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申请/专利权人：江苏大学

摘要：本发明公开了一种采用卷积神经网络和长短期记忆检测群养猪玩耍行为的分析方法。首先从俯视群养猪视频中挑选玩耍片段和非玩耍片段并保持数据平衡；采用基于HSV颜色空间变换的跟踪算法定位每个片段的玩耍区域；然后采用卷积神经网络提取这些片段中每一帧的空间特征，并采用长短期记忆将这些空间特征转化成时空特征；最后采用全连接层和Softmax函数分类时空特征从而检测玩耍行为，并统计所检测玩耍行为的持续时间用来确定猪对不同物体的玩耍偏好。本发明是基于卷积神经网络和长短期记忆对群养猪进行玩耍行为检测，不会对猪个体产生任何干扰，为传统的人工观测群养猪玩耍行为提供了参考。所统计的玩耍时间和频率数据有助于农场主对猪健康和福利进行评估。

主权项：1.一种采用卷积神经网络和长短期记忆检测群养猪玩耍行为的分析方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，获取俯视状态下群养猪视频，从视频中挑选玩耍片段和非玩耍片段并保持数据平衡；步骤2，定位每个片段的玩耍区域；步骤3，采用卷积神经网络提取这些片段中每一帧的空间特征；步骤4，采用长短期记忆将这些空间特征转化成时空特征；步骤5，采用全连接层和Softmax函数分类时空特征从而检测玩耍行为；步骤6，统计所检测玩耍行为的持续时间用来确定猪对不同物体的玩耍偏好；所述步骤2的具体过程为：步骤2.1，为了跟踪蓝色球，对原始图像分别进行R、G、B通道的直方图均衡化，从而增强图像的质量；步骤2.2，采用Matlab中rgb2hsv函数将RGB空间转化成HSV空间，然后设定对应蓝色的H、S、V分量范围为0.540,0.689,0.169,1和0.180,1，并采用hsv2rgb函数将HSV空间中的蓝色区域在以RGB图像显示，为了进一步去除背景，在蓝色球上进行人工多点采样，并将这些标准采样点的R、G、B值的偏差设置为10个像素，得到蓝色球的提取结果，其中，采集样本点方法为：在每个触角上以质心为起点的射线上以11个像素为等间距，采集总共13个标准样本点；步骤2.3，为了连接这些所提取蓝色点去近似恢复球形状，采用imdilate函数对这些点进行膨胀；步骤2.4，为了去除此结果中的噪声，采用regionprops和ismember函数计算每个连通域的面积，将最大的连通域定义为球，其他的连通域被去除；步骤2.5，以恢复后球的质心为原心，以平均猪长度的值为半径，将此圆形区域作为玩耍蓝色球的兴趣区域；步骤2.6，玩耍金色球的兴趣区域的跟踪方法如步骤2.1-2.5，其中，金色球的H、S、V分量的范围设置为0.080,0.189,0.169,1和0.180,1；采集样本点方法为：以质心为起点的射线上，在0°、45°、90°、135°、180°、225°、270°和315°方向上，以13个像素为等间距采集总共17个标准样本点；步骤2.7，玩耍木棍的兴趣区域的跟踪，由于木棍被固定在墙上，玩耍木棍的兴趣区域被定义为矩形和2个四分之一圆的组合区域，其中，r为猪的平均长度。

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