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機器視覺奶牛姿態識別研究+源代碼

時間:2019-04-27 15:01來源:畢業論文
以奶牛場2天的監控視頻為研究對象,從視頻中截取奶牛站立、躺臥兩大類共八小類姿態圖像,建立了姿態圖像庫后,對奶牛圖像進行基于標記控制的分水嶺分割和支持向量機分割實現目

摘要:為實現數字化養殖中奶牛異常姿態的自動檢測和預警,本文以奶牛場2天的監控視頻為研究對象,從視頻中截取奶牛站立、躺臥兩大類共八小類姿態圖像,建立了姿態圖像庫后,對奶牛圖像進行基于標記控制的分水嶺分割和支持向量機分割實現目標提取。然后,提取奶牛對象的Hu不變矩等特征。最后,分別使用支持向量機、有監督學習神經網絡GRNN和PNN、無監督學習神經網絡SOFM對奶牛姿態進行識別。實驗中,對圖像庫中74張奶牛姿態圖像進行識別,識別正確62張,識別率為83.78%,達到很好的識別效果。34933
畢業論文關鍵詞:奶牛姿態識別;圖像處理;特征提取;支持向量機;神經網絡
The Cow Posture Recognition Research Based on Machine Vision
Abstract: In order to detect the cow abnormal posture and warn automatically for digital cultivation, the monitoring video of 2 days in dairy farm was taken as the research object in this essay. Images of standing and lying cows including 8 types of postures were captured from the video and the cow posture image library  was established. Firstly, object of cow was segmented from image by two ways which are Marker-Controlled Watershed segmentation method and Support Vector Machine segmentation method. Then, the Hu invariant moments were extracted for the cow object. Finally, the cow postures were classified with three methods which are Support Vector Machine, supervised learning neural network GRNN and PNN, unsupervised learning neural network SOFM. In the experiment, 74 cow posture images were identified in the image library, and 62 correct ones were identified, with a recognition rate of 83.78%, which achieved a satisfactory recognition effect.
Key words: cow posture recognition;image propcessing;feature extraction;Support Vector Machine;Neural Network
源Z自-六+維L論W文W網^www.aftnzs.live

目錄
摘要    1
關鍵詞    1
Abstract    1
Key words    1
第1章    緒論    2
1.1    研究目的及意義    2
1.2    國內外研究現狀    2
1.2.1人體姿態識別研究現狀    2
1.2.2豬只姿態識別研究現狀    3
1.3    論文內容及章節安排    3
1.3.1論文研究內容及技術路線    3
1.3.2論文的章節安排    4
1.4    本章小結    4
第2章    奶牛目標提取    5
2.1圖像采集和圖庫建立    5
2.2奶牛目標圖像分割    5
2.2.1基于傳統圖像分割算法的奶牛目標提取    5
2.2.2基于分水嶺圖像分割算法的奶牛目標提取    8
2.3.3基于支持向量機的奶牛目標提取    9
2.3本章小結    11
第3章    描述奶牛姿態的特征提取    12
3.1基于奶牛目標外輪廓的矩特征提取    12
3.1.1奶牛目標外輪廓的提取    12
3.1.2基于奶牛目標外輪廓的矩特征提取    13
3.2基于奶牛目標的幾何特征提取    16
3.3本章小結    17
第4章    奶牛姿態識別    18
4.1基于支持向量機的奶牛姿態識別    18
4.1.1基于支持向量機的奶牛姿態識別步驟    18
4.1.2基于支持向量機的奶牛姿態識別結果與分析    19
源Z自-六+維L論W文W網^www.aftnzs.live

4.2基于神經網絡的奶牛姿態識別    19
4.2.1基于有監督學習神經網絡的奶牛姿態識別    19
4.2.2基于無監督學習神經網絡的奶牛姿態識別    21 機器視覺奶牛姿態識別研究+源代碼:http://www.aftnzs.live/jisuanjilunwen/20190427/32656.html
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