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复杂环境中蛋鸡识别及粘连分离方法研究

农业机械学报 2013年第4期44卷 213-216,227页

作者：劳凤丹滕光辉李卓余礼根中国农业大学农业部设施农业工程重点开放实验室北京100083 中国农业大学网络中心北京100083

提出基于Lab颜色模型的蛋鸡与背景自动分割方法和基于极限腐蚀和凹点搜寻的粘连蛋鸡分离与计数算法。实验前期将通过计算机视觉系统获取的RGB图像转换成Lab图像,每张图像中均选取蛋鸡及最接近蛋鸡颜色的背景2个小样本区域,分别计算这两... 详细信息

提出基于Lab颜色模型的蛋鸡与背景自动分割方法和基于极限腐蚀和凹点搜寻的粘连蛋鸡分离与计数算法。实验前期将通过计算机视觉系统获取的RGB图像转换成Lab图像,每张图像中均选取蛋鸡及最接近蛋鸡颜色的背景2个小样本区域,分别计算这两类区域在a、b分量的数学期望作为分割阈值。随后将采集的图像像素聚类于与a、b分割阈值的欧氏距离最小的区域,从而实现蛋鸡与背景区域的自动分割。针对经常出现的蛋鸡群聚造成蛋鸡个体之间相互粘连的情况,研究利用改进的极限腐蚀及凹点搜寻处理算法分离出独立的蛋鸡并正确计数。108幅蛋鸡图像识别结果表明,该算法能将蛋鸡个体从复杂背景中有效提取、计数和粘连分离,蛋鸡计数正确率为93.5%,综合分离正确率为89.8%。

关键词：蛋鸡图像识别粘连 Lab颜色模型凹点搜寻极限腐蚀

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机器视觉识别单只蛋鸡行为的方法

农业工程学报 2012年第24期28卷 157-163页

作者：劳凤丹滕光辉李军余礼根李卓中国农业大学水利与土木工程学院农业部设施农业工程重点开放实验室北京100083 中国农业大学网络中心北京100083

动物行为是一个重要的动物福利评价指标。为了实现对蛋鸡行为的自动监控,该文提出了利用计算机视觉技术对单幅蛋鸡图像进行行为识别的方法,可自动识别单只蛋鸡的运动、饮水、采食、修饰、抖动、休息、拍翅膀、探索、举翅膀的行为,并可... 详细信息

动物行为是一个重要的动物福利评价指标。为了实现对蛋鸡行为的自动监控,该文提出了利用计算机视觉技术对单幅蛋鸡图像进行行为识别的方法,可自动识别单只蛋鸡的运动、饮水、采食、修饰、抖动、休息、拍翅膀、探索、举翅膀的行为,并可长时间追踪蛋鸡的活动情况及运动轨迹。运动、采食和饮水通过追踪蛋鸡的位移和位置直接识别;拍翅膀、修饰、休息、探索、抖动、举翅膀则使用贝叶斯分类法基于10个特征量进行识别,所引入的蛋鸡上下轮廓到最小二乘拟合椭圆长轴距离的相关系数可有效追踪蛋鸡头部,从而提高了修饰和探索的识别率。对9219幅图像进行蛋鸡行为识别的识别率分别为:运动99.4%、饮水80.7%、采食87.3%、修饰81.6%、抖动69.8%、休息86.2%、拍翅膀100%、探索(包括啄食)54.0%、举翅膀64.6%。

关键词：计算机视觉行为研究图像处理蛋鸡识别

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蛋鸡声音信号去噪方法对比分析

农业机械学报 2017年第12期48卷 327-333页

作者：杜晓冬滕光辉中国农业大学水利与土木工程学院北京100083

声音分析技术已成为研究动物行为、动物福利的一种重要工具,蛋鸡声音可用来评价其健康或福利状况,然而规模化蛋鸡舍中存在较多风机噪声等声源干扰,这对准确识别蛋鸡发声有很大影响。本文以海兰褐蛋鸡为例,预处理获取的声音信号,以减少... 详细信息

