基于視頻分析的犢?；拘袨樽R別

何東健　孟凡昌　趙凱旋　張　昭

(西北農(nóng)林科技大學(xué)機械與電子工程學(xué)院， 陜西楊凌 712100)

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基于視頻分析的犢牛基本行為識別

何東健孟凡昌趙凱旋張昭

(西北農(nóng)林科技大學(xué)機械與電子工程學(xué)院， 陜西楊凌 712100)

針對接觸式獲取動物行為信息的局限性，研究并提出基于視頻分析的犢牛基本行為識別方法。首先對目標(biāo)檢測方法進行改進，提出基于最大連通區(qū)域的目標(biāo)循環(huán)搜索環(huán)境建模、目標(biāo)檢測算法，以高效提取復(fù)雜自然環(huán)境下的犢牛目標(biāo)；在提取犢牛的質(zhì)心、輪廓等時序特征的基礎(chǔ)上，采用基于結(jié)構(gòu)相似的犢牛行為序列快速聚類算法，對犢?；拘袨檫M行識別。試驗結(jié)果表明，環(huán)境建模、目標(biāo)檢測算法目標(biāo)正負(fù)樣本檢測正確率分別達90.94%和98.98%，比背景相減法分別提高4.59和8.32個百分點；犢牛躺、站、走和跑跳的正確識別率分別為100%、96.17%、95.85%和97.26%，能快速對犢?；拘袨檫M行準(zhǔn)確分類,為大型動物高級行為識別及理解奠定了基礎(chǔ)。

犢牛； 行為識別； 視頻分析； 結(jié)構(gòu)相似； 行為序列

引言

隨著人們生活水平的提高，不僅乳制品的需求日益增長，對品質(zhì)的要求也越來越高，奶牛的飼養(yǎng)模式及健康狀況也變得至關(guān)重要[1]。然而,養(yǎng)殖實踐證明，死亡奶牛的50%～60%發(fā)生于犢牛階段，特別是新生犢牛[2]。犢牛作為牛場的后備力量，其飼養(yǎng)管理的優(yōu)劣，不但直接影響奶牛養(yǎng)殖場的整體經(jīng)濟效益，而且關(guān)系到奶牛場未來的發(fā)展。

奶牛的行為是體內(nèi)生理活動的綜合反映，因此若能檢測出動物的行為，便可據(jù)此對奶牛生長狀況進行診斷，行為檢測是奶牛精準(zhǔn)養(yǎng)殖的重要工作之一。然而傳統(tǒng)的人工肉眼觀測方法存在人工成本高、工作強度大、易疲勞、實時性差等問題。國內(nèi)外學(xué)者致力于研究自動化檢測動物行為的方法[3-7]。

但這些方法會損害動物福利，且佩戴在動物身上的傳感器易受晃動、碰撞等因素產(chǎn)生噪聲數(shù)據(jù)，影響動物行為檢測的準(zhǔn)確性。為解決上述問題，研究者開展了計算機視覺技術(shù)檢測動物行為的研究[8-15]，以及對動物進行個體識別和追蹤的研究[16-17]。

雖然在奶牛發(fā)情或躺臥行為檢測上取得了一定成果，但這些研究主要針對某類行為的檢測。此外，犢牛行為比母牛更加靈活，其行為檢測相對困難。本文針對養(yǎng)殖環(huán)境，建立背景更新模型，并提出基于最大連通區(qū)域搜索的快速目標(biāo)檢測算法，最后采用基于結(jié)構(gòu)相似度的行為序列快速聚類算法，以實現(xiàn)對犢牛躺臥、站立、行走和跑跳等基本行為的識別。

1　試驗材料

1.1供試視頻

試驗視頻在陜西楊凌科元克隆股份有限公司的規(guī)模奶牛養(yǎng)殖場采集，拍攝對象為2個月內(nèi)的新生美國荷斯坦?fàn)倥?，犢牛單獨飼養(yǎng)于2 m×4 m矩形柵狀圍欄內(nèi)。DS-2CD4012型攝像機(?？低暪旧a(chǎn))的傳感器正對于矩形柵欄的長邊，水平高度保持在柵欄高度的一半位置，確保視野可以采集到犢牛的大范圍側(cè)視活動區(qū)域。

