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申请/专利权人：山东峪口禽业有限公司

摘要：本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种基于产蛋异常检测的家禽兽医辅助系统，在该系统中，通过获取待检测蛋的可见光图像，并基于该可见光图像进行数据处理，得到蛋区域灰度图像，并确定蛋区域灰度图像中各个像素点的实际梯度方向、各个像素点相对基准像素点的理想梯度方向以及各个像素点对应的梯度方向阈值，从而得到纹理特征图像，基于该纹理特征图像，确定待检测蛋是否为软壳蛋。本发明通过获取待检测蛋的可见光图像，并对该可见光图像进行相应的数据处理，可以准确确定待检测蛋是否为软壳蛋这一产蛋异常情况，整个过程无需人为参与，有效降低了产蛋异常检测成本。

主权项：1.一种基于产蛋异常检测的家禽兽医辅助系统，其特征在于，包括图像采集模块、产蛋异常检测模块和产蛋异常反馈报告模块，所述图像采集模块用于获取待检测蛋的可见光图像，并将可见光图像发送给产蛋异常检测模块，所述产蛋异常检测模块用于接收可见光图像，并基于可见光图像进行数据处理，确定待检测蛋的异常检测结果，并将异常检测结果发送给产蛋异常反馈报告模块，所述产蛋异常反馈报告模块用于将异常检测结果发送给后台或者远端；所述确定待检测蛋的异常检测结果的方法包括：根据待检测蛋的可见光图像，对所述可见光图像进行数据处理，从而得到蛋区域图像；对蛋区域图像进行数据处理，得到蛋区域灰度图像，根据蛋区域灰度图像中各个像素点的灰度值，确定蛋区域灰度图像中各个像素点的实际梯度方向和梯度值；确定蛋区域灰度图像中的基准像素点，并根据蛋区域灰度图像中各个像素点的位置和基准像素点的位置，确定蛋区域灰度图像中各个像素点相对基准像素点的理想梯度方向；根据蛋区域灰度图像中各个像素点的灰度值、梯度值和位置以及基准像素点的位置，确定蛋区域灰度图像中各个像素点对应的梯度方向阈值；根据蛋区域灰度图像中各个像素点的实际梯度方向、各个像素点相对基准像素点的理想梯度方向以及各个像素点对应的梯度方向阈值，确定蛋区域灰度图像中各个像素点的纹理特征算子，从而得到纹理特征图像；根据纹理特征图像中各个像素点的纹理特征算子，确定待检测蛋是否为软壳蛋；所述确定蛋区域灰度图像中各个像素点对应的梯度方向阈值，包括：根据蛋区域灰度图像中各个像素点的位置以及基准像素点的位置，确定蛋区域灰度图像中各个像素点与基准像素点之间的距离，从而得到蛋区域灰度图像中各个像素点的第一梯度阈值调节因子；根据蛋区域灰度图像中各个像素点的灰度值和梯度值，确定蛋区域灰度图像中各个像素点的第二梯度阈值调节因子；根据蛋区域灰度图像中各个像素点的第一梯度阈值调节因子和第二梯度阈值调节因子，计算蛋区域灰度图像中各个像素点对应的梯度方向阈值；确定蛋区域灰度图像中各个像素点的第二梯度阈值调节因子对应的计算公式为： 其中，为蛋区域灰度图像中第i个像素点的第二梯度阈值调节因子，为蛋区域灰度图像中第i个像素点的灰度值，为蛋区域灰度图像中第i个像素点的梯度值；计算蛋区域灰度图像中各个像素点对应的梯度方向阈值对应的计算公式为： 其中，为蛋区域灰度图像中第i个像素点对应的梯度方向阈值，为梯度方向固定值，为蛋区域灰度图像中第i个像素点的第一梯度阈值调节因子，为蛋区域灰度图像中第i个像素点的第二梯度阈值调节因子；所述确定蛋区域灰度图像中各个像素点的纹理特征算子，包括：根据蛋区域灰度图像中各个像素点的实际梯度方向、各个像素点相对基准像素点的理想梯度方向以及各个像素点对应的梯度方向阈值，确定蛋区域灰度图像中各个像素点的三值编码；根据蛋区域灰度图像中各个像素点的八邻域像素点的三值编码，确定蛋区域灰度图像中各个像素点的纹理特征算子；确定蛋区域灰度图像中各个像素点的三值编码对应的计算公式为： 其中，为蛋区域灰度图像中第i个像素点的三值编码，为蛋区域灰度图像中第i个像素点的实际梯度方向，为蛋区域灰度图像中第i个像素点相对基准像素点的理想梯度方向，为蛋区域灰度图像中第i个像素点对应的梯度方向阈值。

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