一种基于图像特征分析的猪粪便智能检测系统的制作方法

本发明涉及图像处理及分析，具体涉及一种基于图像特征分析的猪粪便智能检测系统。

背景技术：

1、对于猪粪便的识别检测涉及图像处理和分析的技术，通过收集和分析猪粪便的图像数据，可以生成大量的信息用于决策制定，这样的数据驱动方法有助于优化养殖管理策略，提高农业生产的可持续性，同时可以帮助农场管理者更好地了解猪场内的状况。通过及时处理废物，提高清洁效率，有助于提高养殖效率和减少资源浪费。

2、目前基于图像特征进行猪粪便的检测一般基于全图直接进行神经网络识别，但实际中由于猪身遮挡无法获取地面部分区域，猪舍地面可能存在土块杂质、水渍的干扰的问题，导致无法精确的得到属于粪便的区域，影响基于图像特征生成的数据的准确性，不利于决策制定。

技术实现思路

1、为了解决现有方法获取粪便区域不够准确的技术问题，本发明的目的在于提供一种基于图像特征分析的猪粪便智能检测系统，所采用的技术方案具体如下：

2、图像采集模块：以预设采样间隔获取猪舍每个围栏的俯视图像；

3、图像分割模块：对所述俯视图像进行图像分割，获取猪舍地面区域；

4、初步筛选模块：根据每个所述猪舍地面区域的边缘像素点数量的相对比例，获取每个所述猪舍地面区域的边缘参数；根据所述猪舍地面区域内所有像素点的整体灰度值与裸露地面先验灰度值的偏离特征，获取覆盖可能性参数；根据每个所述猪舍地面区域内像素点的灰度值离散特征，结合所述边缘参数和所述覆盖可能性参数，获取筛选参数；根据所述筛选参数筛选出目标地面区域；

5、精细筛选模块：根据所述目标地面区域内像素点的分布特征，结合所述筛选参数获取每个所述目标地面区域的粪便区域可能性；根据所述粪便区域可能性，筛选出待测猪粪便区域；

6、粪便检测模块：将每个所述待测猪粪便区域的图像通过预训练的神经网络，获取目标猪粪便区域；将每个围栏对应的所有所述俯视图像中的所述目标猪粪便区域进行叠加拼合，获取每个围栏的完整猪粪便区域。

7、进一步地，所述边缘参数的获取方法包括：

8、通过sobel算子获取所述俯视图像的边缘像素点；获取所述猪舍地面区域内包含的边缘像素点数量的极差作为分母参数；将每个所述猪舍地面区域内包含的边缘像素点数量与所述分母参数的比值作为每个所述猪舍地面区域的边缘参数。

9、进一步地，所述覆盖可能性参数的获取方法包括：

10、将每个所述猪舍地面区域内所有像素点的灰度平均值与所述裸露地面先验灰度值的差值绝对值，作为每个所述猪舍地面区域的覆盖可能性参数。

11、进一步地，所述筛选参数的获取方法包括：

12、将所述猪舍地面区域内像素点灰度值的平均绝对偏差作为纹理粗糙参数；

13、将每个所述猪舍地面区域的所述纹理粗糙参数、所述边缘参数和所述覆盖可能性参数的乘积归一化后，作为每个所述猪舍地面区域的筛选参数。

14、进一步地，所述目标地面区域的获取方法包括：

15、将所述筛选参数大于预设覆盖物存在阈值的猪舍地面区域作为目标地面区域。

16、进一步地，所述粪便区域可能性的获取方法包括：

17、利用8-链码对所述目标地面区域进行处理，获取相邻链码的夹角，构成夹角序列；分析夹角序列内夹角的统计特征，获得第一参数；

18、将目标地面区域内像素点梯度幅值的平均绝对偏差作为第二参数；

19、分析所述目标地面区域内整体灰度趋势特征，获取第三参数；

20、将所述第一参数、所述第二参数和所述第三参数的乘积利用指数函数映射并归一化，获得所述目标地面区域的粪便区域可能性。

21、进一步地，所述第一参数的获取方法包括：

22、将所述夹角序列中夹角进行余弦变换，获得夹角余弦值序列，将所述夹角余弦值序列中每个余弦值进行负相关映射，并将映射结果求和，获得第一参数。

23、进一步地，所述第三参数的获取方法包括：

24、将所述目标地面区域内所有像素点中最大灰度值与平均灰度值的差进行负相关映射，获得整体偏向参数；将所述目标地面区域的所述筛选参数与所述整体偏向参数的乘积作为第三参数。

