基于面積特征算子的豬呼吸頻率檢測.pdf

1、呼吸異常是豬生病時常見的生理特征，及時快速的檢測與識別異常呼吸的豬并提供實時預警，讓豬場工作人員做出應急反應，可以有效的杜絕呼吸性傳染病的傳播，避免給養(yǎng)殖業(yè)者帶來不必要的經(jīng)濟損失。目前對于豬呼吸性傳染病的識別和管控還主要依賴于有經(jīng)驗的獸醫(yī)進行人工識別，這嚴重影響了我國養(yǎng)豬業(yè)的自動化發(fā)展水平，并且豬場內(nèi)惡劣的工作環(huán)境也會對人體健康帶來危害，在科技不斷進步和人力成本高昂的當下，人工識別的方式已不再適用于我國養(yǎng)豬業(yè)的發(fā)展需求。本文結(jié)合國內(nèi)外的

2、研究現(xiàn)狀，引入機器視覺和圖像處理等先進技術(shù)，設(shè)計了基于面積特征算子的方法非接觸地檢測豬的呼吸頻率，旨在為豬場管理者提供一種檢測豬場內(nèi)豬呼吸頻率的可行方案。
　　為了克服諸多干擾物（如豬場內(nèi)的排泄物，墻體剝落的石灰及其它污漬等）的影響，實現(xiàn)對豬體完整輪廓的有效提取。本文摒棄了傳統(tǒng)的背景幀差分法，設(shè)計了色度優(yōu)化的方法來提高視頻圖像的整體對比度，提高了目標檢測的效率;采用自適應閾值分割、快速邊界跟蹤算法和Sobel算子來實現(xiàn)豬輪廓的提取

3、。
　　針對傳統(tǒng)檢測方法在檢測精度和敏感度方面的不足，本文提出了基于面積特征算子的方法來提取目標特征和表征豬的呼吸。克服了基于脊腹線方法只能檢測高呼吸頻率的不足，有效提高了豬呼吸頻率的檢測精度。
　　為了提高呼吸信號的局部精度和更好的刻畫呼吸信號中存在的非平穩(wěn)性特征，利用小波分析多分辨率和自適應性的特點有效降低了信號噪聲，提高了呼吸信號的信噪比。本文采用峰值點檢測的方法計數(shù)檢測時間段內(nèi)的呼吸頻次，并最終通過公式轉(zhuǎn)換為呼吸頻率