牧畜智能監控系統

覃泓錕 汪禹辰 凌宇翔 阮鑫 韓林暉

摘 要：本篇文章介紹了一個以圖像識別技術為基礎的牧畜智能監控系統。該系統由環境數據采集單元、圖像收集單位、控制器、終端裝置等組成。環境采集單位用于農場的健康、行為活動等資料采集，由Zig Bee網絡將圖像識別技術獲取的資料傳輸至數據終端，測量中心將數據傳輸至終端設備。該系統主要應用于飼養場內的關于飼養動物數據收集工作，實現了智能監控檢測功能?？刂圃O備單位可以根據環境的自動調整和終端設備進行遠程控制。終端裝置用于顯示環境和圖像資料，并用于識別牧畜行為和對其的操作。

關鍵詞：環境采集單元；Zig Bee；圖像采集單元；控制設備單元；智能化畜牧業

1 牧畜智能監控系統的總體方案設計

我國是一個肉類消費大國，也是個畜牧業養殖行業發展迅速的國家，2019年出欄豬頭數達71557萬頭，豬肉的產量達5493萬噸。傳統以農村家族圈養的產量已難以滿足市場需要，養殖行業的現代化以及居民們對肉食消費的持續增長，使規模養殖場取代傳統的家族圈養成為主要供應肉食的方式。在健康養殖概念下，找到符合現代化規模的養殖場監控方案，對規?；B殖場進行有效監控，及時發現問題并采取措施，改善養殖環境，降低病害發生率，對保障安全和順利生產起著重要作用。

2 設計方案

該項目由多種技術組成，首先使用智能拼接技術。有兩個攝像頭同時拍照抓捉養殖場，我們需要使用視頻拼接技術來將兩個圖像分別拼接起來。圖像拼接技術是通過預處理將相互間存在的重疊部分圖像添加到相互間的重疊部分。圖像與變換、重抽樣、圖像混合后，形成更廣闊視角或360°視角全景圖像的技術。視頻拼接技術不同的地方在于，拼接對象從靜態圖像轉換成連續數個圖象序列的拼接對象。圖像拼接技術的主要步驟包括圖像預處理、圖像配置和融合圖像。經小組成員實驗驗證，采集到的實際養殖場數據是基于sift特征點進行的，采用了更強有效、實時的視頻拼接技術，獲得了更強的效率和實時性。

其次，畜牧檢測技術，將牲畜和背景區分開，并讀出牲畜的顯著特征。在此過程中，需要避免自然環境如人工或光照、陰影的作用。常用目標探測方法有時間差分、背景法、光流和基于色彩特征的探測方法，以及紋理特征等。與時間差、背景差分、光流等方法相比，采用顏色和紋理特征檢測的方法更精確，對牲畜檢測也更適用。采用以顏色為基礎的紋理特征檢測法，基本可以探測到牲畜的初始位置和地區，從而達到算法的要求。

牲畜追蹤技術、牲畜檢測問題的解決就是對牲畜進行跟蹤。牲畜跟蹤是技術成功的前提條件。這一過程需要對視頻圖像序列進行分析和處理，通過得到該坐標，然后從獲得的特征值與每次得到的圖像中的運動目標結合，從而獲得目標運動軌跡。目標跟蹤是處于開發的領域，不斷產生新方法，根據追蹤方式的原則特征，現有跟蹤方式可分為基于匹配跟蹤的追蹤方式和基于監測跟蹤的追蹤方式。

3 總結

在健康養殖概念下，找到符合現代化規模的養殖場監控方案，對規?；B殖場進行有效監控，及時發現問題并采取措施，改善養殖環境，降低病害發生率，對保障安全和順利的生產起著重要作用。