一种复杂背景下俯视群养猪多目标前景检测方法

摘要

本发明提供了一种复杂背景下俯视群养猪多目标前景检测方法，首先采集俯视状态下群养猪视频序列；接着设定“有效区域”；通过提出的基于预测机制的混合高斯模型前景检测算法获取一个前景目标；同时利用前景目标的颜色信息做最大熵阈值分割，获取另一个前景目标；最后对两种算法的结果进行融合并进行数学形态学处理，从而获得最终前景目标。本发明的初始背景无需预先获取，适合背景存在光线变化、地面尿渍、水渍和粪块等杂物干扰；猪个体运动模式停停走走；前景目标颜色多样等复杂背景下的猪个体前景目标检测。为进一步探索群养猪个体身份识别、行为分析等奠定了基础。

主权项

一种复杂背景下俯视群养猪多目标前景检测方法，其特征在于包括以下步骤：(1)改建猪舍，获取俯视状态下群养猪视频序列；(2)设定“有效区域”；(3)基于预测机制的混合高斯模型前景检测；(4)利用前景目标颜色信息的最大熵阈值分割；(5)将步骤(3)和步骤(4)的前景检测结果进行融合及数学形态学处理。