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基于現場視頻的豬只運動量檢測算法

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基于現場視頻的豬只運動量檢測算法
論文目錄
 
摘要第1-5頁
abstract第5-10頁
1 引言第10-15頁
 1.1 研究背景與意義第10-11頁
 1.2 目前面臨的難題與研究發展方向第11-13頁
  1.2.1 復雜自然條件下的豬只檢測困難第11-12頁
  1.2.2 多目標豬只跟蹤困難第12-13頁
  1.2.3 豬只行為的量化評估指標欠缺第13頁
  1.2.4 行為分析與預測技術不成熟第13頁
 1.3 研究內容第13-14頁
 1.4 論文組織結構第14-15頁
2 豬只檢測與跟蹤的相關基礎研究第15-31頁
 2.1 識別算法第15-20頁
  2.1.1 基于背景建模的目標識別算法第15頁
  2.1.2 基于顏色空間的目標識別算法第15-17頁
  2.1.3 基于顯著度的目標識別算法第17-18頁
  2.1.4 基于圖像特征的目標識別算法第18-20頁
 2.2 分割算法第20-22頁
  2.2.1 基于OTSU的分割算法第20頁
  2.2.2 基于邊緣檢測的分割算法第20-22頁
  2.2.3 基于分水嶺的分割算法第22頁
  2.2.4 基于Graph Cut的分割算法第22頁
 2.3 個體定位算法第22-23頁
  2.3.1 基于人工標記的豬只個體識別算法第23頁
  2.3.2 基于橢圓擬合豬只個體定位法第23頁
 2.4 跟蹤算法第23-27頁
  2.4.1 基于背景建模的跟蹤算法第23-25頁
  2.4.2 基于視頻流時空信息的跟蹤算法第25頁
  2.4.3 基于光流的跟蹤算法第25-26頁
  2.4.4 基于Mean Shift均值漂移的跟蹤算法第26-27頁
  2.4.5 基于kmeans聚類的豬只跟蹤算法第27頁
 2.5 運動檢測的相關研究第27-31頁
  2.5.1 無線射頻識別技術第27頁
  2.5.2 傳感器技術第27-28頁
  2.5.3 數字圖像處理技術第28-31頁
3 基于現場視頻的豬只運動量檢測算法第31-47頁
 3.1 基于動態選擇顏色通道的目標識別第32-34頁
 3.2 基于連通區域的噪聲消除第34-37頁
 3.3 基于邊緣檢測的粘連與遮擋分割處理第37-38頁
 3.4 基于最小化代價函數的橢圓擬合第38頁
 3.5 基于最短距離匹配法的豬只跟蹤第38-42頁
 3.6 基于規則集約束的關聯匹配跟蹤第42-44頁
 3.7 改進的出錯應對、重尋回與重派號機制第44-45頁
 3.8 豬只運動量提取算法第45-47頁
4 基于豬只運動量檢測的應用探索第47-51頁
 4.1 豬只常規運動分類第47-48頁
 4.2 豬只活動規律分析第48-49頁
 4.3 不同飼養密度下的活躍度分析第49-51頁
5 實驗與分析第51-69頁
 5.1 測試數據集介紹第51-53頁
 5.2 基于動態選擇顏色通道的目標識別試驗第53-54頁
 5.3 抗干擾的豬只檢測與跟蹤效果測試第54-58頁
  5.3.1 光照干擾第54-56頁
  5.3.2 粘連第56-57頁
  5.3.3 遮擋第57-58頁
 5.4 豬只檢測與跟蹤準確率分析第58-61頁
 5.5 運動參量測試第61-62頁
 5.6 基于豬只運動量的應用試驗第62-69頁
  5.6.1 豬只行為分類試驗第62-64頁
  5.6.2 豬只日常活動規律表征第64-66頁
  5.6.3 豬只群體擁擠程度檢測第66-69頁
6 總結與展望第69-71頁
致謝第71-72頁
參考文獻第72-75頁
附錄:攻讀碩士學位期間的科研工作第75頁

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