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                    視覺自動化檢測主要針對鋼卷、瓷器、鋼軌、鑄件、鋰電池殼、反光鏡、瓶體、金屬、木材生產線中產品表面劃痕、表面缺陷及顏色檢測。
                    熱線電話:13655163735/025-66018619
                    基于模式識別的動物機器視覺監測 自動準確測試
                    2024-05-07 10:35:19
                    這個對動物產品的日益增長的需求其特點是,在農民的末尾,越來越多的工作人員需要管理和監測庫存。畜牧業中動物的福利是許多農民關心的問題,這個動物福利在擁擠和許多不衛生的環境中,正在改善以防止疾病和傷害的傳播,下面我們來了解一下,基于模式識別的動物機器視覺監測。
                      在大型農場,追蹤單一動物的行為可能變得困難。這只動物不僅需要被發現,而且還需要觀察一段時間。為此目的,技術可以減輕負擔。由于人工檢測已經成為一種負擔得起的動物監測方法,視覺檢測在農民中得到了廣泛的應用。然而,有什么潛力農場動物的視覺追蹤?這真的是一種可靠和準確的監測動物的手段嗎?這就是這件事的主題視覺學習文章。
                    基于模式識別的動物自動監測
                      這些問題是在一篇發表在農業中的計算機與電子技術。簡單的回答是用計算機視覺方法進行視覺跟蹤,它在降低成本和勞動力方面具有巨大的潛力。監測動物行為和健康。作者的小組開始評估自動化方法在筆下識別標記豬的可行性。他們還想評估圖像處理的潛力,行為相關研究。在對照實驗條件下,作者將40頭豬分成四圈,每圈10頭,每間都有一個飲水器,提供食物。在整個實驗過程中,在天花板上安裝了一臺攝像機進行連續記錄。
                     
                      自動檢測預處理階段
                      每頭豬的追蹤都是按照豬背上畫的圖案進行的,為了自動檢測模式,首先對監控攝像機的圖像進行分割。在分割之前采用了幾個預處理階段,但的結果是擬合出一個與每個豬的位置相匹配的橢圓。模式提取之后,提取模式的描述符并計算其與模式數據庫中的描述符之間的距離。據報道為了達到平移和旋轉不變性,忽略了描述中的相位系數,只使用它們的幅值。結果給出了每個跟蹤豬的跟蹤ID。
                    自動識別準確測試
                      對人類觀察者進行了自動識別精度測試,報告了豬的平均正確識別準確率為88.7%。通過將劃分成區域并在其內定位豬,研究人員能夠識別豬的特征行為。例如,豬接近飲水器的次數可以計算出來;感染流感的豬會少去30%的飲水乳頭,這樣就可以建立一個疾病干預警報和動物監測系統。此外,豬傾向于蜷縮在角落睡覺,實驗中的休息區與飼養區相反,可以觀察到不同圍欄的休息行為,通過圖像的幾何測量可以估計每頭豬的體質量。
                     
                    總的來說,使用算法手段跟蹤動物的行為作者很好地證明了這是實現同樣目標的一種較小的侵入性方法,考慮到貼耳或耗時檢查的替代方法,基于模式識別的動物監測算法是一種安全無損的監測動物健康的方法。
                     
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