奶牛图像识别系统的研究
荷斯坦奶牛外貌鉴定技术
荷斯坦奶牛外貌鉴定技术Type Classification我们应该明白，养牛的目的是尽可能获得高的经济效益，而从育种角度看，如何才能达到这一目的，其方法和和措施也在不断的发展和完善，如过去在奶牛育种领域被为欧洲学派的人们，常常很重视生产性能而忽视体型，不断进行乳量、乳脂和乳蛋白的提高，而北美学派（加拿大、美国）是生产性能和体型二者兼顾。
从现在看来，加拿大和美国奶牛是世界上最优秀的奶牛，现在人们对奶牛体型已有较正确的认识。
现在，我国线性鉴定有两种评分方法50分制（美国）9分制（加拿大），但不论是哪种，它们都按线性尺度，从一个生物学极端向另一人生物学极端变化的表现程度来鉴定奶牛体型，自94年中加奶牛综合育种项目在中国执行以来，大家都逐步采用加拿大的9分制，并取得了一定的效果。
1999年2月，国际公牛组织第一次采用生产性能和体型来计算MACE（Multi-trait Across Country Evaluation）多性状全球评估法评定，这使的加拿大的评分方式成为国际线性鉴定的先驱者。
下面，笔者就加拿大线性评定方法及标准逐个进行讲解，这里注重强调头胎牛标准，因为头胎牛被鉴定为好+（83分），那么在以后它成为优秀母牛，并且头胎牛是评价公牛最有效的牛群。
一、体躯结构：（占总分20%）1、体高：（20%）十字部高度，对于25—30月龄母牛130cm-1分；140cm-5分；145cm-7分；150cm-9分；2、前段：（10%）水平-5分；明显前低后高-1分；明显前高后低:9分；3、体重：（20%）24月龄408kg-1分；454kg -3分；499kg -5分；544kg-7分；590kg-9分；1、胸宽：（20%）极窄-1分；25cm-5分；极宽-9分2、体深：（20%）参考最后一根肋骨处的深度。
极浅-1分；中等-5分；极深-9分；6、腰强度：（10%）背部与尻部之间的强度。
极弱-1分；中等-5分；极强-9分；二、尻部（占总分10%）一般要求长、平、宽。
《牛个体面部识别算法研究与设计》范文
《牛个体面部识别算法研究与设计》篇一一、引言随着人工智能技术的不断发展，面部识别技术在许多领域得到了广泛应用，如安全监控、身份认证、动物识别等。
牛个体面部识别作为动物识别领域的一个重要分支，对于畜牧业管理和动物行为研究具有重要意义。
本文将详细介绍牛个体面部识别算法的研究与设计，旨在为相关领域的研究提供一定的参考。
二、研究背景及意义牛个体面部识别是利用计算机视觉和图像处理技术，对牛的面部特征进行提取、分析和比对，从而实现牛的个体识别。
该技术可以广泛应用于畜牧业管理、动物行为研究、疾病诊断等领域。
目前，虽然已经有一些面部识别算法在人类面部识别上取得了很好的效果，但在牛个体面部识别方面仍存在许多挑战。
因此，研究设计有效的牛个体面部识别算法具有重要意义。
三、算法设计1. 数据采集与预处理首先，需要收集一定数量的牛面部图像数据。
在数据采集过程中，应确保图像的清晰度、光照条件、角度等因素尽可能一致，以提高算法的准确性和稳定性。
然后，对采集到的图像进行预处理，包括灰度化、去噪、归一化等操作，以便后续的特征提取和比对。
2. 特征提取特征提取是牛个体面部识别的关键步骤。
常用的特征提取方法包括基于手工特征的方法和基于深度学习的方法。
手工特征方法需要专业人员设计特征提取算子，提取出面部的一些关键特征，如眼睛、鼻子、嘴巴等部位的形状、大小、位置等信息。
而深度学习方法可以通过训练大量的数据自动学习出面部的特征表示。
本文将采用深度学习方法进行特征提取。
3. 特征比对与匹配提取出牛面部的特征后，需要进行特征比对与匹配。
常用的比对方法包括基于模板匹配的方法和基于深度学习的方法。
模板匹配方法需要将每个牛的面部特征与已知的模板进行比对，找出最相似的模板。
而深度学习方法可以通过计算两个特征向量之间的相似度来进行比对。
本文将采用深度学习方法进行特征比对与匹配。
四、算法实现在算法实现方面，本文将采用深度学习框架进行牛个体面部识别的实现。
奶牛智慧养殖关键技术研究与应用
随着社会经济的发展和人们对健康食品的需求日益增加，农业生产技术不断更新换代。
奶牛养殖作为重要的畜牧业生产方式，其养殖技术也在不断改进和完善。
奶牛智慧养殖作为一种新型的养殖模式，通过应用先进的科技手段和管理方法，将传统的奶牛养殖方式与现代信息技术相结合，实现了生产效率的提高和资源利用的最优化。
本文将探讨奶牛智慧养殖的关键技术研究和应用，以期为我国奶牛养殖业的发展提供理论支撑和参考。
一、智能设备的应用随着物联网技术的兴起，智能设备在奶牛养殖中的应用日益广泛。
智能感知器件、智能喂食器、智能饮水器等设备的引入，不仅提高了饲养管理的效率，还能够实现对奶牛生长情况的实时监测和数据记录。
通过这些设备，养殖户可以随时掌握奶牛的饮食量、体重变化、健康状况等信息，及时进行调整和管理，从而最大程度地提高奶牛的生产性能。
二、信息化管理系统的构建奶牛智慧养殖的关键在于信息化管理系统的构建和应用。
通过互联网技术和大数据分析，养殖户可以将奶牛的基本信息、生长数据、生产性能等进行集中管理和分析。
基于此，可以建立健全的奶牛养殖档案，为养殖管理提供科学依据。
信息化管理系统还可以实现智能化的养殖生产调度，使得养殖过程更加规范和高效。
三、智能兽医诊断技术在奶牛养殖中，疾病防控和兽医保健是至关重要的环节。
智能兽医诊断技术的应用，使得奶牛疾病的诊断和治疗更加精准和及时。
利用人工智能、大数据分析等技术手段，可以对奶牛进行全面的健康监测，一旦发现异常情况，系统将会自动报警并给出相应的处置建议。
这种智能化的兽医诊断技术，有效提高了奶牛养殖的安全性和稳定性。
四、智能环境控制技术为了创造良好的饲养环境，提高奶牛的生产效率，智能环境控制技术也是不可或缺的一部分。
通过智能化的温度、湿度、通风等设备和系统的应用，可以为奶牛提供舒适的生活环境，有利于其生长和生产。
智能环境控制技术还能够节约能源和降低生产成本，实现经济效益和生态效益的双赢。
五、智能化养殖数据分析在奶牛智慧养殖中，养殖数据的分析和利用至关重要。
《牛面部识别算法设计与实现》范文
《牛面部识别算法设计与实现》篇一一、引言随着人工智能技术的不断发展，面部识别技术在许多领域得到了广泛的应用。
其中，牛面部识别技术作为农业自动化和智能化养殖的重要手段，受到了越来越多的关注。
本文将介绍一种牛面部识别算法的设计与实现，旨在为相关领域的研究和应用提供参考。
二、算法设计1. 算法概述牛面部识别算法主要基于计算机视觉和图像处理技术，通过捕捉牛的面部图像，提取面部特征，实现牛的识别和身份验证。
该算法包括图像预处理、特征提取和匹配三个主要步骤。
2. 图像预处理图像预处理是牛面部识别算法的重要步骤，主要包括图像去噪、二值化、形态学处理等。
首先，通过图像去噪技术，消除图像中的噪声和干扰信息；其次，进行二值化处理，将图像转换为黑白二值图像，便于后续的特征提取；最后，通过形态学处理，对图像进行平滑和轮廓提取，为特征提取提供基础。
3. 特征提取特征提取是牛面部识别算法的核心步骤，主要包括特征定位和特征描述。
