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申请/专利权人：大连坤塬科技发展有限公司

摘要：本发明涉及图像处理及分析技术领域，具体涉及一种基于图像特征分析的猪粪便智能检测系统。本发明首先获取猪舍每个围栏的俯视图像；进一步利用图像分割，获取猪舍地面区域；进一步筛选猪舍地面区域，获得目标地面区域，缩小猪粪便区域搜索范围；进一步筛选目标地面区域，获得待测猪粪便区域，进一步缩小搜索范围；最后将待测猪粪便区域的图像输入神经网络，识别目标猪粪便区域，然后进行拼合叠加，获得完整猪粪便区域。本发明通过多次筛选，将最有可能是猪粪便的区域筛选出来，从而输入神经网络中进行最终识别，减少干扰因素，提升识别准确性，并减少需要神经网络处理的图像区域，减少计算量，提升检测效率。

主权项：1.一种基于图像特征分析的猪粪便智能检测系统，其特征在于，所述系统包括：图像采集模块：以预设采样间隔获取猪舍每个围栏的俯视图像；图像分割模块：对所述俯视图像进行图像分割，获取猪舍地面区域；初步筛选模块：根据每个所述猪舍地面区域的边缘像素点数量的相对比例，获取每个所述猪舍地面区域的边缘参数；根据所述猪舍地面区域内所有像素点的整体灰度值与裸露地面先验灰度值的偏离特征，获取覆盖可能性参数；根据每个所述猪舍地面区域内像素点的灰度值离散特征，结合所述边缘参数和所述覆盖可能性参数，获取筛选参数；根据所述筛选参数筛选出目标地面区域；精细筛选模块：根据所述目标地面区域内像素点的分布特征，结合所述筛选参数获取每个所述目标地面区域的粪便区域可能性；根据所述粪便区域可能性，筛选出待测猪粪便区域；粪便检测模块：将每个所述待测猪粪便区域的图像通过预训练的神经网络，获取目标猪粪便区域；将每个围栏对应的所有所述俯视图像中的所述目标猪粪便区域进行叠加拼合，获取每个围栏的完整猪粪便区域；所述边缘参数的获取方法包括：通过Sobel算子获取所述俯视图像的边缘像素点；获取所述猪舍地面区域内包含的边缘像素点数量的极差作为分母参数；将每个所述猪舍地面区域内包含的边缘像素点数量与所述分母参数的比值作为每个所述猪舍地面区域的边缘参数；所述覆盖可能性参数的获取方法包括：将每个所述猪舍地面区域内所有像素点的灰度平均值与所述裸露地面先验灰度值的差值绝对值，作为每个所述猪舍地面区域的覆盖可能性参数；所述筛选参数的获取方法包括：将所述猪舍地面区域内像素点灰度值的平均绝对偏差作为纹理粗糙参数；将每个所述猪舍地面区域的所述纹理粗糙参数、所述边缘参数和所述覆盖可能性参数的乘积归一化后，作为每个所述猪舍地面区域的筛选参数；所述粪便区域可能性的获取方法包括：利用8-链码对所述目标地面区域进行处理，获取相邻链码的夹角，构成夹角序列；分析夹角序列内夹角的统计特征，获得第一参数；将目标地面区域内像素点梯度幅值的平均绝对偏差作为第二参数；分析所述目标地面区域内整体灰度趋势特征，获取第三参数；将所述第一参数、所述第二参数和所述第三参数的乘积利用指数函数映射并归一化，获得所述目标地面区域的粪便区域可能性；所述第一参数的获取方法包括：将所述夹角序列中夹角进行余弦变换，获得夹角余弦值序列，将所述夹角余弦值序列中每个余弦值进行负相关映射，并将映射结果求和，获得第一参数；所述第三参数的获取方法包括：将所述目标地面区域内所有像素点中最大灰度值与平均灰度值的差进行负相关映射，获得整体偏向参数；将所述目标地面区域的所述筛选参数与所述整体偏向参数的乘积作为第三参数。

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