声音分析技术已成为研究动物行为、动物福利的一种重要工具,蛋鸡声音可用来评价其健康或福利状况,然而规模化蛋鸡舍中存在较多风机噪声等声源干扰,这对准确识别蛋鸡发声有很大影响。本文以海兰褐蛋鸡为例,预处理获取的声音信号,以减少风机噪声的干扰。利用数字化声音采集平台采集不同类型的蛋鸡发声和风机噪声音频,采用Lab VIEW软件进行声音信号处理并分析蛋鸡声音和风机噪声的时频特征。同时,对比分析不同去噪方法(IIR滤波器去噪、小波阈值去噪和改进谱减法去噪)在去除风机噪声方面的效果。结果表明,在信噪比为-8~20 d B声音环境下,改进谱减法均方根误差最小(0.03~0.38),算法运行耗时最短(6~7 ms),在实际应用中去噪效果较好,可为规模化蛋鸡舍中风机噪声环境下的蛋鸡声音信号处理和分析提供参考。

关键词：蛋鸡声音信号处理风机噪声改进谱减法去噪

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基于改进MFCC的家禽发声特征提取方法

农业工程学报 2008年第11期24卷 202-205页

作者：李志忠滕光辉中国农业大学农业部设施农业生物环境工程重点实验室水利与土木工程学院北京100083

动物的发声包含丰富的信息,能够在一定程度上反馈其自身机体状况及对环境的应激情况,因此发声已成为评价动物福利的一个重要参考指标。为了实现对动物发声信息的自动采集与分析,该研究针对蛋鸡,探索采用不同特征提取算法用于识别蛋鸡叫... 详细信息

动物的发声包含丰富的信息,能够在一定程度上反馈其自身机体状况及对环境的应激情况,因此发声已成为评价动物福利的一个重要参考指标。为了实现对动物发声信息的自动采集与分析,该研究针对蛋鸡,探索采用不同特征提取算法用于识别蛋鸡叫声。在分析线性预测倒谱参数(LPCC)与梅尔频标倒谱系数法(MFCC)的基础上,结合识别的目标,提出了改进的平均梅尔频标倒谱系数法(AMFCC),并针对三种不同的特征提取算法采用支持向量机分类模型进行了正确识别效率验证,结果表明改进的AMFCC方法比前两种算法正识效率有显著提高。

关键词：特征提取蛋鸡发声叫声识别平均梅尔频标倒谱系数

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基于RBF神经网络的种猪体重预测

农业机械学报 2013年第8期44卷 245-249页

作者：刘同海李卓滕光辉罗城中国农业大学水利与土木工程学院北京100083 天津农学院计算机科学与信息工程系天津300384

针对猪体生长参数之间具有一定的自相关性、部分参数与体重间呈非线性关系、通过线性回归模型预测猪体体重存在着自变量间共线性及拟合优度较低等问题,以52头长白母猪的生长参数为基础,通过最近邻聚类算法,构建了基于RBF神经网络的种猪... 详细信息

针对猪体生长参数之间具有一定的自相关性、部分参数与体重间呈非线性关系、通过线性回归模型预测猪体体重存在着自变量间共线性及拟合优度较低等问题,以52头长白母猪的生长参数为基础,通过最近邻聚类算法,构建了基于RBF神经网络的种猪体重预测模型。通过线性回归检验法对种猪体重预测值与实测值进行分析,发现基于RBF神经网络的长白种猪体重预测模型的拟合优度R2为0.998,而线性回归模型的R2为0.891。结果表明:通过RBF神经网络方法建模,消除了线性回归分析中自变量的共线性问题,预测效果优于线性回归模型。

关键词：种猪体重径向基函数神经网络回归分析预测

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基于深度图像的蛋鸡行为识别方法

农业机械学报 2017年第1期48卷 155-162页

作者：劳凤丹杜晓冬滕光辉中国农业大学网络中心北京100083 中国农业大学水利与土木工程学院北京100083

基于深度图像分析技术研究了一种针对蛋鸡群体行为(分布指数、水平活跃度和垂直活跃度)和群体中个体行为(采食、躺、站和坐)经济简单的自动识别方法。系统由1台3D照相机同步采集数字和深度图像数据,并开发软件进行蛋鸡行为的自动识别,系... 详细信息

基于深度图像分析技术研究了一种针对蛋鸡群体行为(分布指数、水平活跃度和垂直活跃度)和群体中个体行为(采食、躺、站和坐)经济简单的自动识别方法。系统由1台3D照相机同步采集数字和深度图像数据,并开发软件进行蛋鸡行为的自动识别,系统5 s采集1次图像数据,共进行10 d的数据采集。描述了行为识别算法并进行了行为识别结果分析。算法对蛋鸡的采食、躺、站和坐的识别准确率分别为90.3%、91.5%、87.5%和56.2%。坐行为识别率较低的原因主要是有时蛋鸡站着探索地面会被误判为坐,这可能与两者之间的分割阈值不够精确有关。