首先，通过定位算法确定牛面部的关键位置，如眼睛、鼻子和嘴巴等；然后，根据这些关键位置提取出具有代表性的特征，如形状特征、纹理特征等。
在特征提取过程中，需要使用一些算法工具，如SIFT、HOG等。
4. 特征匹配特征匹配是将提取出的特征与数据库中的特征进行比对，以实现牛的识别和身份验证。
常用的匹配算法包括欧氏距离、余弦相似度等。
在匹配过程中，需要设定一定的阈值，以区分不同的牛只。
同时，为了提高匹配的准确性和效率，可以采用一些优化算法，如支持向量机、神经网络等。
三、算法实现1. 开发环境牛面部识别算法的实现需要使用一些开发工具和软件包，如OpenCV、Python等。
OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉功能；Python则是一种强大的编程语言，可以方便地实现各种算法和功能。
2. 算法流程牛面部识别的实现流程主要包括图像采集、预处理、特征提取和匹配等步骤。
首先，通过摄像头或图像采集设备获取牛的面部图像；然后，对图像进行预处理，消除噪声和干扰信息；接着，进行特征提取和匹配，实现牛的识别和身份验证。
牛图像识别与分割方法研究
收稿日期:2023-03-29基金项目:甘肃教育厅高校教师创新基金项目 基于计算机视觉的农产品品质检测与智能分级应用技术研究 (2023B-437)㊂作者简介:李建春(1970 ),男,甘肃金塔县人,副教授,主要研究方向:机电一体化技术应用㊂牛图像识别与分割方法研究李建春(酒泉职业技术学院,甘肃酒泉 735000) 摘 要:文章针对牛非接触测量中的识别与分割过程进行研究,提出了一种牛图像识别与分割方法㊂此方法对牛的图像进行灰度化㊁二值化和形态学处理,获取连通域并对连通域进行筛选,实现牛的识别和定位;然后依据识别信息对图像进行裁剪,最大限度地减少背景的影响㊂采用区域生长法和K 聚类法对图像进行分割并向坐标轴投影,依据投影信息对图像进行分区㊂在不同区域选择两类算法中的最优结果作为输出,组合后获取最终分割图像㊂此方法对牛的头部㊁腿部㊁花纹部分和阴影部分均有较好的分割效果㊂关键词:图像处理;计算机视觉;区域生长分割;K 聚类分割;连通域 中图分类号:T H 16ʒT P 391.4 文献标识码:A 文章编号:1007 6921(2023)20 0105 03 中国是人口大国,中国人的餐饮习惯使得中国市场对牛肉㊁牛奶有较大需求,市场需求也带动了养殖业的蓬勃发展[1-2]㊂自动化与智能化是养殖业的必由之路,非接触式的生长状态测量,可以提高测量工作的效率㊁准确性以及安全性,并且在一定程度上解放劳动力[1]㊂在图片中识别牛所在区域,并对牛进行精确分割,是实现精确测量的基础[2]㊂牛的分割难点在于需要分割图像的背景复杂和牛本身具有花纹两方面,目前相关研究还不太多㊂笔者依据连通域方法,实现了对牛的识别和定位㊂依据区域生长法和K 聚类等方法对牛图像进行分割㊂牛晗等[3]提出了一种基于大津算法的改进联通与方法,实现了对松果的多目标识别定位㊂张琳琳[4]提出了一种圆形连通域算法,实现了对不同结构符号图形的定位与分割㊂崔旭东等[5]提出了基于最大熵分割和连通域的经编布匹瑕疵点检测方法,可以实现对数十种经编布经典瑕疵点的检测㊂赵博文[6]通过大津阈值分割方法实现了对视网膜血管的分割,通过连通域的提取实现了视盘的识别和定位㊂依据区域生长法和K 聚类等方法对牛图像进行分割㊂夏永泉等[7]提出了一种基于质心与区域生长的分割方法,实现了对肝脏细胞的自动分割㊂何昊等[8]提出了一种基于形态学和区域生长的分割方法,实现了自动化分割,可以有效地获得缺陷分割图㊂刘智杭等[9]提出了一种融合局部异常因子算法的改进K 聚类分割算法,对葡萄果穗图像有较好的分割效果㊂王海超等[10]提出了一种基于K 聚类和环形结构的分割方法,可以对狭叶锦鸡儿以及其他植物分割并提取木质部分㊂1 方法简述与理论基础1.1 方法简述本文针对牛的非接触式图像识别问题提出一种基于计算机视觉的识别与分割方法,本方案由图像识别和图像分割两个部分构成,流程如图1所示㊂首先获取牛的图片,为了具有参考性,所用的是文献[1]中的图片,但是本文所提供的方法具有普遍性㊂图1 方案流程图在获取图片之后对图中的牛进行识别和定位㊂①对图像进行灰度化和二值化,这一过程就是依靠MA T L A B 软件默认的函数来实现的,因为在识别和定位阶段不需要对图片进行过于严格的处理㊂㊃501㊃2023年10月内蒙古科技与经济O c t o b e r 202320534I n n e r M o n g o l i a S c i e n c e T e c h n o l o g y &E c o n o m yN o .20T o t a l N o .534②对二值化的图像进行生态学处理,通过构建竖直线形的结构元素,实现对二值图像的降噪和连通域的分割,便于后续处理㊂提取图中的连通域然后根据连通域的宽度与长度之比进行初步筛选,在筛选的结果中获取最大连通域㊂因为识别过程中,对图像的处理并未追求分割精度,所以获得连通域的参数小于牛的实际位置参数㊂③为了获得精确的结果,要对所得结果进行适当的增大㊂依据牛的识别与定位结果对图片进行裁剪,获取牛的图像㊂对裁剪后的图像进行中值滤波,实现降噪以便于后续的分割㊂在分割过程中发现最大类间方差法㊁最大熵法与K聚类法所分割的图片结果相似,对牛的躯干部分有较好的分割结果,但是对牛的头部和腿部特别是有花纹的部分出现了过分割问题㊂基于区域增长的分割方法,在合理选择种子位置的情况下可以对牛的头部㊁腿部和花纹位置实现较好的分割,但是对于躯干部分往往会出现过分割问题㊂所以本文把K聚类分割图分别对横坐标轴和中坐标轴进行投影,并获取其突变位置的坐标㊂然后依据坐标值对分割后的图像进行分区,选择各区块中两种分割方法中的较好结果作为最终结果,实现了对牛的精确分割㊂1.2连通域获取对要处理的图像进行灰度化和最大类间方差二值化,然后采用竖直线形结构元素进行生态学处理㊂之所以采用竖直线形元素进行生态学处理,有两个原因:①因为二值化后的图像,噪声往往是横向的,适当选择参数可以有效去掉噪声㊂②噪声往往会相互链接,利用生态学处理可以使噪声相互离散,有利于识别和定位㊂生态学处理的程序如下㊂s e=s t r e l('l i n e',15,90);%线形,长为15,角度为逆时针转过90ʎ㊂o p e n b w=i m e o p e n(b w,s e);%利用结构元素s e对图像b w进行开运算㊂L=b w l a b e l(o p e n b w,8);%获取连通域㊂1.3牛的识别获取连通域的宽度和高度信息,通过宽度与高度的比例进行初步筛选㊂在符合初选条件的连通域中找到最大的连通域即是牛所在的区域,具体程序如下㊂B B=r e g i o n p r o p s(L,'B o u n d i n g B o x');%得到矩形框,框住每一个连通域s h a p e i n d=B B(0.5<p i c k s h a p e&p i c k s h a p e< 3,:);%筛选掉尺寸比例不合格[~,a r e a l i n d]=m a x(s h a p e i n d(:,3).