[發明專利]一種禽類異常識別方法及裝置

在審

• 申請號: 201811618563.1
• 申請日: 2018-12-27
• 公開（公告）號: CN109711346A
• 公開（公告）日: 2019-05-03
• 發明（設計）人: 趙亞琴;徐媛;盧鵬
• 申請（專利權）人: 南京林業大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 北京超凡志成知識產權代理事務所(普通合伙) 11371
• 代理人: 趙麗娜

1.一種禽類異常識別方法，其特征在于，所述方法包括：

提取監控視頻中的圖像信息；

在所述圖像信息中選取參考圖像；

確定食槽中無飼料時的背景圖像，分別計算每幅參考圖像中未被飼料覆蓋的圖像區域與所述背景圖像中未被飼料覆蓋的圖像區域之間的面積差值；

確定所述面積差值為極大值的參考圖像對應的時刻為飼料添加結束時刻，將所述極大值作為添加飼料結束時的起始飼料量；

基于所述極大值與所述飼料添加結束時刻后參考圖像對應的面積差值之間的差判斷禽類進食是否異常。

2.根據權利要求1所述的禽類異常識別方法，其特征在于，所述在所述圖像信息中選取參考圖像，包括：

每間隔時間t₁在所述圖像信息中選取一幀圖像I_f(k)作為飼料量檢測的第k幅圖像，其中，t₁＝μT₁，T₁為給食槽添加飼料所用時間，0.5≤μ≤1，k為正整數。

3.根據權利要求1所述的禽類異常識別方法，其特征在于，所述分別計算每幅參考圖像中未被飼料覆蓋的圖像區域與所述背景圖像中未被飼料覆蓋的圖像區域之間的面積差值，包括：

采用兩幀差法檢測每幅參考圖像I_f(k)和所述背景圖片的對應位置所有像素的像素值變化；

基于所述像素值變化分別獲得每幅參考圖像I_f(k)中未被飼料覆蓋的圖像區域與所述背景圖像中未被飼料覆蓋的圖像區域的面積差值ΔS_k。

4.根據權利要求3所述的禽類異常識別方法，其特征在于，所述確定所述面積差值為極大值的參考圖像對應的時刻為飼料添加結束時刻，包括：

若ΔS_k小于ΔS_k-1則k＝k-1，重復步驟“若ΔS_k小于ΔS_k-1則k＝k-1”至ΔS_k大于ΔS_k-1，確定此時的ΔS_k為所述面積差值的極大值；

若ΔS_k大于ΔS_k-1則k＝k+1，重復步驟“若ΔS_k大于ΔS_k-1則k＝k+1”至ΔS_k小于ΔS_k-1，確定此時的ΔS_k-1為所述面積差值的極大值；

在所述面積差值為極大值的參考圖像對應的時刻為飼料添加結束時刻T_e。

5.根據權利要求4所述的禽類異常識別方法，其特征在于，所述基于所述極大值與所述飼料添加結束時刻后參考圖像對應的面積差值之間的差判斷禽類進食是否異常，包括：

初始化i＝0，j＝0；

在T_e+ΔT_e時刻后，若所述極大值與T_e+ΔT_e時刻后的多幅參考圖像中每幅參考圖像對應的面積差值之間的差小于預設閾值，令i＝i+1，否則，令j＝j+1，計算其中，0.6T₂<ΔT_e≤T₂，T₂為兩次添加飼料的時間間隔，所述多幅參考圖像的采集時間大于T_e+ΔT_e并且小于T_e+T₂，所述預設閾值與參考圖像的采集時間相關；

若則確定禽類進食正常；若則確定禽類進食異常，其中，0.5≤γ≤1。

6.根據權利要求1所述的禽類異常識別方法，其特征在于，所述方法還包括：

提取監控視頻中的音頻信息；

每間隔時間t₂在所述音頻信息中選取參考音頻，將所述參考音頻分割成多個片段后提取每個片段的特征向量；

將所述特征向量輸入訓練好的支持向量機分類器獲得所述參考音頻是否異常的判斷結果，基于所述判斷結果判斷在T₃時間段內禽類是否存在異常行為。