基于ARM与图像识别的宠物疾病预测系统研究与设计

摘要：

随着人们生活水平不断提升,养宠物的家庭不断增多,宠物疾病也不断发生,因此,宠物疾病的预防越来越受到重视.但是,目前判断宠物是否患病,不具有可预测性.针对此现状,提出了一套基于Web与图像识别的智能宠物疾病预测系统,使用嵌入式监控设备监测宠物,通过改进的运动目标检测算法和基于Hough变换的直线检测算法记录行为异常的宠物,来实现宠物疾病的预测,并通过无线传输技术发送给远程Web端用户.嵌入式采用S3C2440作为核心芯片,并将Linux操作系统搭建到嵌入式终端上,同时编写相应的程序.实验结果表明,病宠检测率达到81.82％,基本达到预期目标.

关键词：ARM、Web、图像识别、Linux

所属期刊栏目：41

分类号：TP368.1;TN108.4(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2019-04-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：95-98