供試視頻于2013年7月每天07：00至18：00在自然光照條件采集，共采集柵欄側(cè)面犢牛躺臥、站立、行走、跑跳等視頻片段520段，每段視頻長約16 min，剔除犢牛臥于牛棚內(nèi)、下雨天、跑出柵欄等無效片段，篩選出有效視頻片段162段。采集視頻以PAL制式保存在攝像機內(nèi)，幀率、碼率為25幀/s、2 000 kb/s，分辨率為704像素(水平)×576像素(垂直)。在有效視頻片段中，通過人工觀察方式截取各行為類別片段15個作為后續(xù)特征篩選的測試視頻(圖1)。

圖1　犢牛牛欄及其基本行為分類圖Fig.1　Pictures of calf stall and basic behaviors

1.2試驗環(huán)境

后續(xù)視頻處理平臺處理器為Intel(R) Core(TM) i5-2400，主頻3.1 GHz，內(nèi)存4 GB，硬盤500 GB，Windows7-64位操作系統(tǒng)，算法開發(fā)平臺為Matlab 2011b。

2　犢牛目標(biāo)檢測與特征提取

2.1犢牛目標(biāo)檢測與背景建模

背景建模與目標(biāo)檢測是犢牛行為識別的基礎(chǔ)。常用幀差法[18-19]、背景相減法[20-21]、光流法[22-23]及一些改進算法[24-26]。ZHAO等[18]提出一種基于幀差法并調(diào)整RGB通道系數(shù)的奶牛移動目標(biāo)檢測算法，檢測正確率比背景相減法提高了25.49個百分點，但該算法受限于全身移動目標(biāo)，由于犢?；顒訁^(qū)域和運動幅度小，因此該算法不適于犢牛目標(biāo)檢測，針對這一問題，本文首先提取最大連通區(qū)域，再逐步循環(huán)搜索出整體目標(biāo)，進而更新背景模型，實現(xiàn)犢牛目標(biāo)的快速準(zhǔn)確檢測，具體流程如圖2所示，算法步驟如下：

(1)背景初始化，讀入視頻幀、中值濾波預(yù)處理，背景差分運算。

(2)對差分圖像進行Gamma變換，其計算式為

y=(x+eesp)γ

(1)

式中x、y——輸入、輸出視頻幀，x、y取值范圍分別設(shè)為[0.1,1.0]和[0,1.0]

eesp——補償系數(shù)γ——伽馬系數(shù)

經(jīng)預(yù)備試驗，參數(shù)γ取值為0.3，eesp取值為0。

圖像分割算法采用OTSU最大類間方差法[27]，鑒于牛欄遮擋及牛體輪廓，選取半徑為4像素的“disk”結(jié)構(gòu)元素進行開閉運算，并對連通區(qū)域內(nèi)部小于3 500像素的孔洞進行填充。

圖2　犢牛目標(biāo)檢測流程圖Fig.2　Flow chart of calf detection

(3)對圖像統(tǒng)計分析，提取連通分量，并尋找最大連通區(qū)域，當(dāng)最大連通區(qū)域的面積和質(zhì)心特征滿足式(2)則進入步驟(4)，否則直接進入步驟(5)。

(2)

式中Ω——最大連通區(qū)域面積

Θ——目標(biāo)面積閾值

α、β——最大連通區(qū)質(zhì)心坐標(biāo)

HVer、LVer——質(zhì)心豎直方向上、下限

LHor、RHor——質(zhì)心水平方向左、右限

根據(jù)實際試驗環(huán)境設(shè)定參數(shù)值為：Θ=2 000，LVer=50，HVer=250，LHor=30，RHor=600。

(4)根據(jù)提取的最大連通區(qū)域，邊界重疊區(qū)搜索條件為

(3)

邊界外部區(qū)搜索條件為

(4)