*s h a-p e i n d(:,4));%在符合条件的连通域中寻找最大由于在之前的形态学处理中使得连通域有所损耗㊂所以在获得最大连通域后还要适当地增大连通域才可以确保把整个牛都包含在内㊂1.4基于阈值与聚类的分割基于阈值和基于聚类的分割方法是较为常用的传统图像分割方法㊂最大类间方差法和最大熵法是常用的阈值分割方法,K聚类法是常用的聚类分割方法㊂类间方差可以由公式(1)求得,图像的熵值可以由公式(2)求得㊂σ2B=P0ˑ(μ0-μ)2+P Bˑ(μB-μ)2(1)其中:σB为类间方差;P0为目标像素概率;P B 为背景像素概率;μ0为目标类像素均值;μB为背景类像素均值;μ为总体灰度均值㊂J(T)=H0(T)+H B(T)(2)其中:J(T)为所求熵值;H0(T)为目标熵值;H B (T)为背景熵值㊂聚类算法的核心是把图像分割看成是分类问题,即把所有的像素依据其颜色或是亮度信息进行分类㊂二值化既是分为两类:①目标;②背景㊂K聚类算法既是把图像分为K类,分配完成后重新计算各类中心再次分类直到满足终止条件,可以用K-m e a n s函数来实现㊂1.5区域生长分割区域生长法的基本思想是获得一个或数个种子,然后判断周围的邻域是否与种子属性相似,如果相似则种子生长形成新的种子,如此往复直到周围邻域不符合生长条件,种子停止生长㊂区域增长法目标明确,对牛的头部㊁腿部和花纹位置能较好地分割㊂但是如果种子位置选择稍有偏差,就会出现过分割或欠分割现象㊂所以本文采用此方法来分割牛的细节部分,对于躯干等部分则会采用传统方法进行分割㊂1.6区域划分与重组把基于K聚类分割的图像作为划分区域的参考,分别向两个坐标轴投影,确定每个位置中包含的目标像素数,并绘制曲线图,依靠曲线的突变位置,可以把图像分成头部区域㊁躯干区域㊁前腿区域㊁后腿区域㊁腿间区域㊂分区域比较K聚类分割与区域生长分割的效果,然后选择较好的结果作为输出㊂最后再把这些输出按照区域重新进行组合,便可以得到最终的分割图像㊂2实验及结果分析所做实验采用的是W i n d o w s系统,处理器为11t h G e n I n t e l(R)C o r e(T M)i5-11300H@ 3.10G H z,内存(R AM)为16.00G B,系统类型为64位,所用软件为MA T L A B2021a㊂㊃601㊃总第534期内蒙古科技与经济待处理图片为自然环境下牛的侧身照片㊂采用最大类间方差二值化分割后,采用竖直线形结构元素进行生态学处理㊂二值化处理后的图像相中噪声较多,呈横向带状分布趋势㊂经过生态学处理后,图中大多数的噪声已经被删除,剩余的噪声也相互离散,并没有构成较大的连通域㊂在此基础上获取连通域并进行标记㊂然后对连通域进行初步筛选,宽度与高度之比小于0.5或大于3的被清除,在符合条件的连通域中选取最大并适当增大,如图2所示㊂图2 最大连通域图读取连通域信息,并在原图中绘制矩形框图,实现对牛的识别,以矩形为边际对原图进行裁剪㊂对裁剪后的图像进行滤波㊁分割和生态学处理㊂Y 轴投影 X 轴投影图3 坐标轴投影图4 最终分割图分别向坐标轴投影,结果如图3所示㊂依靠曲线的突变位置,可以把图像分成头部区域㊁躯干区域㊁前腿区域㊁后腿区域㊁腿间区域㊂K 聚类分割方法对牛的躯干部分有较好的分割效果,但是对于头部㊁腿部的花纹部分出现了过分割,对于地面的阴影部分出现了欠分割㊂基于区域生产的分割方法,对牛的花纹㊁阴影有较好的分割结果,但是牛的躯干部分出现了过分割,在不同区域分别选取最佳分割方法,得到最终的分割结果如图4所示㊂3 结束语针对牛非接触测量中的识别与分割过程进行研究,提出了一种牛图像识别与分割方法㊂通过对连通域的筛选实现了牛的识别和定位㊂通过实验发现最大熵法㊁最大类间方差法和K 聚类法在分割牛的图像时对头部㊁腿部花纹部分和阴影部分分割效果不佳㊂区域生长法虽然可以较好分割头部㊁腿部花纹部分和阴影部分,但是很难兼顾牛的躯干部分㊂最终采用分区的方法,在各个区域选取最佳方法对图像进行分割,最终取得了较好的分割效果㊂对同类研究提供了新的方法和思路,对后续研究有一定的参考价值㊂[参考文献][1] 张帅奇.基于机器视觉及稀疏构建方法的牛体图像研究[D ].包头:内蒙古科技大学,2020.[2] 毛丽婷.基于双向S I F T 匹配与区域合并的奶牛图像分割研究[D ].上海:上海师范大学,2018.[3] 牛晗,伍希志.基于大津算法连通域的松果多目标识别定位[J ].江苏农业科学,2021,49(15):193-198.[4] 张琳琳.图形符号检测与分类方法的研究[D ].成都:电子科技大学,2021.[5] 崔旭东,黄成,王平江.经编布匹瑕疵点检测方法[J ].安徽大学学报(自然科学版),2020,44(5):56-63.[6] 赵博文.视网膜血管分割与视盘定位方法研究[D ].武汉:华中师范大学,2020.[7] 夏永泉,乔四海,支俊,等.基于质心与区域生长的肝脏自动分割方法[J ].现代电子技术,2021,44(9):28-32.[8] 何昊,贺福强,李思佳,等.基于形态学和区域生长的硅钢片微表面缺陷检测[J ].热带农业工程,2021,45(2):5-10.[9] 刘智杭,于鸣,任洪娥.基于改进K 均值聚类的葡萄果穗图像分割[J ].江苏农业科学,2018,46(24):239-244.[10] 王海超,宗哲英,张文霞,等.采用K 均值聚类和环形结构的狭叶锦鸡儿木质部提取算法[J ].农业工程学报,2020,36(1):193-199.㊃701㊃李建春㊃牛图像识别与分割方法研究2023年第20期。
牛脸识别难点简要探讨0620
牛脸识别技术难点的简要探讨牛身份识别方法主要包括经典接触式识别技术（比如耳纹、耳标）和非接触式识别技术（比如生物特征识别），如下图1所示。
这里着重阐述基于牛脸脸部的生物特征识别技术，特指利用计算机视觉技术和智能监控设备，根据牛脸的生理特征如面部图像等，利用图像处理、模式识别技术构建不同个体身份信息的数据库，从而为牛脸身份确认提供高效识别的方法。
图1 牛身份识别方法基于生物特征中的人脸识别一直是学术领域探讨和研究的热点问题，由于人脸具有高度辨别性的结构化特征和便于配合式采集特点，目前人脸识别技术已经趋于成熟，实际商业化使用中准确率非常高。
而牛脸识别由于各种因素的叠加影响，离实际推广存在较大技术难度。
首先，牛脸采集环境的不可控性。
在自然和野外环境下，会存在光照条件变化、视角和距离不同、牛身体本身的随性运动，无法让牛自觉将脸部较长时间稳定静止在摄像头前，且牛脸毛发和纹理存在随时变化的干扰因素，导致牛脸采集的脸部图像不够理想，在机器学习中脸部识别模型无法完成有效高精确度的训练和识别。
牛脸采集环境的不可控性，也会导致构建统一的基准牛脸脸部数据库变的更加困难。
其次，牛脸识别存在跨年龄问题。
随着年龄增长，牛脸在形状、纹理等方面会发生巨大改变，幼年时期脸部数据与成年牛脸数据并不一致，脸部模型在处理两种不同形态特征时会产生判断错误，导致对同一头牛由于类内比对相似度值过低而拒识，如何处理年龄变化带来的干扰是跨年龄脸部识别的关键，也是整个生物特征识别领域研究的难题。
