【技术实现步骤摘要】
基于机器视觉的鹅舍消杀喷液图像检测方法
[0001]本专利技术涉及图像数据处理
，具体涉及基于机器视觉的鹅舍消杀喷液图像检测方法。
技术介绍
[0002]鹅舍是鹅群集中生活、繁殖的场所，随着规模化养殖进程的推进，高密度的饲养环境带来细菌、病毒等病原微生物的富集，禽流感、新城疫、小鹅瘟、鹅痛风等疫病检出率逐年递增，给鹅养殖业带来极大挑战。采用消杀喷液对鹅舍进行消毒处理，可以有效灭杀鹅舍表面和环境中的病原微生物，预防鹅群疾病的传播，创造一个清洁、卫生的环境，降低鹅的死淘率，提高生产性能，提升养殖效益，促进养殖业提质增效。
[0003]由于市场上的化学消毒剂对人体有不同程度的危害，通过自动化系统进行无人自动消毒，可以减少人员接触有害物质的机会，降低风险，而且可以根据环境、预定的时间进行自动消毒，准确控制消毒液的喷洒时间和覆盖范围。采用传统的大津阈值分割算法对消杀喷液图像进行检测时，由于鹅舍消杀喷液特征的影响使输出的消杀喷液图像的分割结果存在较大误差，导致根据消杀喷液图像的分割结果对鹅舍消杀喷液检测的精度较低，对鹅舍消...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.基于机器视觉的鹅舍消杀喷液图像检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取鹅舍消杀喷液灰度图；利用均匀分块的方式对鹅舍消杀喷液灰度图像进行划分，根据图像块与喷液中心距离的不同表现的液滴形状特征获取图像块的喷液密集因子；根据图像块与喷液中心距离不同表现的液滴分布特征获取图像块的喷液淆乱因子；根据图像块的喷液密集因子和喷液淆乱因子获取图像块的喷液密集指数；根据消毒液喷洒方式表现的渐变特征获取图像块的喷液密集扩散渐变指数；根据消杀喷液向四周均匀喷洒的特征计算图像块与距喷液中心相同距离的其它所有图像块喷液密集扩散渐变指数的差异获取图像块的喷液密集均匀度；根据图像块的喷液密集均匀度获取图像块的喷液不均匀系数；根据图像块的喷液不均匀系数获取消杀喷液灰度图上不均匀区域；根据消杀喷液不均匀区域的分析完成对鹅舍消杀喷液的检测。2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的鹅舍消杀喷液图像检测方法，其特征在于，所述根据图像块与喷液中心距离的不同表现的液滴形状特征获取图像块的喷液密集因子的方法为：利用均匀分块的方式对鹅舍消杀喷液灰度图像进行划分，得到第一预设数量个图像块；将所述鹅舍消杀喷液灰度图像的中心区域所在的图像块作为中心图像块；采用SIFT角点检测算法获取所述图像块内的角点，计算所述图像块内任意两个角点之间的欧氏距离，将所述图像块内任意两个角点之间的欧氏距离的计算结果组成的序列作为图像块的角点距离序列；计算所述图像块的角点距离序列的均方差与预设调节参数的和作为所述图像块的第一变化系数；计算所述图像块内角点数量与第一变化系数的比值作为所述图像块的喷液密集因子。3.根据权利要求1所述的基于机器视觉的鹅舍消杀喷液图像检测方法，其特征在于，所述根据图像块与喷液中心距离不同表现的液滴分布特征获取图像块的喷液淆乱因子的方法为：计算所述图像块内灰度值的变异系数作为所述图像块的第一淆乱系数；将所述图像块内的灰度值由小到大进行排序，将具有相同灰度值的像素点作为同一灰度级的像素点，将所述同一灰度级的像素点分为一组，将分组中数值数量大于第二预设数量阈值的分组作为所述图像块的目标分组，计算所述图像块的目标分组的数量与未被划分到目标分组中的数值的总数量的积作为所述图像块的第二淆乱系数；计算所述图像块的第一淆乱系数和第二淆乱系数的乘积作为所述图像块的喷液淆乱因子。4.根据权利要求1所述的基于机器视觉的鹅舍消杀喷液图像检测方法，其特征在于，所述根据图像块的喷液密集因子和喷液淆乱因子获取图像块的喷液密集指数的方法为：计算所述图像块的喷液密集因子与预设调节参数的和作为所述图像块的第一密集系数；计算所述图像块的喷液淆乱因子与预设调节参数的和作为所述图像块的第二密集系数；计算所述图像块的第一密集系数和所述图像块的第二密集系数乘积的倒数作为所述图像块的喷液密集指数。5.根据权利要求1所述的基于机器视觉的鹅舍消杀喷液图像检测方法，其特征在...
【专利技术属性】
技术研发人员：蒲龄，梁水生，陈浩林，陈燕，谭尚琴，
申请(专利权)人：桐梓县动物疫病预防控制中心，
类型：发明
国别省市：
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