基于決策樹支持向量機(jī)的豬只姿態(tài)分類與異常行為分析.pdf

1、隨著養(yǎng)豬業(yè)智能化與自動化水平的不斷提高，機(jī)器視覺技術(shù)與智能監(jiān)控技術(shù)正成為新的應(yīng)用方向。越來越多的科研人員開始關(guān)注這一熱點，并開展了相關(guān)研究。由于傳統(tǒng)養(yǎng)豬業(yè)中主要依靠人工肉眼觀察去發(fā)現(xiàn)豬只異常，不僅耗時耗力，而且易受飼養(yǎng)員主觀經(jīng)驗影響。因此，使用機(jī)器視覺技術(shù)與智能監(jiān)控技術(shù)來替代人工觀察勞動是將來養(yǎng)豬業(yè)的一大趨勢。針對此問題，本論文提出一種基于幾何參數(shù)特征與決策樹支持向量機(jī)的豬只姿態(tài)分類與異常行為評價方法。
　　本論文在介紹了關(guān)于豬只

2、姿態(tài)分類與豬只異常方面的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀與趨勢之后，依據(jù)圖像采集、圖像處理、姿態(tài)分類、姿態(tài)識別、異常評價的順序來進(jìn)行研究，所做的主要工作如下:
　　首先，針對豬只行動較緩慢的特點，采用CCD工業(yè)相機(jī)與視頻服務(wù)器的組合來采集豬只姿態(tài)彩色圖像，并采用了融合顏色與紋理的均值漂移圖像分割算法、二值形態(tài)學(xué)處理算法與中值濾波算法對采集到的圖像進(jìn)行預(yù)處理，得到完整的、平滑的豬只姿態(tài)二值圖像。
　　然后，本論文分析了所要研究的豬只姿態(tài)種類，選

3、擇了5種豬只常見姿態(tài)，包括躺臥、側(cè)面抬頭站立、側(cè)面低頭站立、側(cè)面平視站立以及正面站立。分析研究了可以有效描述豬只姿態(tài)的圖像特征，選擇形狀特征中的幾何參數(shù)特征來描述豬只姿態(tài)，選擇并定義了11種有效幾何參數(shù)特征，包括圓形度、高寬比、伸長度、質(zhì)高比、質(zhì)左比、質(zhì)心左右比、最高點左右比、左（右）夾角余弦與左（右）抬頭度。
　　之后，在得到11維的豬只姿態(tài)描述特征之后，采用多分類支持向量機(jī)對其進(jìn)行分類，本論文選擇了基于決策樹的多分類支持向量機(jī)

4、，設(shè)計了針對豬只姿態(tài)分類問題的決策樹。并以此進(jìn)行了大量仿真，實驗結(jié)果表明，所選擇的11種幾何參數(shù)特征可以有效地描述豬只5種姿態(tài)，平均分類準(zhǔn)確度在90％以上。
　　最后，本論文利用所得到的基于支持向量機(jī)的豬只姿態(tài)分類模型實現(xiàn)了基于內(nèi)容的豬只姿態(tài)圖像標(biāo)注系統(tǒng)，實現(xiàn)了對于豬只姿態(tài)圖像序列的描述，將時間與姿態(tài)關(guān)聯(lián)起來。同時引入管理學(xué)方法中的行為錨定評價法來對豬只進(jìn)食飲水與休息睡眠行為建立以姿態(tài)、時間為標(biāo)準(zhǔn)的評價系統(tǒng)。所提出的關(guān)于豬只異常的