覃泓錕 汪禹辰 凌宇翔 阮鑫 韓林暉
摘 要:本篇文章介紹了一個以圖像識別技術(shù)為基礎(chǔ)的牧畜智能監(jiān)控系統(tǒng)。該系統(tǒng)由環(huán)境數(shù)據(jù)采集單元、圖像收集單位、控制器、終端裝置等組成。環(huán)境采集單位用于農(nóng)場的健康、行為活動等資料采集,由Zig Bee網(wǎng)絡(luò)將圖像識別技術(shù)獲取的資料傳輸至數(shù)據(jù)終端,測量中心將數(shù)據(jù)傳輸至終端設(shè)備。該系統(tǒng)主要應(yīng)用于飼養(yǎng)場內(nèi)的關(guān)于飼養(yǎng)動物數(shù)據(jù)收集工作,實現(xiàn)了智能監(jiān)控檢測功能??刂圃O(shè)備單位可以根據(jù)環(huán)境的自動調(diào)整和終端設(shè)備進(jìn)行遠(yuǎn)程控制。終端裝置用于顯示環(huán)境和圖像資料,并用于識別牧畜行為和對其的操作。
關(guān)鍵詞:環(huán)境采集單元;Zig Bee;圖像采集單元;控制設(shè)備單元;智能化畜牧業(yè)
我國是一個肉類消費大國,也是個畜牧業(yè)養(yǎng)殖行業(yè)發(fā)展迅速的國家,2019年出欄豬頭數(shù)達(dá)71557萬頭,豬肉的產(chǎn)量達(dá)5493萬噸。傳統(tǒng)以農(nóng)村家族圈養(yǎng)的產(chǎn)量已難以滿足市場需要,養(yǎng)殖行業(yè)的現(xiàn)代化以及居民們對肉食消費的持續(xù)增長,使規(guī)模養(yǎng)殖場取代傳統(tǒng)的家族圈養(yǎng)成為主要供應(yīng)肉食的方式。在健康養(yǎng)殖概念下,找到符合現(xiàn)代化規(guī)模的養(yǎng)殖場監(jiān)控方案,對規(guī)?;B(yǎng)殖場進(jìn)行有效監(jiān)控,及時發(fā)現(xiàn)問題并采取措施,改善養(yǎng)殖環(huán)境,降低病害發(fā)生率,對保障安全和順利生產(chǎn)起著重要作用。
該項目由多種技術(shù)組成,首先使用智能拼接技術(shù)。有兩個攝像頭同時拍照抓捉養(yǎng)殖場,我們需要使用視頻拼接技術(shù)來將兩個圖像分別拼接起來。圖像拼接技術(shù)是通過預(yù)處理將相互間存在的重疊部分圖像添加到相互間的重疊部分。圖像與變換、重抽樣、圖像混合后,形成更廣闊視角或360°視角全景圖像的技術(shù)。視頻拼接技術(shù)不同的地方在于,拼接對象從靜態(tài)圖像轉(zhuǎn)換成連續(xù)數(shù)個圖象序列的拼接對象。圖像拼接技術(shù)的主要步驟包括圖像預(yù)處理、圖像配置和融合圖像。經(jīng)小組成員實驗驗證,采集到的實際養(yǎng)殖場數(shù)據(jù)是基于sift特征點進(jìn)行的,采用了更強(qiáng)有效、實時的視頻拼接技術(shù),獲得了更強(qiáng)的效率和實時性。
其次,畜牧檢測技術(shù),將牲畜和背景區(qū)分開,并讀出牲畜的顯著特征。在此過程中,需要避免自然環(huán)境如人工或光照、陰影的作用。常用目標(biāo)探測方法有時間差分、背景法、光流和基于色彩特征的探測方法,以及紋理特征等。與時間差、背景差分、光流等方法相比,采用顏色和紋理特征檢測的方法更精確,對牲畜檢測也更適用。采用以顏色為基礎(chǔ)的紋理特征檢測法,基本可以探測到牲畜的初始位置和地區(qū),從而達(dá)到算法的要求。
牲畜追蹤技術(shù)、牲畜檢測問題的解決就是對牲畜進(jìn)行跟蹤。牲畜跟蹤是技術(shù)成功的前提條件。這一過程需要對視頻圖像序列進(jìn)行分析和處理,通過得到該坐標(biāo),然后從獲得的特征值與每次得到的圖像中的運動目標(biāo)結(jié)合,從而獲得目標(biāo)運動軌跡。目標(biāo)跟蹤是處于開發(fā)的領(lǐng)域,不斷產(chǎn)生新方法,根據(jù)追蹤方式的原則特征,現(xiàn)有跟蹤方式可分為基于匹配跟蹤的追蹤方式和基于監(jiān)測跟蹤的追蹤方式。
在健康養(yǎng)殖概念下,找到符合現(xiàn)代化規(guī)模的養(yǎng)殖場監(jiān)控方案,對規(guī)?;B(yǎng)殖場進(jìn)行有效監(jiān)控,及時發(fā)現(xiàn)問題并采取措施,改善養(yǎng)殖環(huán)境,降低病害發(fā)生率,對保障安全和順利的生產(chǎn)起著重要作用。