第三，牛脸识别存在近亲属的相似性。
牛脸识别技术依赖于通过分析面部特征来识别个体，对于近亲属的牛脸，可能存在相貌相似，单纯依靠现有2D摄像头二维视觉下的识别技术，难以对近亲视觉相似性进行有效区分，模型对类间比对无法拉低相似度值，从而导致不同牛脸的误识匹配。
目前在人脸识别领域，存在部分采用3D技术对脸部轮廓与几何特征进行扫描分析，建立3D模型进行识别，但该采集设备昂贵，难以在牛脸识别中普及应用。
我国奶牛场智能管理系统应用现状调研报告
奶业经济Dairy Economics我国奶牛场智能管理系统应用现状调研报告刘 浩1，彭 华1，付玲芳2，郭富存2，刘海明3，韩 萌1，祝文琪1*1 中国农业科学院农业信息研究所，北京 1000812 内蒙古自治区包头市久原区畜牧水产服务中心，包头 0140603 淄博市数字农业农村发展中心，淄博 255025摘 要：本文利用国内320 个规模化奶牛场的调研数据，从不同角度总结和分析了奶牛养殖相关智能管理系统的应用现状，指出智能管理系统应用存在不能关联互通的问题，以及在不同规模奶牛养殖场和不同区域间的应用差异，最后分别以科研单位和相关企业的视角提出了要加大科研投入、加强科研能力、积极整合资源的相应建议，供行业参考。
关键词：奶牛场；智能系统；应用现状文章编号：1671-4393（2023）11-0002-06 DOI:10.12377/1671-4393.23.11.010 引言从全球范围来看，奶牛智能化养殖技术在20世纪80年代开始出现，几乎与信息技术同步。
我国奶牛智能化养殖技术真正发展起始于2003年科技部“863”计划中的数字畜牧业项目，其中包含了奶牛的自动化养殖技术研发。
我国在开发具有自主知识产权的奶牛场智能管理系统的同时，也大量引进国外先进技术。
近年来，奶厅管理系统、发情管理系统、精准饲喂系统、牛群管理系统等自动化设备的应用大大提高了奶牛养殖效率，促进了奶牛养殖现代化水平的提高。
本文利用全国23 个省份320 个奶牛场的调研数据，分析了不同地区、不同规模奶基金项目：农业农村部“生鲜乳质量安全监测分析”专项( 项目编号: A120801)作者简介：刘 浩（1994-），男，陕西咸阳人，博士，研究方向为农业信息分析；彭 华（1977-），女，四川崇州人，博士，副研究员，研究方向为农业信息分析； 付玲芳（1968-），女，内蒙古包头人，本科，高级兽医师，从事动物卫生监督工作； 郭富存（1966-），男，内蒙古包头人，专科，高级畜牧师，从事畜牧科学研究；刘海明（1984-），男，山东淄博人，硕士，农艺师，从事数字农业农村研究工作； 韩 萌（1993-），女，北京人，硕士，助理研究员，研究方向为奶业市场信息分析。
牛脸识别的应用与研究
2020.19科学技术创新牛脸识别的应用与研究王涛郑钦月赵平（天津农学院，天津300800）1概述1.1研究背景与意义随着社会的进步，传统的养殖方式难以科学有效地对牛群进行照看和管理。
人工智能的兴起，对奶牛养殖业的辅助指导产生了重要的影响。
而人脸识别、神经网络等技术与养殖业的融合，提高了养殖场的管理效率和经济效益，促进了养殖过程精准化、自动化、智能化，为其他智能畜牧养殖业的发展提供了技术支持。
1.2研究现状1.2.1项目研究现状利用人工智能技术识别牲畜个体及其生活情况、习性等的应用在农业生产中变得越来越广泛。
Xia 等提出一种基于局部二值模式(local binary patterns ，LBP)纹理特征的脸部描述模型[1]。
Cai 等在人脸识别方法的基础上对LBP 进行改进，提出了基于LBP 改进后的牛脸模型[2]。
但遗憾的是，这两种方法均无法应用在真实的个体牛养殖环境中。
1.2.2算法研究现状基于人工智能的牛脸识别的关键是奶牛的面部检测，而神经网络算法的使用有利于牛脸的检测研究。
RENS.Q.等在前人的基础上，将检测算法中region proposal 的选取算法SS(selective search)改为RPN(region proposal network)网络，进一步提升了检测性能[3]。
1.3研究目的本次研究旨在建立一个奶牛信息统计储备系统。
奶牛养殖人员可通过此牛脸识别系统对奶牛建立个体档案，统计奶牛的年龄，性别，健康状况，过往疾病史，每天饲料使用量和产出牛奶的量和奶牛的质量等情况。
在每天的养殖过程中，养殖人员用具有该系统的设备，对奶牛进行面部识别，从而进行精准档案录入，并生成对应的数据分析报告反馈给管理者，进行智能养殖。
从而便于管理者获取奶牛个体的详细信息，迅速了解牧场情况，降低人工成本，提高管理效率为奶牛养殖主增加经济收益。
2研究内容及研究成果2.1研究内容本文在人脸识别算法的基础上，以卷积神经网络为特征提取模型，根据牛的五官和花纹特征，定义牛脸轮廓模型，用牛脸图像训练并测试提高算法的精度和效率，通过机器视觉技术对奶牛个体进行更加精准的识别，从而提高养殖场的管理效率和经济效益。
使用FLIR红外热像仪在奶牛场进行自动化健康检查 - 菲力尔FLIR红外热像仪在自动化行业的应用案例
130使用FLIR 红外热像仪在奶牛场进行自动化健康检查随着产业化发展，现代化农场的构成与工厂越来越相似。
如今的农场主们花在体力劳动上的时间越来越少，大部分时间都是通过计算机操作。
在这种环境下，良好的自动化监测系统对于确保生产质量和持续性而言必不可少。
位于瑞典林雪平的Agrican 公司意识到这一点，并使用FLIR 红外热像仪开发了一套自动化奶牛监测系统。
自动分析软件使用先进的算法在奶牛乳房热图像中检测正在恶化的乳腺炎。
FLIR A310红外热像仪提供分辨率为320 x 240像素的全辐射热画面。
Agrican 的创始人Ellinor Eineren 解释道：“现代奶牛业面临的一大难题是奶牛乳腺炎疾病。
乳腺炎是指奶牛乳房中持续出现炎症。
这种乳腺传染病存在致命风险，是奶牛最常患的一种疾病，但如果能够早期确诊，则非常容易治疗。
通常情况下会不断给受感染的奶牛挤奶，确保奶牛乳房中只有少许甚至没有牛奶积131存，从而避免引起感染病的细菌繁殖。
这样一来，动物自身的免疫系统就能在出现乳腺炎临床症状前摆脱细菌的入侵。
”Eineren 认为，使用传统手工的挤奶方法诊断正在恶化的乳腺炎相对简单。
“血液加速流动造成乳房升温是感染炎症的 症状，若奶牛乳房升温便可认定其患病。
农场主们在识别这些症状方面本应有大量的实际经验，但由于现代社会挤奶机取代人工进行挤奶，所以靠经验诊断并非易事。
”丢弃的牛奶由于大部分现代奶牛场中不再由人工挤奶，农场主就无法感知到乳房升温这一乳腺炎恶化的迹象。
“这对乳业来说是个棘手的问题。
乳腺炎给动物带来疼痛和不适，必须用抗生素加以治疗。
这样不仅会增加兽药成本，而且根据严格的欧洲规定，在所有抗生素残留物从动物体内排出前，所有挤出的牛奶都不能使用。
”尽管估计值有一定出入，但是能肯定，欧洲奶牛场的农场主们每年会因奶牛患上乳腺炎而损失上千万。
“平均每位奶农每年会因乳腺炎而损失20,000至60,000欧元，对此我很震惊。