式中T——搜索連通區(qū)面積閾值

Aj——搜索的第j個連通區(qū)的邊界

LBoundary——當(dāng)前目標(biāo)區(qū)域左邊界

RBoundary——當(dāng)前目標(biāo)區(qū)域右邊界

TBoundary——當(dāng)前目標(biāo)區(qū)域上邊界

DBoundary——當(dāng)前目標(biāo)區(qū)域下邊界

LAj、RAj、TAj、DAj——左、右、上、下邊界

DDist——Aj與當(dāng)前目標(biāo)邊界有效距離

從而搜索出犢牛整體目標(biāo)。

圖3為循環(huán)搜索示意圖，帶白色圓點的連通區(qū)為最大連通區(qū)域，藍色實線為連通域外接矩形，粉色虛線為邊界重疊區(qū)循環(huán)搜索后的新邊界；綠色點劃線為邊界外部循環(huán)搜索后得到的最終整體目標(biāo)外接矩。

圖3　邊界循環(huán)搜索示意圖Fig.3　Diagram of searching boundary regions

(5)用圖4更新模型對背景進行實時更新。根據(jù)前述步驟檢測出如圖4b的目標(biāo)區(qū)域，提取出犢牛的目標(biāo)區(qū)域以外的部分(如圖4c)作為新的背景幀的一部分，從圖4d所示的背景集中計算出當(dāng)前背景均值如圖4e,將其中目標(biāo)對應(yīng)部分背景數(shù)據(jù)進行剪裁得圖4f，圖4c與圖4f進行組合得到圖4g所示的最新背景模型，最后將該模型加入到圖4d所示的背景集中，并更新背景集。該算法不僅計算量小，且抗干擾性強，適于實時視頻檢測。

圖4　背景更新模型示意圖Fig.4　Model of background updating

2.2犢牛目標(biāo)的特征提取

特征提取對犢牛后續(xù)基本行為的識別起著至關(guān)重要的作用。在站立、行走、跑、跳躍等基本行為中，質(zhì)心可有效反映犢牛的大體位置及運動軌跡，質(zhì)心方差表征了犢牛的運動強度，輪廓特征反映了犢牛身體姿態(tài)變化，故提取質(zhì)心(XCen，YCen)、寬(W)、高(H)3個基本特征，在此基礎(chǔ)上計算出質(zhì)心軌跡方差特征(XVar，YVar)、輪廓寬高比(RWH)。

為比較特征在不同類別的行為序列中的分布情況，從各類行為視頻片段中選擇序列各15段。計算各視頻片段中每幀圖像的特征值。為使特征曲線具有可比性，以最短視頻的幀數(shù)為閾值，對特征曲線進行截取，使其長度相等。對同一行為的15段特征曲線進行均值化，然后取每3幀的中值繪制特征值變化曲線。RWH為輪廓寬高比，為了突出輪廓寬高比例關(guān)系，當(dāng)寬大于高時，RWH為正，當(dāng)寬小于高時，RWH取為負(fù)值，且數(shù)值為高除以寬。如圖5所示，XCen、YCen、RWH、XVar和YVar在不同的行為間具有不同的分布特性，因此這些特征具有識別犢牛行為的潛力。

圖5　特征試驗結(jié)果Fig.5　Experiment results of characteristics

3　基本行為的快速識別方法

借鑒袁冠等[28]基于結(jié)構(gòu)相似度(Structural similarity, SSIM)進行軌跡聚類的思想，本文計算犢牛行為序列的結(jié)構(gòu)相似度以快速識別犢?；拘袨椤?/p>

3.1行為序列結(jié)構(gòu)及相似度計算公式

序列劃分決定了行為子序列結(jié)構(gòu)相似度匹配的準(zhǔn)確程度，由圖5知，特征YCen、XCen的變化最大程度地反映了行為狀態(tài)的變化，故以向量YVar、XVar作為動態(tài)劃分犢牛行為序列的臨界向量。

行為序列結(jié)構(gòu)是行為特征內(nèi)部屬性的集合，在進行行為序列分析時，充分考慮這些特征可增強準(zhǔn)確度和分類效果，本文以上述5個特征作為犢牛行為序列結(jié)構(gòu)。

SSIM體現(xiàn)了序列在結(jié)構(gòu)上的相似度，因此SSIM越大，即距離越小表示序列越相似，反之則不相似。其計算式為

SDIST(SJ,SK)=WCCenterDist+

WRRatioDist+WVVarDist

(5)

SSIM(SJ，SK)=1-Normalized(SDIST(SJ，SK))

(6)

CenterDist(SJ,SK)=

(7)

RatioDist(SJ,SK)=

(Rmax(SJ,SK)+Ravg(SJ,SK)+Rmin(SJ,SK))/3

(8)

