基于多特征融合的粒子滤波生猪采食行为跟踪

摘要：

针对中国养猪业规模化、集约化迅猛发展过程中,人工观察监测记录生猪生长情况需损耗大量人力和物力,得到数据误差大的问题,该文提出将颜色特征与目标轮廓形心特征融合,基于粒子滤波算法实现生猪采食行为跟踪,当目标跟踪矩形框中心坐标和跟踪目标轮廓形心坐标之间的横坐标偏差大于跟踪目标轮廓横坐标方向的最大值与最小值的差的一半时,或其之间的纵坐标偏差大于跟踪目标轮廓纵坐标方向的最大值与最小值的差一半时,对基于颜色特征粒子滤波算法得到的跟踪矩形框的中心坐标进行二次修正,提高了目标生猪跟踪的可靠性和鲁棒性;通过对比试验,结果表明:该方法能够对目标生猪的采食行为进行自动跟踪、记录和分析,记录的目标生猪一天内的采食次数和采食时间与人工记录结果基本相同,有效跟踪平均精度为93.4%.

关键词：采食、跟踪、算法、粒子滤波、颜色特征、轮廓形心、验证、生猪

所属期刊栏目：33

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家高技术研究发展计划863计划资助项目2013AA102306;"十二五"国家科技计划课题2014BAD08B05;山东省自主创新资助项目2014XGA13054

在线出版日期：2017-05-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：246-252