机器视觉在奶牛个体识别中的研究进展
机器视觉在奶牛个体识别中的研究进展作者：王思懿来源：《农业工程技术·农业信息化》2020年第09期摘要：奶牛养殖是中国畜牧业重要的组成部分，为提高养殖场的规模和管理效率，增强产业经济效益，应用计算机视觉处理奶牛信息成为一种主流趋势。
奶牛个体的精确识别作为机器视觉处理奶牛信息的基础步骤，对其信息获取的准确性有着重要的影响。
该文将从牛只图像位置获取技术、牛只身份识别技术和增强牛只图像信息量技术对奶牛的精准识别进行综述。
关键词：计算机视觉;信息技术;奶牛;图像识别;研究1 机器视觉技术监管目前，中国奶牛养殖从整体上来看，有着规模小、养殖观念传统、缺乏养殖和管理经验等缺陷，这导致牧场的管理水平低下，影响了奶牛养殖的产量与质量[1]。
普遍的人力监管方式难以避免人为因素导致的牛奶质量问题，且其获取养殖场的综合信息能力较低。
因此为保证奶牛得到高效率的监管，增加养殖收益，使用机器视觉技术监管成为一种趋势。
机器视觉作为一种智慧农场实现的热点技术，具有非接触、不易干扰奶牛正常生活、长时间连续监控、算法更新迅速的优点。
对于奶牛的个体准确识别是机器视觉对获取到的奶牛图像进行各类体况分析的前提，也是将奶牛体况信息精准记录到每一只奶牛的基础技术。
该文将从以下三方面基础技术对奶牛个体的精准识别研究进展进行综述，即从图像中识别到奶牛具体位置的算法，对奶牛身份进行识别对应的算法，获取更多奶牛信息量的算法。
2 精確识别牛只技术2.1 牛只图像位置识别技术所有对于奶牛图像的各类人工智能分析方法，都建立在一个最基础的问题上——奶牛图像的获取。
摄像机等硬件设备能够拍摄获得奶牛所处场景的整体图像，但无法单独获取奶牛个体的图像。
因此，为了进行后续对奶牛个体动作和状态的分析，首先需要解决奶牛个体图像的准确提取。
顾静秋等[2]提出了使用聚类算法和熵结合的方式获取奶牛对象。
通过阈值区分天空、地面和目标对象的图像灰度，再对图像欧氏空间内的特征向量进行聚类，抽取分离奶牛对象。
《2024年牛面部识别算法设计与实现》范文
《牛面部识别算法设计与实现》篇一摘要：随着计算机视觉技术的发展，牛面部识别技术正成为现代农业与畜牧养殖行业的一项重要研究课题。
本文以设计并实现牛面部识别算法为核心，详细阐述了算法的原理、设计思路、实现方法以及实验结果分析。
通过该算法，能够有效地提高牛只的识别效率，为养殖业提供更智能化的管理手段。
一、引言牛面部识别技术是计算机视觉和图像处理技术的一个重要应用方向。
通过分析牛面部的特征信息，实现快速、准确的牛只识别，对提升畜牧养殖行业的生产效率和经济效益具有重要意义。
本文所设计的牛面部识别算法，旨在通过高效、稳定的算法流程，实现这一目标。
二、算法原理本算法主要基于机器学习中的目标检测与图像识别技术。
首先，通过训练一个深度学习模型来提取牛面部的特征信息，然后利用这些特征信息在实时图像中进行牛面部的检测与识别。
该算法设计主要包含以下几个步骤：1. 特征提取：通过深度学习模型提取牛面部的特征信息。
2. 目标检测：利用提取的特征信息在实时图像中检测牛面部的位置。
3. 图像识别：根据检测到的牛面部区域进行图像识别，实现牛只的准确识别。
三、算法设计1. 数据集准备：收集包含牛面部特征的图像数据，进行标注后作为训练深度学习模型的样本。
2. 模型训练：利用深度学习技术训练模型，提取牛面部的特征信息。
3. 特征提取与目标检测：在实时图像中运用训练好的模型进行特征提取和目标检测。
4. 图像识别与输出：根据检测到的牛面部区域进行图像识别，输出识别的牛只信息。
四、算法实现1. 特征提取与模型训练的实现：利用深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）实现模型的训练和特征提取。
2. 目标检测的实现：采用基于区域的目标检测算法（如Faster R-CNN）进行牛面部的检测。
3. 图像识别的实现：通过分类器对检测到的牛面部区域进行分类识别，输出相应的牛只信息。
五、实验结果分析本算法在多个不同场景下的实验数据集进行了测试，取得了良好的识别效果。
《基于活动量数据与多模态的奶牛个体识别研究》范文
《基于活动量数据与多模态的奶牛个体识别研究》篇一一、引言奶牛的个体识别对于养殖业的重要性不言而喻。
精准的个体识别不仅能够提升奶牛养殖的生产效率，而且对动物的健康管理、繁殖管理等方面也有着深远的影响。
近年来，随着科技的进步，特别是大数据与人工智能的崛起，越来越多的研究者开始探索利用活动量数据和多模态技术来进行奶牛的个体识别。
本文旨在研究这一领域的最新进展，以期为养殖业带来新的技术革新。
二、研究背景传统的奶牛个体识别方法主要是依靠人工观察或手动记录的方式，这种方式效率低下，易出错，难以满足现代养殖业的需求。
而随着传感器技术和计算机视觉技术的发展，活动量数据和多模态技术为奶牛个体识别提供了新的可能性。
三、研究方法本研究主要利用活动量数据和计算机视觉技术进行奶牛个体识别。
具体包括以下几个步骤：1. 数据收集：使用安装在奶牛颈部的活动量传感器，实时收集每只奶牛的活动量数据，同时使用高清摄像头对奶牛进行实时监控。
2. 数据预处理：对收集到的活动量数据进行清洗和预处理，去除异常值和无效数据。
同时，利用图像处理技术对监控视频进行处理，提取出奶牛的特征信息。
3. 特征提取：从活动量数据中提取出反映奶牛行为的特征，如活动频率、活动时间等；从图像中提取出奶牛的形态特征、行为特征等。
4. 个体识别：利用机器学习和深度学习算法，对提取出的特征进行训练和模型构建，实现奶牛的个体识别。
四、多模态技术应用多模态技术在奶牛个体识别中发挥了重要作用。
本研究将活动量数据和图像数据融合，形成多模态数据集。
通过这种方式，模型可以同时从活动量数据和图像数据中提取出有用的信息，从而提高个体识别的准确率。
具体应用包括：1. 数据融合：将活动量数据和图像数据进行时间同步，然后进行数据融合，形成多模态数据集。
2. 特征融合：从多模态数据集中提取出反映奶牛行为和形态的特征，然后进行特征融合，形成更全面的特征描述。
3. 模型训练：利用机器学习和深度学习算法，对融合后的特征进行训练和模型构建，实现奶牛的个体识别。
《2024年基于姿态估计的奶牛运动行为识别方法研究》范文
《基于姿态估计的奶牛运动行为识别方法研究》篇一一、引言奶牛的行为和运动对于动物福利和饲养管理具有深远影响。
有效的运动行为识别能够提供养殖过程中的实时信息，对于监控动物健康状态和预防潜在的健康问题具有重要的实践意义。
随着计算机视觉和人工智能技术的快速发展，基于姿态估计的奶牛运动行为识别方法逐渐成为研究的热点。
本文旨在研究基于姿态估计的奶牛运动行为识别方法，为养殖业提供新的技术手段。
二、研究背景及意义姿态估计技术在过去数年取得了显著的发展，该技术在人和其他动物的活动中已被广泛研究，而在家畜，尤其是奶牛行为识别中的应用还相对较少。
利用该技术可以准确地捕获和分析奶牛的行为特征和活动模式，从而为养殖业提供更精确的数据支持。
因此，基于姿态估计的奶牛运动行为识别方法研究具有重要的理论和实践意义。
