一种基于视觉传感器的猪只识别方法技术

本发明专利技术涉及养殖场自动检测猪只技术领域，具体是一种基于视觉传感器的猪只识别方法，步骤包括：S1：视觉图像获取、S2：差帧图像数据提取、S3：数据处理与目标检测、S4：猪只运动轨迹追踪。本发明专利技术可实现快速、高精度、低成本的猪只识别，具有较强的兼容性和鲁棒性，受环境、背景信息等因素的影响较低，通过视觉传感器收集环境信息，依赖相邻图像之间的连续性，使用差帧检测的方式，计算图像中移动的猪只，通过高斯滤波、膨胀、腐蚀处理后，精确识别图像中的猪只，建立对应的运动模型，计算出猪只在图像中的移动轨迹，以此来提升连续猪只的识别精度，并确保在猪只停止运动后不会丢失追踪目标。并确保在猪只停止运动后不会丢失追踪目标。并确保在猪只停止运动后不会丢失追踪目标。

【技术实现步骤摘要】
一种基于视觉传感器的猪只识别方法


[0001]本专利技术涉及养殖场自动检测猪只
，具体是一种基于视觉传感器的猪只识别方法。

技术介绍

[0002]传统的养殖方式通常离不开人工的操作，通常需耗费大量的人工来对养殖场内的猪只进行计数、统计，因为需要耗费大量的人力物力，这也导致养殖成本难以降低，而随着人工智领域相关技术的迅猛发展，智慧养殖的概念也逐渐进入人们的视野，其中猪只识别是智慧养殖系统中重要的环节之一，是实现猪只数量统计、猪只状态监测、猪只重量估算等诸多智慧养殖的技术基础，猪只识别的方法需要在复杂的猪场环境中将猪只识别出来，同时需要有较强的兼容性、通用性和鲁棒性，可以适配市面上常见的摄像头和监控设备，且不会占据太多的计算资源、便于在服务器或本地设备上进行部署。
[0003]目前市面上已有多种猪只识别方法，例如：基于机器视觉和猪只标记的识别方法(公开号：CN103679181A)，该方法需要提前在猪只的背部涂上特殊的颜色，然后通过机器人视觉的方式根据预先涂抹的颜色来识别对应猪只。这种方法虽然有较好的效果，但是需要预先涂上特定的颜色或本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于视觉传感器的猪只识别方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：视觉图像获取：通过固定安装的视觉传感器获取待检测目标、静态背景下的图像或视频信息；S2：差帧图像数据提取：通过图像或像素点相减操作获得相邻或相近帧之间的图像差，以此滤除环境中静态的、复杂的背景，提取到运动猪只的图像信息；S3：数据处理与目标检测：通过高斯滤波、边缘提取、数据膨胀、数据腐蚀处理后，获取猪只的信息，通过对处理后信息分割，识别出原图像、视频中的猪只；S4：猪只运动轨迹追踪：对识别出的多个猪只建立起对应的运动模型，通过在多帧图像中的位置信息动态调整运动模型参数，并在猪只停止运动、或猪只识别失败时对猪只位置进行保持、预测。2.根据权利要求1所述的一种基于视觉传感器的猪只识别方法，其特征在于，S1中视觉传感器需固定安装，图像视野内动态物体为猪只，其他物体均为静态。3.根据权利要求1所述的一种基于视觉传感器的猪只识别方法，其特征在于，S2中图像信息中不包含移动猪只外的移动物体，图像信息的显示类型为灰度图、RGB图像和RGBD图像。4.根据权利要求1所述的一种基于视觉传感器的猪只识别方法，其特征在于，S2的具体方法如下：A1：选择最新获取的图像信息和前一时刻获取的图像，将相邻两帧或相近两帧图像中对应通道、对应位置的像素点进行相减，获取两帧图像中各通道、每个像素点之间的差值；A2：获取到图像差值后，将每个像素点所得的误差二值化，及将所得的像素差与设置的阈值进行对比二值化，大于误差阈值的位置设置为1，小于误差阈值的设置为0；A3：此时设置为1的位置为猪只的外轮廓，设置为0的位置为噪声误差或非猪只轮廓区域。5.根据权利要求1所述的一种基于视觉传感器的猪只识别方法，其特征在于，S3中高斯滤波采用高斯滤波算法，用于滤除所提取出图像中的噪声干扰；边缘提取采用边缘提取算法，从在获取到猪只轮廓或部分猪只图像出发，向周围图像遍...

【专利技术属性】
技术研发人员：林志光，魏明鑫，郑蓝翔，梅瑞冬，
申请(专利权)人：史缔纳农业科技广东有限公司，
类型：发明
国别省市：