[發(fā)明專利]一種基于橢圓擬合和預(yù)測性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的豬步態(tài)異常檢測方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201710377829.7
• 申請日: 2017-05-25
• 公開（公告）號: CN107133604A
• 公開（公告）日: 2017-09-05
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 吳燕;李娜;崔明
• 申請（專利權(quán)）人: 江蘇農(nóng)林職業(yè)技術(shù)學(xué)院
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06N3/08
• 代理公司: 南京蘇高專利商標(biāo)事務(wù)所(普通合伙)32204
• 代理人: 許丹丹

1.一種基于橢圓擬合和預(yù)測性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的豬步態(tài)異常檢測方法，其特征在于，包括如下步驟：

(1)圖像采集及預(yù)處理

采集實(shí)驗(yàn)所需要的視頻樣本，包括豬正常行走和異常步態(tài)的視頻；截取視頻樣本獲得連續(xù)目標(biāo)幀，并對目標(biāo)幀進(jìn)行預(yù)處理，得到正常行走和異常步態(tài)的豬輪廓序列；

(2)豬體輪廓的橢圓擬合

利用關(guān)節(jié)分類的辦法將豬的整體輪廓、頭頸部以及四肢的每一小節(jié)進(jìn)行切割分塊，并用橢圓擬合分別對每一部分建模，以橢圓的中心位置、長軸、短軸、長軸與+X軸轉(zhuǎn)角參數(shù)作為豬的行走的步態(tài)特征參數(shù)序列；

(3)PCA特征優(yōu)化處理

根據(jù)步態(tài)序列之間存在著極大的相關(guān)性，通過主成份分析對提取出來的特征進(jìn)行優(yōu)化處理，提取特征序列；

(4)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的預(yù)測性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練模型創(chuàng)建及訓(xùn)練

利用預(yù)測性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立關(guān)于正常行走和異常步態(tài)特征序列的訓(xùn)練模型；

(5)步態(tài)異常識別測試

通過訓(xùn)練模型檢測輸入的步態(tài)序列是否屬于異常行走。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于橢圓擬合和預(yù)測性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的豬步態(tài)異常檢測方法，其特征在于，所屬步驟1)包括：

首先，在豬舍環(huán)境和光線理想的條件下進(jìn)行目標(biāo)視頻的拍攝；

然后，對目標(biāo)視頻圖像提取一系列的單幀圖像，采用背景減除法來檢測出目標(biāo)圖像豬；

再者，采用二值化和形態(tài)學(xué)處理獲得完整的目標(biāo)圖像；

最后，采用canny算子提取豬體目標(biāo)輪廓。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于橢圓擬合和預(yù)測性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的豬步態(tài)異常檢測方法，其特征在于，所屬步驟(2)和(3)包括：

首先，根據(jù)已經(jīng)得到的豬體目標(biāo)輪廓，對豬體邊緣上的點(diǎn)進(jìn)行橢圓擬合；

然后，根據(jù)橢圓擬合結(jié)果，得到頭部、軀體、前肢以及后肢四個橢圓；

再者，利用橢圓幾何參數(shù)橢圓中心位置(x_c,y_c)，長軸a和短軸b以及長軸a與+X軸轉(zhuǎn)角θ，得到豬正常行走和異常步態(tài)序列數(shù)據(jù)；

最后，利用主成分分析分別對提取出的正常行走和異常步態(tài)序列進(jìn)行特征優(yōu)化，降低序列維度。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于橢圓擬合和預(yù)測性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的豬步態(tài)異常檢測方法，其特征在于，所屬步驟(4)和(5)包括：對周期性的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練模型建立，首先，采用多組正常行走和異常步態(tài)的訓(xùn)練集分別進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練，再對訓(xùn)練過后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入測試數(shù)據(jù)集，判別該測試集步態(tài)是否屬于異常行走。