三、方法与技术本研究采用基于深度学习的姿态估计技术，通过在奶牛视频中提取关键点信息，构建奶牛的姿态模型。
具体步骤如下：1. 数据收集：收集不同场景下的奶牛视频数据，包括不同时间、不同环境条件下的视频。
2. 预处理：对视频进行预处理，包括去噪、图像增强等操作，以提高姿态估计的准确性。
3. 姿态估计：利用深度学习算法对预处理后的视频进行姿态估计，提取出关键点信息。
4. 行为识别：根据提取的关键点信息，构建奶牛的行为模型，实现奶牛运动行为的自动识别和分类。
四、实验与结果分析我们采用多种实验手段对所提出的基于姿态估计的奶牛运动行为识别方法进行验证，具体实验数据和分析如下：1. 实验数据集：使用大规模的奶牛视频数据集进行实验，包括不同环境、不同场景下的视频数据。
2. 实验结果：通过对比传统的奶牛行为识别方法和基于姿态估计的方法，我们发现基于姿态估计的方法在准确性和效率上均具有显著优势。
具体来说，我们的方法在姿态估计的准确率上达到了90%。
机器视觉技术在奶牛精准化管理中的应用研究进展
机器视觉技术在奶牛精准化管理中的应用研究进展在科技的浩瀚海洋中，机器视觉技术如同一只敏锐的眼睛，它不仅捕捉着细节，更引领着农业领域的革新浪潮。
特别是在奶牛的精准化管理上，这项技术的应用可谓是一场革命性的变革，它正以前所未有的速度和精度，重塑着传统畜牧业的未来。
想象一下，一个牧场，数百头奶牛，每头牛都有着不同的性格、健康状况和生产性能。
在过去，这无疑是一项艰巨的任务——需要耗费大量的人力物力去观察、记录和分析。
然而，随着机器视觉技术的引入，这一切变得触手可及。
首先，让我们来谈谈数据收集的“望远镜”。
传统的数据收集方式就像是用肉眼观测星空，而机器视觉技术则相当于配备了强大的天文望远镜。
通过高清摄像头和传感器，我们能够实时监测奶牛的行为模式、活动量甚至是情绪变化。
这些数据不仅数量庞大，而且精确度极高，为后续的分析提供了坚实的基础。
接下来是数据处理的“大脑”。
如果说数据的收集是一场盛宴的准备，那么数据的处理则是盛宴的高潮。
在这里，我们利用先进的算法和模型对收集到的信息进行深入分析。
就像是一位细心的大厨，将食材转化为一道道美味佳肴，我们将原始数据转化为有价值的洞察。
比如，通过分析奶牛的活动量和行为模式，我们可以预测它们的发情期或是潜在的健康问题。
当然，不得不提的还有决策支持的“指南针”。
在拥有了如此丰富的数据和深入的分析之后，如何做出最佳的管理决策就显得尤为关键。
机器视觉技术在这方面同样表现出色。
它可以根据分析结果提供个性化的建议，比如调整饲料配比、优化圈养环境等，从而确保每一头奶牛都能得到最适合自己的照顾。
然而，尽管机器视觉技术在奶牛精准化管理中的应用前景广阔，但我们也必须正视其中的挑战。
技术的推广和应用需要资金的投入，这对于许多小型牧场来说可能是一大负担。
同时，技术的更新换代速度极快，如何保持持续的创新也是一个问题。
此外，随着技术的普及，如何保护动物福利、避免过度干预自然生态也是我们必须深思的问题。
综上所述，机器视觉技术在奶牛精准化管理中的应用无疑是一场革命。
《基于姿态估计的奶牛运动行为识别方法研究》范文
《基于姿态估计的奶牛运动行为识别方法研究》篇一一、引言随着现代畜牧业的发展，动物行为学的研究越来越受到重视。
其中，奶牛的运动行为研究对于提升其健康状况、生产效率及繁殖性能具有重要作用。
本文旨在探讨基于姿态估计的奶牛运动行为识别方法，旨在通过先进的技术手段实现对奶牛行为的准确、实时监测，从而为畜牧业的智能化管理提供科学依据。
二、奶牛运动行为研究的重要性奶牛的运动行为是反映其生理状态和健康状况的重要指标。
通过对奶牛运动行为的观察和分析，可以及时发现其潜在的健康问题，如疾病、营养不良等，从而采取相应的管理措施。
同时，了解奶牛的运动行为也有助于优化饲养环境，提高奶牛的生产效率和繁殖性能。
三、传统奶牛行为识别方法的局限性传统的奶牛行为识别方法主要依靠人工观察和记录，这种方法耗时耗力，且易受人为因素影响，导致识别结果的准确性不高。
随着计算机视觉和人工智能技术的发展，基于图像处理和机器学习的奶牛行为识别方法逐渐成为研究热点。
然而，这些方法往往忽略了奶牛姿态信息的重要性，导致行为识别的准确性和可靠性有待提高。
四、基于姿态估计的奶牛运动行为识别方法为了解决上述问题，本文提出了一种基于姿态估计的奶牛运动行为识别方法。
该方法通过计算机视觉技术，对奶牛的姿态进行实时监测和估计，从而实现对奶牛运动行为的准确识别。
具体步骤如下：1. 图像采集：利用高清摄像头对奶牛进行实时监控，获取其运动图像。
2. 姿态估计：通过深度学习技术，对获取的图像进行姿态估计，提取出奶牛的关键点信息，如头部、四肢等。
3. 行为识别：根据提取的姿态信息，结合机器学习算法，对奶牛的运动行为进行识别和分类。
4. 结果输出：将识别结果以可视化形式输出，便于人工观察和分析。
五、实验与分析为了验证本文提出的基于姿态估计的奶牛运动行为识别方法的有效性，我们进行了相关实验。
实验结果表明，该方法能够准确、实时地监测和识别奶牛的运动行为，且识别准确率较高。
与传统的奶牛行为识别方法相比，该方法具有更高的可靠性和稳定性。
《基于活动量数据和深度学习的奶牛个体识别方法研究》范文
《基于活动量数据和深度学习的奶牛个体识别方法研究》篇一一、引言随着农业智能化和现代化的不断发展，畜牧业也逐渐向智能化管理迈进。
在奶牛养殖领域，如何高效、准确地识别个体奶牛，是提高养殖效率、保障奶牛健康、优化资源配置的关键问题。
传统的奶牛识别方法主要依赖于人工观察和记录，不仅效率低下，而且容易出错。
因此，研究基于活动量数据和深度学习的奶牛个体识别方法，对于推动奶牛养殖业的智能化发展具有重要意义。
二、活动量数据的采集与分析活动量数据是反映奶牛行为特征的重要指标，对于个体识别具有重要意义。
在研究过程中，我们首先需要采集奶牛的活动量数据。
这可以通过在奶牛颈部佩戴加速度计等传感器设备实现。
通过传感器设备，我们可以实时监测奶牛的活动量，并记录下其活动时间、活动强度等数据。
在数据采集完成后，我们需要对活动量数据进行预处理和分析。
预处理包括去除噪声、填补缺失值等操作，以保证数据的准确性和可靠性。
分析过程中，我们可以采用统计学方法，如聚类分析、回归分析等，对不同个体奶牛的活动量数据进行比较和分析，从而提取出能够反映个体差异的特征。
三、深度学习在奶牛个体识别中的应用深度学习是一种强大的机器学习方法，可以自动提取数据的特征，并在大量数据中寻找规律。
在奶牛个体识别中，我们可以利用深度学习技术对活动量数据进行学习和训练，从而实现对个体奶牛的准确识别。
具体而言，我们可以采用卷积神经网络（CNN）等深度学习模型，对活动量数据进行特征提取和分类。
首先，我们需要将预处理后的活动量数据输入到模型中，让模型自动学习和提取数据的特征。
然后，通过训练模型，使其能够根据提取的特征对不同个体奶牛进行分类和识别。
在训练过程中，我们需要使用大量的标注数据，以帮助模型学习和优化。
四、实验与结果分析为了验证基于活动量数据和深度学习的奶牛个体识别方法的有效性，我们进行了实验。
