yi)是轮廓线上像素点的坐标；B.提取并计算过质心的连接线，计算公式为：L=abs(yC1-yC2)，L为所需的过质心的连接线长度，交猪的脊背于点C1，交腹部为点C2，其中yc1,，yc2分别为C1，C2两像素点在图像中的纵轴上的相对坐标，abs（）为取绝对值运算符；C.计算面积区域的宽度，计算公式为：W=L×λ，W为宽度，L为为所需的过质心的连接线长度，λ为调节常数；D.提取面积特征算子，计算公式为S为构建的面积特征算子，W为面积特征算子的宽度，Li为宽度W内i点的猪脊部轮廓线上的截距长度，L为i等于零时的过质心的截距长，即Li=0=L。进一步地，所述步骤（5）中的利用小波分析对猪的呼吸信号进行优化处理和峰值点检测,包括如下步骤：A.对每一帧图片提取一个面积特征算子，进行归一化处理，以处理值为纵坐标，图像对应的帧数为横坐标，构建一个二维坐标曲线；B.采用DB3小波对猪的呼吸信号进行离散小波变换，做2层小波分解；C.选用全局阈值进行信号增强处理，消除信号毛刺；D.对呼吸信号进行波峰检测，得到猪呼吸的频次N。进一步地，所述步骤（6）中的猪的呼吸频率计算，计算公式为：F为每分钟呼吸频率，N为检测得到的呼吸频次，t为耗时。本专利技术的有益效果是：针对猪场自然光线差的特点，对采集到的原图进行色度优化，提高了轮廓提取的精度；提出了基于面积特征算子的方法来检测猪的呼吸频率，提高了检测的精度和稳定性。通过小波分析对被测呼吸信号进行降噪处理，减少算法运算时间，剔除大量噪声和冗余变量，使最终猪的呼吸频率检测结果的稳定性和精确度更高。附图说明图1为本专利技术方法的流程图。图2为提取前景目标轮廓流程图。图3猪质心和过质心的连接线L示意图。图4猪的面积区域示意图。图5构建的基于面积特征算子的猪的呼吸信号模型图。图6通过小波分析降噪后示意图。图7峰值检测后的猪的呼吸信号图。具体实施方式如图1所示，一种基于面积特征算子的猪的呼吸频率检测方法，包括如下步骤：（1）使用相机拍摄猪的视频；（2）在计算机软件平台上进行视频分帧处理，将视频图像转换成图片；（3）对图片进行预处理和优化，将图片中猪的前景轮廓提取出来；（4）构建、提取及测量猪的脊腹区域面积特征算子；（5）利用小波分析对猪的呼吸信号进行优化处理和峰值点检测，得到猪的呼吸频次N；（6）计算猪的呼吸频率。如图2、3、4、5、6、7实施例中，猪站立于猪舍中，用摄像头捕获的猪呼吸视频，具体步骤如下。（1）使用相机拍摄猪的视频；用相机拍摄猪保持站立时的呼吸视频，摄取时长大约为10分钟，视频帧速率为25帧/秒，保存为.avi格式。（2）在计算机软件平台上进行视频分帧处理，将视频图像转换成图片；采用有线的方式将猪的呼吸视频传输到计算机中。在MATALB软件平台上将视频分帧处理。（3）图片预处理及目标视频前景轮廓提取；由于猪舍内较脏，干扰项较多(如猪的排泄物，墙体剥落的石灰及污渍等)，且仅靠自然光照条件等特点，提取完整清晰的猪轮廓存在相当大的难度。但由于本文检测的是猪的呼吸，能够提取出猪完整清晰的脊腹部轮廓即可。处理步骤如图2所示。A.图2a为原图,首先对原图进行色度优化得到图2b，具体办法就是将整幅图中亮度在前5%的像素点的灰度值全部设置为255，以提高整张图像的对比度。B.对图2b进行阈值分割得到图2c，本文选取的阈值为83。C.对图2c采用边界跟踪算法得到图2d，由于本文阈值分割后的图像不是特别复杂，所以采用“虫随”法来进行边界跟踪。D.采用Roberts算子提取目标轮廓得到图2e，它利用对角线方向相邻两象素之差近似梯度幅值检测边缘。E.继续对图2e进行反色变换和开闭运算，得到最终图像如图2f，开闭运算的使用主要是为了去除小颗粒噪声和填充目标内部细小空洞，同时不明显改变面积。由图2f可见，猪腹部轮廓完整且清晰，满足实验要求。头部轮廓模糊，这是由于光线不均匀致使猪头部与墙体的灰度值太接近，无法将猪的头部轮廓提取出来，但这并不影响实验结果。（4）构建、提取及测量猪的脊腹区域面积特征算子；A.求取目标图像质心；根据目标图像（图2f）的轮廓线，通过公式（1）和公式（2）计算质心位置（XZ,YZ),相关参数标注见图3。在上述公式中，n为猪的轮廓线上所有像素点的个数；（xi,yi)是轮廓线上像素点的坐标。实验选取第一帧图像猪轮廓的质心，接下来各帧图像的处理仍然采用第一帧图的质心（本方法主要针对猪站立不动时的测量。），作为这段视频的基准点。B.提取并计算过质心的连接线图3中L为所需的过质心的连接线长度，交猪的脊背于点C1，交腹部为点C2。L的计算见式（3）L=abs(yC1-yC2)（3）其中yc1,，yc2分别为C1，C2本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于面积特征算子的猪的呼吸频率检测方法，其特征在于，包括如下步骤：?（1）使用相机拍摄猪的视频；?（2）在计算机软件平台上进行视频分帧处理，将视频图像转换成图片；?（3）对图片进行预处理和优化，将图片中猪的前景轮廓提取出来；?（4）构建、提取及测量猪的脊腹区域面积特征算子；?（5）利用小波分析对猪的呼吸信号进行优化处理和峰值点检测，得到猪的呼吸频次N；?（6）计算猪的呼吸频率。

【技术特征摘要】
1.一种基于面积特征算子的猪的呼吸频率检测方法，其特征在于，包括如下步骤：（1）使用相机拍摄猪的视频；（2）在计算机软件平台上进行视频分帧处理，将视频图像转换成图片；（3）对图片进行预处理和优化，将图片中猪的前景轮廓提取出来；（4）构建、提取及测量猪的脊腹区域面积特征算子；（5）利用小波分析对猪的呼吸信号进行优化处理和峰值点检测，得到猪的呼吸频次N；（6）计算猪的呼吸频率。2.根据权利要求1所述的一种基于面积特征算子的猪的呼吸频率检测方法，其特征是，所述步骤（3）中的图片预处理和优化，包括如下步骤：A.对图片进行色度优化，提高整张图像的对比度；B.对图片进行阈值分割，初步提取出猪的轮廓；C.对图片采用边界跟踪算法，过滤掉部分离散点，进一步提取猪的轮廓；D.对图片采用Roberts算子，精确提取猪的轮廓；E.对图片进行反色变换和开闭运算，去除小颗粒噪声，填充目标内部细小空洞，得到完整、清晰的猪的轮廓。3.根据权利要求1所述的一种基于面积特征算子的猪的呼吸频率检测方法，其特征是，所述步骤（4）中的构建、提取及测量猪的脊腹区域面积特征算子，包括如下步骤：A.求取目标图像质心，计算公式为：和其中n为猪的轮廓线上所有像素点的个数；（xi,yi)是轮廓线上像素点的坐标；B.提取并计算过质心的连接线，...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱伟兴，唐亮，李新城，
申请(专利权)人：江苏大学，
类型：发明
国别省市：