25、进一步地，所述待测猪粪便区域的获取方法包括：

26、将所述粪便区域可能性大于等于预设粪便区域可能性阈值的所述目标地面区域标记为待测猪粪便区域。

27、进一步地，所述猪舍地面区域的获取方法包括：

28、利用otsu算法对所述俯视图像进行处理，获取猪舍地面图像；将所述猪舍地面图像利用选择性搜索算法进行处理，获取猪舍地面区域。

29、本发明具有如下有益效果：

30、本发明针对现有方法获取粪便区域不够准确的技术问题，提出了一种基于图像特征分析的猪粪便智能检测系统。本发明首先以预设采样间隔获取猪舍每个围栏的俯视图像，以便最后将多幅图像进行拼合叠加，减少因为猪身遮挡导致的无法获取部分地面图像的情况；进一步利用图像分割，获取猪舍地面区域，排除猪身区域干扰；进一步利用猪舍地面区域的平滑特征、边缘参数和覆盖可能性参数，筛选猪舍地面区域，排除裸露地面区域干扰，获得目标地面区域，缩小猪粪便区域搜索范围；进一步根据所述目标地面区域内像素点的分布特征，筛选目标地面区域，减少土块、水渍区域的干扰，获得待测猪粪便区域，进一步缩小住粪便区域的搜索范围；最后将待测猪粪便区域的图像输入神经网络，识别目标猪粪便区域，然后进行拼合叠加，获得完整猪粪便区域。本发明通过多次筛选，将最有可能是猪粪便的区域筛选出来，从而输入神经网络中进行最终识别，减少干扰因素，提升识别准确性，并减少需要神经网络处理的图像区域，减少计算量，提升检测效率。

技术特征：

1.一种基于图像特征分析的猪粪便智能检测系统，其特征在于，所述系统包括：

2.根据权利要求1中所述的一种基于图像特征分析的猪粪便智能检测系统，其特征在于，所述边缘参数的获取方法包括：

3.根据权利要求1中所述的一种基于图像特征分析的猪粪便智能检测系统，其特征在于，所述覆盖可能性参数的获取方法包括：

4.根据权利要求1中所述的一种基于图像特征分析的猪粪便智能检测系统，其特征在于，所述筛选参数的获取方法包括：

5.根据权利要求1中所述的一种基于图像特征分析的猪粪便智能检测系统，其特征在于，所述目标地面区域的获取方法包括：

6.根据权利要求1中所述的一种基于图像特征分析的猪粪便智能检测系统，其特征在于，所述粪便区域可能性的获取方法包括：

7.根据权利要求6中所述的一种基于图像特征分析的猪粪便智能检测系统，其特征在于，所述第一参数的获取方法包括：

8.根据权利要求6中所述的一种基于图像特征分析的猪粪便智能检测系统，其特征在于，所述第三参数的获取方法包括：

9.根据权利要求1中所述的一种基于图像特征分析的猪粪便智能检测系统，其特征在于，所述待测猪粪便区域的获取方法包括：

10.根据权利要求1中所述的一种基于图像特征分析的猪粪便智能检测系统，其特征在于，所述猪舍地面区域的获取方法包括：

技术总结本发明涉及图像处理及分析技术领域，具体涉及一种基于图像特征分析的猪粪便智能检测系统。本发明首先获取猪舍每个围栏的俯视图像；进一步利用图像分割，获取猪舍地面区域；进一步筛选猪舍地面区域，获得目标地面区域，缩小猪粪便区域搜索范围；进一步筛选目标地面区域，获得待测猪粪便区域，进一步缩小搜索范围；最后将待测猪粪便区域的图像输入神经网络，识别目标猪粪便区域，然后进行拼合叠加，获得完整猪粪便区域。本发明通过多次筛选，将最有可能是猪粪便的区域筛选出来，从而输入神经网络中进行最终识别，减少干扰因素，提升识别准确性，并减少需要神经网络处理的图像区域，减少计算量，提升检测效率。技术研发人员：李京林,蔺超,张秋桐,曾孔彩,魏明寅,薛玲华,宫恺,毕晋燕,王继振,滕日营受保护的技术使用者：大连坤塬科技发展有限公司技术研发日：技术公布日：2024/8/20