VarDist(SJ,SK)=|Ravg(SJ)-Ravg(SK)|

(9)

其中

Rmax(SJ,SK)=|Rmax(SJ)-Rmax(SK)|

式中SDIST(SJ,SK)——序列間的結(jié)構(gòu)距離，為各特征比較結(jié)果的加權(quán)值

CenterDist(SJ，SK)——位置比較函數(shù)

RatioDist(SJ，SK)——寬高比比較函數(shù)

VarDist(SJ，SK)——質(zhì)心軌跡方差比較函數(shù)

SSIM(SJ,SK)——結(jié)構(gòu)相似度

SJ、SK——行為特征子序列

WC、WR、WV——3個特征的權(quán)重因子，其和為1，通過權(quán)重可調(diào)整犢牛行為序列結(jié)構(gòu)特征的敏感程度

Cxavg(SJ,SK)——序列SJ、SK質(zhì)心水平方向坐標(biāo)均值之差

Cyavg(SJ,SK)——序列SJ、SK質(zhì)心豎直方向坐標(biāo)均值之差

ωx、ωy——水平和垂直方向的權(quán)重系數(shù)

Rmax(SJ,SK)——反映序列間最大寬高比的差異

Ravg(SJ,SK)、Rmin(SJ,SK)——反映序列間平均、最小寬高比的差異

Normalized(·)——歸一化函數(shù)

3.2犢牛基本行為的快速識別

基于結(jié)構(gòu)相似度的犢牛行為序列快速聚類算法識別犢牛行為主要分為4步：①用臨界向量值對犢牛行為視頻進行動態(tài)劃分。②確定行為特征子序列的結(jié)構(gòu)。③根據(jù)結(jié)構(gòu)相似度比較不同的子序列，采用基于密度的動態(tài)閾值實現(xiàn)行為序列的快速聚類[28]。④以測試視頻幀前連續(xù)20幀作為犢牛當(dāng)前行為狀態(tài)的行為序列，構(gòu)建序列結(jié)構(gòu)，計算出該序列與各聚類中心的結(jié)構(gòu)相似度，SSIM最大值所在的行為類即為犢牛的基本行為，從而實現(xiàn)對犢?；拘袨榈淖R別。

4　試驗與結(jié)果分析

4.1目標(biāo)檢測試驗結(jié)果與分析

截取包含躺、站、走、跑、跳行為序列的視頻片段各15段，共計75段(62 250幀)，分別采用幀差分法、混合高斯模型(GMM)、傳統(tǒng)背景相減法和本文算法進行試驗，每種行為類別的4種算法試驗結(jié)果各選取一幀如圖6所示，由上至下依次為躺、站、行走、跑和跳，圖6a為視頻幀灰度圖像；圖6b為人工標(biāo)記的理想結(jié)果；由圖6c、6d可知，三幀差分法和混合高斯模型(GMM)雖然抗噪性強，但檢測效果依賴于目標(biāo)的運動狀態(tài)，當(dāng)目標(biāo)由靜止?fàn)顟B(tài)轉(zhuǎn)為運動時，GMM算法反而增加了噪聲；由圖6e可知，背景減除法檢測出更多目標(biāo)的同時，噪聲也隨之增多。由圖6f可知，本文算法可以檢測出各類行為狀態(tài)的大部分目標(biāo)區(qū)域。

圖6　不同方法目標(biāo)檢測結(jié)果Fig.6　Result of object detection using different methods

表1給出了像素級分析結(jié)果，TP與FP表示將正樣本判斷正確與錯誤的比例，TN與FN表示將負(fù)樣本判斷正確與錯誤的比例。三幀差分法雖然抗噪聲干擾強，但平均TP為10.77%，無法檢測靜態(tài)及動作緩慢的目標(biāo)；混合高斯模型(GMM)雖然目標(biāo)檢測率有所提升，TP為32.92%，但仍然無法檢測動作幅度小的目標(biāo)；傳統(tǒng)的背景減除法TP達到86.35%，能檢測出大部分目標(biāo)區(qū)域，但由于適應(yīng)性差，噪聲也隨之增多，且FP達到9.34%，導(dǎo)致分割難度加大；本文算法平均TP為90.94%，可以檢測出大部分目標(biāo)區(qū)域，適用于犢牛各類行為的目標(biāo)檢測，且FP為1.02%，具有較高的自適應(yīng)性。

