基于计算机视觉对视频中群养猪咬尾行为进行识别的方法技术

本发明专利技术专利涉及目标检测和行为识别技术领域，尤其为基于计算机视觉对视频中群养猪咬尾行为进行识别的方法，包括以下步骤：获取猪只图像，猪只图像包括猪只的初始图像，并对初始图像中的猪只进行标注；通过使用的图像和视频都是由自上而下的角度进行拍摄的，这个角度的猪只大小和外观差异小，有利于提高神经网络的识别正确率，将群养猪的运动轨迹转化为两两交互行为，比在群体层面上的行为识别要具体，且效率更高，将初始视频转换为多个表示猪只交互行为的子视频，增加了用于训练网络的数据数量，使用卷积神经网络和长短期记忆网络学习猪只在时间和空间上的特征信息，更有效地检测了猪只发生咬尾行为的时空特征。猪只发生咬尾行为的时空特征。猪只发生咬尾行为的时空特征。

【技术实现步骤摘要】
基于计算机视觉对视频中群养猪咬尾行为进行识别的方法


[0001]本专利技术涉及目标检测和行为识别的
，尤其是指基于计算机视觉 对视频中群养猪咬尾行为进行识别的方法。

技术介绍

[0002]养殖场的群养猪健康问题日益受到关注，一些研究集中在猪只的咬尾行 为，这是最有害的行为之一，可能导致猪只生产的利润下降，另一方面，猪 只的尾巴被咬伤造成的身体伤害可能导致严重的疼痛和继发性感染，并可能 蔓延到猪只的整个身体。
[0003]然而，猪只发生咬尾行为的原因是多因素的，包括食物营养和环境等外 部因素，以及遗传和健康状况等内部因素，因此必须保持警惕以减少咬尾的 有害影响，然而，对猪只发生咬尾行为的监测仍然是手工进行的，而且只有 在养殖场中发现猪只出血，咬尾行为已经对猪只产生了严重后果时，才被检 测到，通过养殖场对猪只的日常检查是费时费劲且带有主观性的，这对猪只 的健康和生产力有很高的风险，到目前为止，很少有研究试图自动识别猪只 的咬尾行为，一些相关的研究旨在监测猪只的攻击行为，现有的大多数方法 都假设咬尾行为的活动强度远高于其他交互作用，基于本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于计算机视觉对视频中群养猪咬尾行为进行识别的方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：获取猪只图像，猪只图像包括猪只的初始图像，并对初始图像中的猪只进行标注，得到猪只的标注框，获取发生猪只咬尾行为的初始视频；步骤2：将进行标注后的猪只图像输入到用于目标检测的神经网络中进行神经网络的参数训练，参数训练完成后，得到一个能够对图像中的猪只进行自动识别的神经网络模型；步骤3：通过用于目标检测的神经网络、目标跟踪算法和提取猪只交互行为方法，自动将发生猪只咬尾行为的初始视频转换成时长为1s的子视频，子视频包括咬尾子视频和非咬尾子视频，并将两种行为类别标注到每个子视频；步骤4：将子视频输入到用于猪只行为识别的神经网络中进行神经网络的参数训练，其中，用于猪只行为识别的神经网络包括卷积神经网络和长短期记忆网络；步骤5：参数训练完成后，得到一个能够对子视频中群养猪咬尾行为进行识别的神经网络模型，最终通过目标检测神经网络、目标跟踪算法、提取猪只交互行为方法和猪只行为识别神经网络，可对任意输入的视频中的群养猪咬尾行为进行识别。2.根据权利要求1所述的基于计算机视觉对视频中群养猪咬尾行为进行识别的方法，其特征在于：所述在步骤1中，获取猪只的初始图像由安装在猪只上方的摄影机收集，使用labelImg这一个数据集格式制作软件对数据集中初始图像的猪只对象进行标注，并将标注以PASCAL VOC的图像标注格式保存，用于后续将图像数据输入目标检测神经网络进行参数的训练。3.根据权利要求1所述的基于计算机视觉对视频中群养猪咬尾行为进行识别的方法，其特征在于：所述在步骤1中，获取发生猪只咬尾行为的初始视频由安装在猪只上方的摄影机收集，猪只咬尾行为的起始是由施害方开始咬受害方尾巴的时间点决定的，其表现为咀嚼动作，结束由施害方释放受害方尾巴的时间点决定，咬尾行为持续时间超过1秒。4.根据权利要求1所述的基于计算机视觉对视频中群养猪咬尾行为进行识别的方法，其特征在于：所述在步骤2中，用于目标检测的神经网络使用SSD神经网络模型，SSD神经网络模型通过在预测框和标注框之间建立回归模型来预测猪只的位置，使用进行标注后的猪只初始图像输入到SSD神经网络模型中进行神经网络参数的训练。5.根据权利要求1所述的基于计算机视觉对视频中群养猪咬尾行为进行识别的方法，其特征在于：所述在步骤2中，参数训练完成后，得到一个能够对图像中的猪只进行自动识别的神经网络模型，通过该神经网络模型即可对任意输入的图像中的猪只进行自动识别，即将一张待测图像输入到该神经网络模型中，就会准确识别出猪只在初始图像中的位置及其置信度，其中，猪只由边界框包围。6.根据权利要求1所述的基于计算机视觉对视频中群养猪咬尾行为进行识别的方法，其特征在于：所述在步骤3中，通过用于目标检测的神经网络、目标跟踪算法和提取猪只交互行为方法，自动将发生猪只咬尾行为的初始视频转换成时长为1s的子视频，包含以下步骤：3.1：使用SSD神经网络模型识别初始视频中每一帧图像猪只的位置及其置信度，其中，猪只由边界框包围；3.2：为了跟踪初始视频中的猪只，通过目标跟踪算法将初始视频中相邻帧图像检测到
的猪只边界框关联起来，使用最小跟踪单元最大化跟踪的猪只数量，最小跟踪单元表示从初始视频中提取到时长为1s的片段，每个最小跟踪单元的第一帧作为起始跟踪点，跟踪过程在每个最小跟踪单元的最后一帧结束，且在第一帧中，置信度超过50％的猪只才会被跟踪，在每一个最小跟踪单元中使用的目标跟踪算法基于同一猪只在相邻帧的位置和形状有很小的差异，同一猪只...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈丽，郭杰，温志芬，肖德琴，熊本海，王凯，宋义伟，黄晓宁，邝伟权，伍晓仪，
申请(专利权)人：温氏食品集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：