基于目标特征与决策树支持向量机的生猪体态识别

张聪; 王芳; 田建艳

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基于目标特征与决策树支持向量机的生猪体态识别

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为实现生猪异常行为的自动化监测,提出了一种数字化表示生猪目标特征的体态识别研究.首先对猪场采集到的视频图像采用改进的Grabcut分割算法进行生猪目标提取;然后基于生猪轮廓图像建立生猪目标特征集,包括圆形度、矩形度和Hu不变矩等12个特征;并利用类内类间距离判据对样本数据建立的特征集进行特征优选;最后构建决策树支持向量机(DT-SVM)对生猪体态进行分层识别.实验结果表明,选择的最优特征集可以有效地表征生猪体态信息,DT-SVM对单只猪的站立、躺卧和扎堆猪的适度扎堆、过度扎堆都有较高的识别率,为进一步探索生猪异常行为分析奠定了基础.

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来源
《科学技术与工程》 |2018年第20期|292-296|共5页
作者
张聪; 王芳; 田建艳;
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作者单位

太原理工大学电气与动力工程学院,太原030024;

太原理工大学电气与动力工程学院,太原030024;

太原理工大学电气与动力工程学院,太原030024;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
目标检测; 几何特征; Hu不变矩; 类内类间距离判据; 决策树支持向量机;

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