基于头颈部轮廓拟合直线斜率特征的奶牛跛行检测方法

针对人工跛行检测不够及时,难以发现突发中、重度跛行及轻度跛行行为的问题,该文提出了一种基于正态分布背景统计模型(normal background statistical model,NBSM)与局部循环中心补偿跟踪模型(local circulation center compensation track,LCCCT)和线性斜率最近邻分类(distilling data of KNN,DSKNN)技术的奶牛跛行检测方法。首先利用NBSM模型对奶牛序列图像中的目标奶牛像素区域进行分割,然后对得到的奶牛像素区域利用LCCCT模型提取目标奶牛身体前部像素区域,用其区域通过DSKNN模型提取目标奶牛的头部、颈部以及与颈连接的背部轮廓线拟合直线斜率数据,基于大样本视频序列帧数据将视频集制成轻度跛行、中重度跛行及正常等3类标签的斜率数据集。为了验证算法的有效性,对随机选取的18段奶牛视频进行了验证,其中正常奶牛、轻度跛行奶牛及中重跛行奶牛视频段各6段,获得头部、颈部及背部连接处的拟合直线斜率数据集。在未清洗的数据集上,分别利用SVM、Naive Bayes以及KNN分类算法进行了奶牛跛行的分类检测试验,试验结果表明,SVM与Naive Bayes跛行分类检测正确率均为82.78%,KNN奶牛跛行检测正确率为81.67%。将未清洗的数据集进行清洗后,3类算法的结果表明,KNN分类算法的跛行检测正确率达93.89%,高于SVM分类算法的91.11%及Naive Bayes分类算法的86.11%。上述结果表明通过头部、颈部及背部连接处的拟合直线斜率特性可以正确检测奶牛跛行,未清洗的数据经数据清洗后,KNN分类算法可以取得更好的检测结果。该研究结果对于奶牛跛行疾病的预防、诊断具有重要意义。

奶牛跛行自动识别技术研究现状与挑战

奶牛跛行是奶牛发生肢蹄病的外在表现。人工识别跛行奶牛存在效率低、成本高、主观性强等问题。奶业对奶牛跛行自动识别技术需求日益强烈。本文从机器视觉技术、压力分布测量技术、可穿戴技术、行为分析技术和跛行分类技术5个方面,分析了奶牛跛行自动识别技术的原理、功能、特点及研究现状。总结发现,当前奶牛跛行自动识别技术研究大多集中在传感器研发和算法开发,而性能验证和决策支持的研究较少,面临的主要挑战包括高质量跛行识别数据获取难度大,缺乏早期跛行识别技术手段,奶牛个体差异干扰模型识别精度,牧场非结构化环境对识别系统性能要求高,以及技术应用效果难评估等。因此,为促进奶牛跛行自动识别技术的发展,建议推动牧场跛行监测数据共享,研究奶牛个体跛行判别模型的构建方法,开发融合跛行检测、体况评分等多功能的一体化智能通道,并分析评价跛行自动识别技术应用在保障动物福利、环境生态、粮食安全等方面的重要意义。

基于时空流特征融合的俯视视角下奶牛跛行自动检测方法

[目的/意义]奶牛跛行检测是规模化奶牛养殖过程中亟待解决的重要问题,现有方法的检测视角主要以侧视为主。然而,侧视视角存在着难以消除的遮挡问题。本研究主要解决侧视视角下存在的遮挡问题。[方法]提出一种基于时空流特征融合的俯视视角下奶牛跛行检测方法。首先,通过分析深度视频流中跛行奶牛在运动过程中的位姿变化,构建空间流特征图像序列。通过分析跛行奶牛行走时躯体前进和左右摇摆的瞬时速度,利用光流捕获奶牛运动的瞬时速度,构建时间流特征图像序列。将空间流与时间流特征图像组合构建时空流融合特征图像序列。其次,利用卷积块注意力模块(Convolutional Block Attention Module, CBAM)改进PP-TSMv2 (PaddlePaddle-Temporal Shift Module v2)视频动作分类网络,构建奶牛跛行检测模型Cow-TSM (Cow-Temporal Shift Module)。最后,分别在不同输入模态、不同注意力机制、不同视频动作分类网络和现有方法 4个方面对比,进行奶牛跛行实验,以探究所提出方法的优劣性。[结果和讨论]共采集处理了180段奶牛图像序列数据,跛行奶牛与非跛行奶牛视频段数比例为1∶1,所提出模型识别精度达到88.7%,模型大小为22 M,离线推理时间为0.046 s。与主流视频动作分类模型TSM、PP-TSM、PP-TSMv2、SlowFast和TimesFormer模型相比,综合表现最好。同时,以时空流融合特征图像作为输入时,识别精度分别比单时间模态与单空间模态分别提升12%与4.1%,证明本研究中模态融合的有效性。通过与通道注意力(Squeeze-and-Excitation, SE)、卷积核注意力(Selective Kernel, SK)、坐标注意力(Coordinate Attention, CA)与CBAM不同注意力机制进行消融实验,证明利用CBAM注意力机制构建奶牛跛行检测模型效果最佳。最后,与现有跛行检测方法进行对比,所提出的方法同时具有较好的性能和实用性。[结论]本研究能够避免侧视视角下检测跛行奶牛时出现的遮挡问题,对于减少奶牛跛行发生率、提高牧场经济效益具有重要意义,符合牧场规模化建设的需求。

基于加速度传感器的肉鸡步态检测方法研究与实现

[目的]针对目前平养肉鸡跛行检测主要依靠饲养员的人为观察,存在主观因素强、效率低等问题,提出一种基于三轴加速度传感器的肉鸡步态检测方法。[方法]研制了一种基于三轴加速度传感器的无线运动脚环,通过肉鸡行走自检测(WSD)算法确定肉鸡行走的有效数据点,利用逻辑回归算法建立肉鸡健康与跛行二分类模型,最后通过欧氏距离度量肉鸡跛行程度。[结果]无线运动脚环能快速采集和传输肉鸡腿部运动信息,肉鸡健康与跛行二分类模型的平均准确率为93.88%,通过欧氏距离可以近似表征肉鸡跛行的严重程度。[结论]提出了一套肉鸡步态自动检测算法,为平养条件下肉鸡步态检测提供一种新方法。