关键词：深度图像蛋鸡行为自动识别

基于网络研修社区的U-S伙伴合作新模式研究

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电化教育研究 2015年第10期36卷 52-55页

作者：滕光辉西北师范大学附属小学甘肃兰州730070

基于U-S伙伴合作的教师教育能够弥补中小学校本教研缺乏专业引领和理论指导的缺陷,但其固有的结构性矛盾却不断困扰着合作主体并阻碍模式的大范围推广。网络研修社区的应用为U-S伙伴合作提供了技术性路径选择空间,网络研修社区支持的应... 详细信息

基于U-S伙伴合作的教师教育能够弥补中小学校本教研缺乏专业引领和理论指导的缺陷,但其固有的结构性矛盾却不断困扰着合作主体并阻碍模式的大范围推广。网络研修社区的应用为U-S伙伴合作提供了技术性路径选择空间,网络研修社区支持的应用课题研究型U-S伙伴合作模式是大中小学和政府共同参与、以网络研修社区为重要支撑、以应用型课题研究为主要依托、以课例研究为主要形式的在职教师校本研修模式。实践证明,这种新型的U-S伙伴合作模式不但能够促进中小学教师个体专业情意的发展,还能够促进教研团队组织学习力的增强,有利于中小学校的整体性变革。

关键词： U-S伙伴合作网络研修社区课题研究课例研究

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子带特征参数在家禽应激发声识别中的应用

农业机械学报 2009年第3期40卷 143-146页

作者：李志忠滕光辉中国农业大学农业部设施农业生物环境工程重点实验室北京100083

基于子带梅尔频谱质心的优化特征参数(SMSC),研究了35日龄海兰褐蛋鸡在正常状态、光照与人为干扰等应激下发声信息的变化特征,并通过建立支持向量机模型(SVM),比较了采用优化特征参数与梅尔频标倒谱系数及其一阶、二阶导数组成的特征参... 详细信息

基于子带梅尔频谱质心的优化特征参数(SMSC),研究了35日龄海兰褐蛋鸡在正常状态、光照与人为干扰等应激下发声信息的变化特征,并通过建立支持向量机模型(SVM),比较了采用优化特征参数与梅尔频标倒谱系数及其一阶、二阶导数组成的特征参数(MFCC-39)在识别不同应激中的应用效果。试验结果表明,采用加入梅尔频谱质心修正的特征参数,在分类正确识别率方面平均提高了24%。

关键词：家禽应激发声特征提取子带梅尔频谱质心

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基于机器视觉的猪体体尺测点提取算法与应用

农业工程学报 2013年第2期29卷 161-168页

作者：刘同海滕光辉付为森李卓中国农业大学水利与土木工程学院北京100083 天津农学院计算机科学与信息工程系天津300384

无应激获取猪体的体尺、体质量,是猪福利养殖中的一个重要任务,为解决机器视觉提取自然站立姿态下猪体的体尺测点识别率低的问题,该文通过在线摄像机获取120d龄长白猪的彩色图像,以猪体体尺传统的测量位置为研究基础,结合猪舍现场实际情... 详细信息

无应激获取猪体的体尺、体质量,是猪福利养殖中的一个重要任务,为解决机器视觉提取自然站立姿态下猪体的体尺测点识别率低的问题,该文通过在线摄像机获取120d龄长白猪的彩色图像,以猪体体尺传统的测量位置为研究基础,结合猪舍现场实际情况,提出了复杂背景下猪体个体信息提取的算法、基于包络分析的猪体头部和尾部的去除算法以及具有一定弯曲姿态的复杂猪体体尺测点坐标提取的算法,并利用Matlab2010软件实现了其算法。验证试验结果表明:通过背景减法和去除噪声算法可去除背景干扰,有效识别猪体信息;测点提取算法可准确提取自然姿态下猪的个体轮廓,识别其体尺测点,实现了猪体的体长、体宽等体尺量算的9个体尺测点的坐标提取,经验证,对猪体体长的实测值平均相对误差最小,其平均相对误差仅为0.92%;其次为腹部体宽,其平均相对误差为1.39%;而对猪体肩宽和臀宽的检测误差较大,平均相对误差分别为2.75%和3.03%。本研究可应用于猪体无应激量算体尺、估算猪体体质量,为开展福利养殖提供了一种新方法。

关键词：养殖机器视觉图像处理包络分析生猪测点提取