表1　定量分析結(jié)果Tab.1　Results of quantitative analysis　%

4.2犢牛行為識別試驗

對122段犢牛視頻用特征空間快速聚類進行基本行為識別試驗，結(jié)果如圖7所示。

圖7　犢牛行為聚類結(jié)果Fig.7　Result of clustering of calf behaviors

為檢驗本文方法識別犢?；拘袨榈恼_率，選取60個視頻片段以正常速度播放，人工觀測犢牛行為，并對犢牛不同行為類別對應(yīng)的視頻幀進行人工標(biāo)記。識別正確率如表2所示。

表2中行表示人工標(biāo)記的行為類別，列表示被識別為該類別的百分比。由表2可知，躺臥行為與其它行為差異明顯，故可以100%識別，行走識別率最低為95.85%，平均正確識別率為97.32%。導(dǎo)致站立與行走、行走與跑跳之間誤識別的原因是由于犢牛行為的連貫性，其界限并不完全明顯，如犢牛的轉(zhuǎn)身、肢體小幅度移動等被識別為行走，犢牛慢跑與行走過渡的序列容易導(dǎo)致結(jié)果有微小偏差。

表2　犢?；拘袨樽R別結(jié)果Tab.2　Result of calf behaviors recognition　%

5　結(jié)論

(1)針對犢牛養(yǎng)殖環(huán)境，提出一種基于最大連通區(qū)域目標(biāo)循環(huán)搜索的背景建模、目標(biāo)檢測算法，該算法目標(biāo)正負(fù)樣本檢測正確率達90.94%和98.98%，比背景減除法分別提高4.59和8.32個百分點，且計算量小、抗干擾強，適于犢牛各類行為的檢測。

(2)采用基于相似結(jié)構(gòu)的犢牛行為序列快速聚類算法，可綜合內(nèi)部與整體特征對犢牛行為進行分類、識別，識別準(zhǔn)確率平均達97.32%。

(3)本文目標(biāo)檢測以最大連通區(qū)域的外接矩形進行循環(huán)搜索，矩形內(nèi)部未去除的噪聲會影響搜索效率。

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Recognition of Calf Basic Behaviors Based on Video Analysis

He DongjianMeng FanchangZhao KaixuanZhang Zhao

(CollegeofMechanicalandElectronicEngineering,NorthwestA&FUniversity,Yangling,Shaanxi712100,China)

Daily behaviors are the important indicators of health status for calves. The suitability of using behavioural changes to provide an early indication of calf’s disease was studied. The possibility of achieving a real-time analysis of a number of specific changes in behaviours, such as lying, standing, walking, running, and jumping, is crucial for disease prevention. Considering the limitation for sensing animal behavior by contacting device and in order to improve the welfare of calves, a method based on video analysis was studied and applied to recognize calf basic behaviors. Firstly, a looping algorithm based on maximum connected region was proposed for fast detection of calf target under complex environment. Secondly, a real-time model was built to renew the background and detect the calf’s target quickly and accurately. Thirdly, the position of the centroid, the ratio of the height and width of the target outline, and differences of the centroid moving curve were extracted as the features of behaviors. These features could be the characterizations of the internal properties of behaviors constituted the sequence structure of calf behaviors. Finally, a classifier based on structure similarity of behavior features was designed to recognize basic behaviors of the calf. By testing 162 videos, the results demonstrated that the recognition rate of lying, standing, walking and run-jump were 100%, 96.17%, 95.85% and 97.26%, respectively. On the basis of these research outcomes, the proposed method is feasible for computing calf behavioural indices and the real-time detection of behavioural changes, and also lays a foundation for recognizing and understanding senior behaviors of large animal.

calf; behavior recognition; video analysis； structure similarity; behavior sequence

10.6041/j.issn.1000-1298.2016.09.040

2016-03-18

2016-04-18

國家自然科學(xué)基金面上項目(61473235)

何東健(1957—)，男，教授，主要從事生物圖像分析與識別、智能化檢測與控制研究，E-mail： hdj168@nwsuaf.edu.cn

TP391.41; S823.9+1

A

1000-1298(2016)09-0294-07