[發明專利]群體環境中多豬體運動軌跡提取和行為分析方法

有效

• 申請號: 202011093852.1
• 申請日: 2020-10-14
• 公開（公告）號: CN112288771B
• 公開（公告）日: 2022-03-25
• 發明（設計）人: 梁云;張宇晴;吳奕涵;王棟;陳湘驥
• 申請（專利權）人: 華南農業大學
• 主分類號: G06T7/246
• 分類號: G06T7/246;G06T7/215;G06T7/73;G06T7/12;G06V40/20;G06V10/25
• 代理公司: 廣州市華學知識產權代理有限公司 44245
• 代理人: 李斌

1.群體環境中多豬體運動軌跡提取和行為分析方法，其特征在于，包括下述步驟：

利用已知單目標跟蹤算法提出群體環境中同時跟蹤多頭生豬的算法，即在每頭生豬目標區域及其緊鄰區域內隨機取樣若干樣本點，將這些樣本點稱之為粒子，按照離目標區域的距離確定背景粒子和前景粒子，根據粒子的分布情況確定每頭生豬的位置和大小，最后根據上一幀每頭生豬的豬體體尺限制當前幀該豬體尺變化范圍，得到當前幀每頭生豬的目標跟蹤結果；利用已知單目標跟蹤算法提出群體環境中同時跟蹤多頭生豬的算法時，需要改進目標重疊區域的采樣方式并控制目標體尺的改變量，具體包括下述步驟：

改進原來基于粒子濾波的單目標跟蹤方法，當兩個豬體靠近時，目標框出現重疊區域，當重疊區域面積小于目標體尺面積的1/4時，避免在重疊區域內采樣前景粒子；當重疊區域面積大于目標體尺的1/4且小于目標體尺面積的3/4時，只采樣重疊區域內置信度很大的前景粒子；當重疊區域面積大于目標體尺的3/4時，兩目標基本重合，按照正常狀態采樣前景粒子；背景粒子的采樣、根據粒子位置與響應值判斷物體位置的方式和基于粒子濾波的單目標跟蹤方法保持一致；

記錄視頻幀長度和寬度值，以此定位軌跡繪制時的坐標軸區間；記錄視頻幀總數和豬的極限運動速度，定位豬體速度曲線的坐標軸區間；

通過跟蹤算法，提取當前幀豬體目標框的長度和寬度，根據公式(1)計算目標豬體面積：

Area(i,j)＝length(i,j)*width(i,j) (1)

其中Area(i,j)、length(i,j)、width(i,j)分別為第i幀第j頭豬體目標框的面積、長度和寬度；

根據上一幀和當前幀同一豬體的目標框面積，計算相鄰兩幀面積的縮放比例，根據公式(2)將當前幀目標框面積縮放比例控制在一定閾值內；

其中Area'(i,j)為控制縮放比例后第i幀第j頭豬目標框的面積，和為相鄰兩幀面積可變化的閾值范圍，W的含義為：如果則將第i幀第j個目標框的長和寬調整為第i-1幀第j個目標框面積的倍；如果則將第i幀第j個目標框的長和寬調整為第i-1幀第j個目標框面積的倍；

在每個視頻幀中，用不同序號顯示不同豬體的目標框；

根據目標跟蹤結果，提取每頭豬每幀的目標框中心點坐標，繪制每頭豬的運動軌跡；根據每頭豬相鄰兩幀中心位置的距離差值，確定運動豬體的瞬時速度，繪制豬體的速度變化圖；每頭豬的目標框序號與其對應軌跡圖的序號和速度曲線序號保持一致；

通過豬在每個視頻幀中的速度值，得到豬幾乎靜止不動的幀數和時間、豬緩慢行走的幀數和時間、豬快速運動的幀數和時間；

根據每幀每頭生豬的跟蹤得到的目標框，將目標框自身及其周圍緊鄰區域作為感興趣區域，通過視頻分割算法，獲取每幀每頭豬的像素級外觀輪廓，建立豬體站姿和臥姿的標準數據庫，對比豬體的外觀輪廓和標準庫中數據的相似度，判斷豬體的當前姿態為站立或者趴臥；

聯合豬體的運動軌跡形態，運動速度變化和姿態變化特點，并根據專家知識，得到豬體正常走動和異常躁動時的行為特征，判斷出豬體趴臥不動、靜止站立、緩慢行走、快速跑動和異常躁動這五種典型行為。

2.根據權利要求1所述群體環境中多豬體運動軌跡提取和行為分析方法，其特征在于，在Matlab環境中得到跟蹤算法跟蹤結果每幀中心點坐標X值Y值的數據信息和視頻序列中隱藏的時間信息，顯示每頭豬的運動軌跡圖，具體為：

解析由跟蹤算法得到的跟蹤結果，得到所有視頻幀中每個被跟蹤豬體的中心位置值，將每個豬體的中心位置值按照視頻幀數存儲在一個二維矩陣中；

將每個豬體對應的二維數組值映射到坐標軸，生成豬體的運動軌跡圖，軌跡序號與豬體對應的目標框序號保持一致。