基于隱馬爾科夫模型的深度視頻哺乳母豬高危動作識別

薛月菊，楊曉帆，鄭 嬋，陳暢新，甘海明，李詩梅

基于隱馬爾科夫模型的深度視頻哺乳母豬高危動作識別

薛月菊1，楊曉帆1，鄭 嬋2，陳暢新1，甘海明1，李詩梅1

（1. 華南農業大學電子工程學院，廣州 510642；2. 華南農業大學數學與信息學院，廣州 510642）

哺乳母豬的高危動作和仔豬存活率有密切關系，能直接體現其母性行為能力，而這些高危動作又與其姿態轉換的頻率、持續時間等密切相關。針對豬舍環境下，環境光線變化、母豬與仔豬黏連、豬體形變等給哺乳母豬姿態轉換識別帶來的困難。該文以梅花母豬為研究對象，以Kinect2.0采集的深度視頻圖像為數據源，提出基于Faster R-CNN和隱馬爾科夫模型的哺乳母豬姿態轉換識別算法，通過Faster R-CNN產生候選區域，并采用維特比算法構建定位管道；利用Otsu分割和形態學處理提取疑似轉換片段中母豬軀干部、尾部和身體上下兩側的高度序列，由隱馬爾科夫模型識別姿態轉換。結果表明，對姿態轉換片段識別的精度為93.67%、召回率為87.84%。研究結果可為全天候母豬行為自動識別提供技術參考。

圖像處理；算法；模型；高危動作；哺乳母豬；Faster R-CNN；隱馬爾科夫模型；定位管道

0 引 言

在養豬場飼養環境下，母豬高危動作主要體現在姿態轉換次數、頻率和持續時間，這也是其母性行為優劣的重要體現，與仔豬成活率密切相關[1]。通過人工眼睛直接觀察或視頻監控觀察母豬姿態轉換具有強主觀性，且耗時費力[2]。母豬姿態轉換行為自動識別可為其母性行為特質和規律研究提供基礎信息，對防止仔豬踩壓死亡，提高仔豬生存率，降低豬場管理的人工成本意義重大[3-4]?！?br>