基于计算机视觉的奶牛跛行识别技术研究进展

摘要：

奶牛跛行严重降低奶牛福利及潜在产奶量,影响养殖场经济效益.准确高效识别奶牛跛行,有助于奶牛肢蹄病的及早发现与治疗,促进奶业的健康和可持续发展.人工观察法识别奶牛跛行存在识别效率低、成本高、主观性强等问题.计算机视觉技术可以通过无应激、无接触地采集奶牛行走视频数据,准确高效识别奶牛跛行.该研究从可见光相机、深度相机以及热红外相机3种视频采集手段出发,概述了当前奶牛跛行自动识别的主要研究方法、关键技术以及未来发展方向等,对比分析了各研究方法的优势和不足,指出个体差异性、跛行特征的优选以及早期跛行识别等需要重点关注的技术问题.同时,该研究从数据获取、技术研发和试验验证等方面,分析了奶牛跛行识别技术研究领域存在的主要问题及挑战,展望了未来奶牛跛行识别技术的研究重点和发展方向,为奶牛跛行的精准高效识别提供相关理论依据和技术参考.

关键词：计算机视觉、图像处理、深度学习、奶牛跛行识别、可见光相机、深度相机、热红外相机

所属期刊栏目：38

分类号：S-1;S818;S811.2(农业科学技术现状与发展)

资助基金：国家重点研发计划2021YFD1300502

在线出版日期：2022-11-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：159-169