实验过程中，我们采集了多头奶牛的活动量数据，并利用深度学习模型进行训练和测试。
基于条形码技术的奶牛个体识别系统的研究
基于条形码技术的奶牛个体识别系统的研究
安建强;马建辉;张金龙;于桂凤
【期刊名称】《农业网络信息》
【年(卷),期】2007(000)006
【摘要】本研究内容是把物流管理中的条形码技术应用到奶牛的个体识别上,通过图像识别技术把涂制在奶牛背部的"等宽双色条码"转换为系统的内部编号,再通过数据库与奶牛的实际编号相关联,结合其它的管理模块来实现奶牛场的信息化管理.【总页数】3页(P26-28)
【作者】安建强;马建辉;张金龙;于桂凤
【作者单位】廊坊市农林科学院,河北,廊坊,065000;廊坊市农林科学院,河北,廊坊,065000;霸州市畜牧兽医局,河北,霸州,065700;廊坊市农林科学院,河北,廊坊,065000
【正文语种】中文
【中图分类】S126
【相关文献】
1.基于VB6.0条形码自动识别系统开发研究 [J], 虞启凯;樊勇;王开和
2.VB在奶牛个体识别系统中的应用 [J], 姜万军;刘璎瑛;丁为民;柳平增;汪小旵
3.基于条形码技术的铁路车辆自动识别系统 [J], 任轶凝;吴芳美
4.基于图像处理的嵌入式一维条形码识别系统研究 [J],
5.基于VC的条形码产生与识别系统研究 [J], 苏康友
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传感器在奶(肉)牛养殖中的应用研究
传感器在奶（肉）牛养殖中的应用研究在现代科技飞速发展的时代，农业领域也迎来了革命性的变革。
传感器技术作为这场变革的先锋，已经广泛应用于奶（肉）牛养殖业，为提高生产效率、保障动物福利和确保产品质量开辟了新天地。
本文将探讨传感器在奶（肉）牛养殖中的应用及其带来的深远影响。
首先，传感器如同一位细心的“电子保姆”，在监测牛群健康方面发挥着不可或缺的作用。
通过植入或佩戴在牛身上的传感器，可以实时收集关于牛只体温、心率、活动量等关键生理参数的数据。
这些数据就像是一面镜子，映射出牛只的健康状况。
当数据异常时，传感器会立即发出警报，提醒养殖户及时采取措施，从而避免了疾病的蔓延和损失的扩大。
这种预警机制不仅提高了养殖效率，还极大地提升了动物的生存质量。
其次，传感器在饲养管理中扮演着“智能调度员”的角色。
它们能够精确测量饲料和水的消耗量，为养殖户提供科学的喂养方案。
就像是一位精打细算的管家，传感器确保每头牛都能得到恰到好处的营养，既不会营养不良，也不会导致浪费。
这种精细化管理不仅提升了资源的利用效率，还有助于减少环境污染，实现可持续发展。
再者，传感器在环境控制方面展现出了“环境守护者”的本色。
它们能够监测牛舍内的温度、湿度、通风等环境因素，并自动调整到最适宜牛只生长的状态。
这就像是为牛群打造了一个四季如春的乐园，让它们在舒适的环境中茁壮成长。
良好的环境条件不仅有利于牛只的健康，还能提高肉质和奶质，为消费者带来更优质的产品。
最后，传感器在追溯体系中起到了“信息桥梁”的作用。
通过记录每头牛从出生到销售的全过程数据，传感器为消费者提供了一个透明、可信的信息平台。
这就像是给每头牛配上了一张“身份证”，让消费者能够轻松查询到产品的来源和质量信息。
这种追溯体系不仅增强了消费者的信任感，还提升了产品的市场竞争力。
综上所述，传感器在奶（肉）牛养殖中的应用带来了诸多积极影响。
它不仅提高了养殖效率和产品质量，还促进了动物福利和环境保护。
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奶牛图像识别系统的研究汪依帆,李景辉,马燕(上海师范大学计算机系,上海200234)摘要 对奶牛图像识别系统作了研究,分析了奶牛图像的二值化处理,对光照过强、奶牛背部颜色等影响下的直方图作了分析,并提出了相应改进措施,给出了最佳阈值确定流程图。
为进一步完善二值化结果,提出了以黑色点为种子点作区域增长的算法,还提出对二值化图像的识别方法。
关键词 二值化;直方图;区域增长;识别率中图分类号 S126 文献标识码 A 文章编号 0517-6611(2009)06-02636-02Research on the Co w Image Recogn ition Syste m WANG Yi fan et al (Co mputer D epart m en,t Shangha iNor m alU ni versi ty ,Shanghai 200234)Abstract In this paper the cow m i age recogn i ti on syste m has been researched .The bi nar i zati on process f or co w m i age was analyzed .The hi s togra m under t he i nfl uence o f strong li gh,t t he color o f co w back was analyzed and t he corres pond i ng m easuresw ere given .The fl ow chart o f the deter m i nation for t he best thres holdw as g i ven .In order to m i prove t he result of bi nar i zati on process ,the al gor i th m of reg i onal gro w t h w it h bl ack poi nts taken as seedswas present ed .The recognition met hod f or bi nary m i age was g i ven .T he experm i ent a l results s howed t hat t he recog n iti on rate w i th 86%coul d be ach i eved w it h t he proposed m et hod .K ey words B i nar i zati on ;H i stogra m ;R eg i ona l gro w t h ;Recognition rate基金项目 上海师范大学产学研项目(DCL200802)。
作者简介 汪依帆(1985-),男,上海人,硕士研究生,研究方向:模式识别、图像处理。
收稿日期 2008 12 31国内对奶牛的识别主要是依靠人工方法,先将奶牛圈到指定位置,由工作人员对其拍照,然后将其与数据库中的奶牛图片作比对,随着近年来我国奶牛养殖业的发展,依靠传统人工方法来识别的工作量极大,且易出错。
奶牛背部由黑白块构成的图案各不相同,且终生不变,故可以此作为识别对象进行奶牛识别。
笔者分析了对奶牛背部图案的提取、处理和识别过程,并给出奶牛图像识别方法。
