一种基于红外图像的猪的呼吸频率检测方法及装置.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115998283A(43)申请公布日2023.04.25(21)申请号202211672293.9G06V20/40(2022.01)(22)申请日2022.12.26G06V10/25(2022.01)(71)申请人湖南农业大学地址410000湖南省长沙市芙蓉区农大路1号申请人湖南省农业装备研究所(72)发明人张良李明方逵朱幸辉黄金其黄晶晶王志伟尹刚童彤李辉熊昊谢景鑫王珑翰(74)专利代理机构长沙德权知识产权代理事务所(普通合伙)43229专利代理师陈艳(51)Int.Cl.A61B5/08(2006.01)权利要求书4页说明书9页附图3页(54)发明名称一种基于红外图像的猪的呼吸频率检测方法及装置(57)摘要本发明公开一种基于红外图像的猪的呼吸频率检测方法及装置，检测方法包括：(1)使用红外视频图像采集设备采集猪面部的红外视频图像采集；(2)标记感兴趣的区域；(3)猪鼻孔边缘角点检测；(4)猪鼻孔边缘角点跟踪；(5)猪鼻孔呼吸剖面像素平均值计算；(6)基于离散傅里叶变换的猪的呼吸频率计算。本发明针对现有机器视觉的猪的呼吸频率检测精度受环境光线、猪的行为及环境干扰物等影响，采用红外视频图像设备采集猪只的红外视图图像，传输并存储到计算机中，再由软件系统进行相应的算法处理和识别，并由计算机输出目标猪的呼吸频率，可同一时间检测多只猪的呼吸频率，使猪的呼吸频率检测结果的稳定性和精确度更高。CN115998283ACN115998283A权利要求书1/4页1.一种基于红外图像的猪的呼吸频率检测方法，其特征在于，包括：(1)使用红外视频图像采集设备采集猪面部的红外视频图像采集；(2)标记感兴趣的区域；(3)猪鼻孔边缘角点检测；(4)猪鼻孔边缘角点跟踪；(5)猪鼻孔呼吸剖面像素平均值计算；(6)基于离散傅里叶变换的猪的呼吸频率计算。2.根据权利要求1所述的基于红外图像的猪的呼吸频率检测方法，其特征在于，步骤(2)中包括以下步骤：A.使用矩形框在鼻孔区域周围手动标记感兴趣的区域；B.在猪面部的红外图像上标记感兴趣的区域；C.使用角点检测和注册过程自动跟踪。3.根据权利要求1所述的基于红外图像的猪的呼吸频率检测方法，其特征在于，步骤(3)中包括以下步骤：选择像素强度为角点特征点，并进行跟踪检测呼吸频率；使用最小特征检测方法实现角点检测；角点检测器通过窗口函数扫描图像，在不同方向上移动窗口确定图像强度的平均变化。角点检测器的运算公式可以表示为：式中，E表示原始窗口和移动后窗口之间的平方差之和；p表示x方向上的窗口位移；q表示y方向上的窗口位移；ω(x,y)表示窗口的加权函数；I(x+p,y+p)表示移动后窗口内像素的强度；I(x,y)表示原始窗口内像素的强度；使用泰勒级数展开简化上述表达式：I(x+p,y+q)‑I(x,y)≈pIx+qIy#(2)得到：2E(p,q)≈∑x∑yω(x,y)[pIx+qIy]#(3)矩阵表示为：式中M可以表示为：α和β是矩阵M的特征值，定义一个参数R表示为：R＝min(αβ)#(6)当R的值大于阈值，则该区域被视为角点。4.根据权利要求1所述的基于红外图像的猪的呼吸频率检测方法，其特征在于，步骤2CN115998283A权利要求书2/4页(4)中包括以下步骤：选取猪鼻孔边缘作为跟踪点，对跟踪点进行跟踪，计算出序列图像间的位移量，从而实现红外图像配准；对于序列红外图像，其中，x，y表示跟踪点的像素坐标，t表示时间序列，则红外图像的像素值为I(x,y,t)；假设，和前一帧图像相比，图像之间仅发生位移且亮度不变，则有：I(x,y,t)＝I(x+dx,y+dy,t+τ)#(7)其中dx、dy是位移量，τ为时间变量，令d＝(dx,dy)表示位移变化量。由上式可知，将t时刻图像中各个像素点平移d的位置，就能够得到t+τ时刻图像的相应窗口中各个像素点；跟踪算法的目的即是求解偏移量d；定义误差量ε为：式中，W是特征窗口。使用I表示t时刻图像，J表示t+τ时刻图像，用积分来表示公式8，等效为：式中，X＝(x,y)为像素坐标。根据泰勒公式展开得到：为了求解偏移量d，令这时ε取得极小值。则有：其中，可将式12变换为：T∫∫W[J(X)‑I(X)]g(X)dX＝‑[∫∫Wg(X)g(X)dX]d#(13)令TZ＝‑[∫∫Wg(X)g(X)dX]#(14)e＝∫∫W[J(X)‑I(X)]g(X)dX#(15)即可求得偏移量：d＝Z‑1e#(16)获得两帧图像间的位移，进而根据位移量将两帧进行配准，获得每一帧图像中猪鼻孔边缘像素点。3CN115998283A权利要求书3/4页5.根据权利要求1所述的基于红外图像的猪的呼吸频率检测方法，其特征在于，步骤(5)中包括以下步骤：通过