本文關(guān)鍵詞：基于視頻跟蹤與多模型聲音識別的豬行為檢測與分析，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：養(yǎng)殖業(yè)是關(guān)系到民生的重要產(chǎn)業(yè),提高養(yǎng)殖效率,改善養(yǎng)殖環(huán)境,實現(xiàn)福利養(yǎng)殖是生豬養(yǎng)殖的發(fā)展趨勢。如何利用智能檢測手段代替人工觀察,對豬的健康狀況進行檢測評判是目前研究熱點之一。本論文在分析了基于視頻的目標(biāo)跟蹤與聲音識別在國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀后,提出基于視頻跟蹤與多模型聲音識別的豬行為檢測與分析方法,利用數(shù)字圖像處理技術(shù)與聲音識別技術(shù),對豬的進食、活動、休息、排泄等行為進行了檢測,通過檢測結(jié)果對豬的健康狀況進行評級。主要的研究工作如下:(1)基于視頻的豬目標(biāo)跟蹤技術(shù)主要分為豬目標(biāo)的檢測與豬目標(biāo)跟蹤。本文在介紹和分析常用目標(biāo)檢測方法的基礎(chǔ)上,針對豬目標(biāo)的具體特點以及GMM在目標(biāo)緩慢運動或靜止時檢測結(jié)果出現(xiàn)空洞或目標(biāo)消失的問題,提出了結(jié)合高斯混合建模(GMM)與均值漂移分割算法(Mean Shift)的目標(biāo)檢測方法。利用Mean Shift對目標(biāo)進行分割,并利用兩遍掃描法對分割結(jié)果進行標(biāo)注,最后與GMM的檢測結(jié)果進行融合,得到完整的目標(biāo)輪廓。在豬目標(biāo)跟蹤時,為了解決目標(biāo)軌跡跟蹤過程中軌跡跟蹤交錯與目標(biāo)跟蹤交錯的問題,提出結(jié)合粒子濾波與逐幀檢測的豬目標(biāo)跟蹤方法。由于在視頻采集過程中,攝像機鏡頭的焦距固定,因此,目標(biāo)的面積基本恒定,可以將目標(biāo)檢測得到的目標(biāo)位置利用最小矩形進行標(biāo)定,計算矩形窗口的面積。如果面積大于閾值,表明可能有兩只豬接觸發(fā)生誤檢測,此時判斷畫面中目標(biāo)個數(shù)。如果個數(shù)為1,則利用提出的像素點閾值分割法進行分割,否則利用粒子濾波算法預(yù)測目標(biāo)的下一時刻位置,通過預(yù)測結(jié)果與下一幀視頻中目標(biāo)的位置進行比對,利用改進的最近鄰法則將目標(biāo)的位置點進行連接,繪制出運動軌跡。最后利用MFC編寫可視化界面,進行直接操作與顯示。(2)通過分析豬不同狀態(tài)的聲音,確定8種行為狀態(tài)下的聲音,建立模型進行聲音識別。針對單模型聲音識別正確率不高的問題,提出多模型結(jié)果優(yōu)選的聲音識別方法。首先,經(jīng)過聲音去噪、端點檢測、加窗分幀后提取豬不同狀態(tài)下聲音信號的特征參數(shù);然后將提取的特征參數(shù)進行優(yōu)選后作為輸入分別訓(xùn)練SVM、HMM、Adaboost三種模型,最后利用訓(xùn)練好的三種模型對不同狀態(tài)豬聲音進行自動識別,并將三種分類結(jié)果利用本文提出的優(yōu)選方法優(yōu)選后輸出。實驗結(jié)果表明,經(jīng)過多模型結(jié)果優(yōu)選后的識別正確率較單模型的正確率有一定的提高。(3)根據(jù)視頻與音頻的檢測結(jié)果,利用行為錨定評價法建立不同行為的評分體系,通過提出的模糊權(quán)值分配規(guī)則對豬不同行為的評分進行加權(quán)求和,最后根據(jù)加權(quán)分?jǐn)?shù)對豬狀態(tài)做出參考性評價。
【關(guān)鍵詞】：目標(biāo)檢測 目標(biāo)跟蹤 粒子濾波 聲音識別 行為錨定評價法
【學(xué)位授予單位】：太原理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41;TN912.34
【目錄】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-14
• 第一章 緒論14-22
• 1.1 研究背景和意義14-15
• 1.2 國內(nèi)外研究發(fā)展現(xiàn)狀15-18
• 1.2.1 基于視頻的目標(biāo)跟蹤研究現(xiàn)狀15-16
• 1.2.2 基于音頻的畜禽檢測研究現(xiàn)狀16-17
• 1.2.3 豬異常分析研究現(xiàn)狀17-18
• 1.3 論文的研究內(nèi)容和結(jié)構(gòu)安排18-20
• 1.4 本章小結(jié)20-22
• 第二章 視頻采集系統(tǒng)22-26
• 2.1 視頻采集系統(tǒng)硬件介紹22-24
• 2.2 視頻采集系統(tǒng)軟件介紹24-25
• 2.3 本章小結(jié)25-26
• 第三章 基于目標(biāo)檢測與粒子濾波的豬目標(biāo)跟蹤26-54
• 3.1 豬目標(biāo)檢測26-37
• 3.1.1 目標(biāo)檢測基本方法26-29
• 3.1.2 高斯混合建模29-32
• 3.1.3 均值漂移分割算法32-35
• 3.1.4 圖像融合35-37
• 3.2 豬目標(biāo)跟蹤37-44
• 3.2.1 目標(biāo)跟蹤的基本方法37-38
• 3.2.2 基于逐幀檢測的豬目標(biāo)跟蹤38-41
• 3.2.3 實驗結(jié)果分析41-44
• 3.3 結(jié)合粒子濾波器的逐幀檢測法44-53
• 3.3.1 粒子濾波算法44-49
• 3.3.2 改進的最近鄰法則49-50
• 3.3.3 像素點閾值分割法50-51
• 3.3.4 實驗結(jié)果與分析51-53
• 3.4 本章小結(jié)53-54
• 第四章 基于多模型結(jié)果優(yōu)選的豬聲音識別54-78
• 4.1 豬只聲音預(yù)處理54-60
• 4.1.1 聲音去噪54-58
• 4.1.2 端點檢測58-59
• 4.1.3 分幀加窗59-60
• 4.2 豬只聲音特征選取60-63
• 4.2.1 線性預(yù)測倒譜系數(shù)(LPCC)61-62
• 4.2.2 梅爾倒譜系數(shù)(MFCC)62-63
• 4.3 豬只聲音識別模型63-69
• 4.3.1 隱馬爾科夫模型(HMM)64-65
• 4.3.2 支持向量機(SVM)65-67
• 4.3.3 Adaboost算法67-69
• 4.4 豬聲音識別模型優(yōu)選69-71
• 4.5 豬只聲音識別實驗與實現(xiàn)71-77
• 4.6 本章小結(jié)77-78
• 第五章 基于行為錨定評價法的豬視頻和音頻信息異常評價78-88
• 5.1 行為錨定評價法78-79
• 5.2 豬多源信息異常評價體系的建立79-86
• 5.3 本章小結(jié)86-88
• 第六章 總結(jié)與展望88-90
• 6.1 研究工作總結(jié)88-89
• 6.2 研究工作展望89-90
• 參考文獻(xiàn)90-96
• 致謝96-98
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及參與的科研項目98

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本文編號：344235