1 样本图像采集在奶牛养殖场实地拍摄了共100头奶牛照片,每头奶牛包括10张512 512照片,包括旋转、大小、光照和姿势的变化,人工去除原有背景并以绿色填充,作为试验样本。
2 奶牛图像的二值化处理 图像二值化处理是将灰度图像或彩色图像转化为二值图像(黑、白)的过程,因奶牛识别中以奶牛背部黑块和白块图案的分布为识别依据,故对奶牛图像作二值化处理是提取奶牛特征的重要步骤。
2.1 常用的直方图阈值确定法 对灰度图像直方图的阈值分割就是先确定一个处于图像灰度取值范围之中的灰度阈值,然后将图像中各个像素的灰度值都与这个阈值相比较,并根据比较结果将对应的像素分为两类[1]。
在奶牛图像识别系统中,就是把奶牛背部图案分为黑色和白色。
目前,常用的直方图阈值确定法包括: 最优阈值法(双峰法)。
所谓最佳阈值是指使目标和背景分割错误最小的阈值,它基于直方图形状分析,利用统计知识做分割处理,该文即采用此方法。
最大熵阈值分割法。
这类算法讨论的是基于图像的灰度级分布,通过分析图像灰度直方图的熵,找到最佳阈值。
最大化熵表明阈值化过程中获得最大信息的传输,它不需要先验知识,而且对于非理想双峰直方图的图像也可以进行分割,但在确定阈值时,尤其是确定多阈值时,计算量很大。
!最大类间方差法(Otsu 算法)[2]。
最大类间方差法的特点是可通过目标函数求极值来确定图像的阈值。
这种方法选取阈值效果较好,但当目标物灰度差别不明显、图像较为复杂时,会出现无法忍受的大块黑色区域,甚至丢失重要信息。
2.2 奶牛图像直方图的特点 对奶牛图像直方图作分析,发现由于在拍摄过程中,受到光照等外界环境因素干扰、奶牛自身斑块颜色等影响,使其直方图形状受到一定干扰,出现峰谷分布不明显或有多个峰谷出现等,对最佳阈值的选定造成偏差。
(1)光照过强。
由于样本图像是在奶牛场实地拍摄,故会产生一些光线特别强烈的照片,造成直方图向右偏移,如图1中a 和b 是同一头奶牛在不同光照条件下取RGB 图像中的R 分量图产生的直方图,其中,图1b 受光照影响明显大于图1a ,所以,图1b 的直方图明显向右偏移,如果在较低灰度值中寻找阈值就会造成误差。
经试验发现,图像的Y UV 空间比RGB 空间具有更好的认知均匀性[3],且具有与人视觉感知的一致性,所以对光照强烈的图像可在YUV 空间中寻找阈值以避免光照影响。
在YUV 空间中,Y 是颜色的亮度(B rightness),U 和V 是色调(Chro m i nance)。
试验中,笔者发现YUV 空间中的V 分量更能区分奶牛中的黑白色,故取V 分量图作为试验图。
从R GB 空间到YUV 空间的转换关系如下:Y U V=0.299000.587000.11400-0.14713-0.288860.436000.61500-0.51499-0.10001R G B (1)(2)直方图毛刺较多。
由于大部分奶牛背部的斑块并不是纯黑或纯白,且受污垢、泥土等外界因素影响,部分区域为褐色或灰色,这使得奶牛直方图并不一定呈现出两个波峰,且毛刺较多,可以采用邻阈平滑法对直方图进行处理,其基本思想是用直方图中的几个值代替一个值,这种方法简单有效,且计算速度快,其效果如图2所示。
2.3 最佳阈值的确定 最佳阈值的确定流程图见图3。
2.4 区域增长 确定最佳阈值t 0之后,大于t 0的像素值被认为是白色,标记为1,小于t 0的像素值被认为是黑色,标记为0,但按照阈值t 0分割后的二值图像中,有部分黑色像素责任编辑 王淼 责任校对 傅真治安徽农业科学,Jou r n al ofAnhu iAgr.i Sc.i 2009,37(6):2636-2637,2723图1 受光照影响的直方图F i g .1 Histogra m i nfluenced by suns hine注:a 为未平滑的直方图;b 为平滑后的直方图。
Note :a .H istogra m bef ore s m oot h i ng ;b .H ist ogra m after s m oot h i ng .图2 直方图的平滑处理F ig .2 S mooth trea t m ent of histo gram图3 直方图最佳阈值确定流程示意F i g .3 D eter m i nati on flo w of h i st ogra m opti m u m t hres hol d va l ue周围的点被误作白色,故笔者进一步以黑色点作为种子点进行区域增长。
区域增长的基本思想是将具有相似性质的像素点集合起来构成同一区域[5]。
设被标记为黑色的种子点的灰度值为b 0,判断种子点b 0的邻域8个点,其灰度值用b 1表示,当满足以下条件,则判断b 1与b 0相似,同为黑色,被标记为0:(1)|b 1-b 0|<T 1,其中,T 1为预设门限;(2)|r g 1-rg |<T 2,其中,rg 1为邻域点的红色与绿色差值,rg 为所有种子点的红色与绿色差值的平均值,T 2为预设门限;(3)|gb 1-gb |<T 2,其中,gb 1为邻域点的绿色与蓝色差值,gb 为所有种子点的绿色与蓝色差值的平均值。
因无法保证所有被标记的种子点的正确性,若仅按照上述条件(1),则有可能从被标记错误的种子点作区域增长,故在进行区域增长时,还需附加条件(2)、(3),以避免错误增长。
3 奶牛图像的识别3.1 归一化图像 为加快识别速度,识别前需将512 512的奶牛图像归一化为128 128。
对二值化处理后的图像,设1表示为白色,0表示黑色,2表示背景,该图像为三值化图像,所以,无法利用现成的函数对其进行归一化,故该系统使用下列算法对其作归一化处理:第一步:将整幅图像分割成128 128个小块,每个小块大小为4 4,设用a ij 表示小块;第二步:当a ij 全为1,或全为0,或全为2,则仍用1、0或2来表示该块;如该条件不满足,则进入第三步;第三步:以a ij 中分布最大的数值来表示该块。
3.2 识别奶牛图像 对于一幅二值化奶牛图像,将其与其余幅二值化图像进行比较。
比较的方法是逐一比较两幅图像对应像素点的值,找出与被识别图像相同数量点最多的那幅图像,如果为同一头奶牛,则认为识别正确,如果不是,则认为识别错误。
(下转第2723页)37卷6期 王倩等 土地利用动态度的时间分异分析企业诉诸法律执行的成本收益为C*=C s+C e,P*=(P-P t*+S)X i。
当市场价格下降时,企业倾向违约,一个合作组织(大户)诉诸法律执行的成本收益为:C*=C s+C e,P*=(P+ S)X i。
以合作组织(大户)从农副产品中获得的利益来建立企业和合作组织(大户)之间的博弈矩阵如下[10]:合作(1-m)P/Q,mPX i/Q+P i*X i(1-T)[(P*-P+ S)X i-C t/Q],(P-S)X i不合作(1-T)[(P*-P-S)X i-C t/Q],(P+S)X i(1-T)[(P*-P)X i-C t/Q],PX i这一博弈矩阵占优选择决定于m和S的大小,当二者达到一定的数值,由于此时企业面对较少的合作组织/大户,交易量较大,P*变得很大,诉诸法律后,无论谁违约都不是最佳选择,合作是双方的最优选择。