专利名称：基于机器视觉的猪的体温检测方法
技术领域：
本发明涉及图像处理技术、机器视觉和模式识别技术领域。
技术背景
体温是猪的一个重要的生理指标，体温反常是猪生理机能被扰乱的一种重要症状之一。及时地检测出规模养猪场中的发热猪，可以有效控制猪病的流行与蔓延。传统的测温方法是通过将水银体温计插入猪的肛门来完成的，这种方法为接触式检测方法，对猪的干扰大，既浪费兽医的时间又消耗大量的体力与精力，还会因猪的活动跑跳而摔坏温度计， 且猪场内有害气体的浓度较高，长时间穿梭于环境恶劣的猪舍中对兽医和工人的身体健康会产生不利的影响。另一种方法是通过有经验的兽医观察猪身体的某些部位特征，如猪的眼睛、猪鼻、猪的皮肤等来判断猪的体温。这是一项凭丰富经验且主观性强，而又细致的工作，这种方法要求兽医必须对每头猪进行仔细观察，劳动强度较大，且遗漏率较高。
随着图像处理技术的广泛应用，人们将计算机视觉和模式识别技术相结合来代替人的视觉，对输入计算机的图像进行适当处理和分析并做出相应的判断。发明内容
本发明的目的是克服传统测温方法劳动强度较大、遗漏率高且对猪的干扰大的不足，提出一种基于机器视觉的猪的体温检测方法。
本发明采用的技术方案是首先用CCD摄像机采集猪眼彩色图像，用PC机进行图像的预处理，以对位81^(位图)格式存储在计算机硬盘中，预处理后提取每个猪眼的彩色图像和灰度图像的特征。对于猪眼彩色图像，将彩色图像转化为L*a*b*(L*表示颜色的明亮程度，a*表示红色在颜色中所占的成分，b*表示颜色中黄色所占的成分)、HSV(H表示色调，S表示饱和度，V表示亮度)和rgb (rgb颜色空间是在RGB颜色空间中将颜色值R、G、B 在亮度上进行归一化得到颜色空间，其中，r表示红色，g表示绿色，b表示蓝色。)格式后，分别提取它们的每个分量的一、二、三阶颜色矩作为猪眼彩色图像特征；对于猪眼灰度图像， 将彩色图像转化为灰度图像后，提取猪眼灰度图像的平均灰度、平均梯度、灰度熵、梯度熵， 及眼珠与内眼角点之间的眼睑边缘的平均梯度、上述眼睑边缘上下各两个像素的平均灰度作为猪眼灰度图像特征。然后，采用遗传算法从提取的上述备选特征中优化选择出独立、稳定性好、分类能力强的特征。最后，构建支持向量机分类器，并将优化选择出的特征参数作为支持向量机分类器的输入，支持向量机根据猪眼的特征参数将相应的猪的体温分成正常体温(体温38. 5-40度)，轻度发热(体温40-41. 5度)和重度发热(体温41. 5度以上)
本发明的有益效果是利用机器视觉代替人眼观察来检测猪的体温，可以减轻养殖场工作人员得劳动强度，提高规模养殖业自动化监控水平。
图1是本发明的设计方案流程图。
图2是利用遗传算法进行特征优化的流程图。
图3三类猪眼的支持向量机分类器的训练过程。
具体实施方式
本发明的具体设计方案如图1所示。下面结合
实施方式的具体步骤如下
步骤1.特征提取
(1)颜色图像的特征提取
首先用CXD摄像机采集猪眼彩色图像，用PC机进行图像的预处理，以M位BMP (位图)格式存储在计算机硬盘中，预处理后提取每个猪眼的彩色图像和灰度图像的特征。对于猪眼彩色图像，将彩色图像转化为L*a*b*(L*表示颜色的明亮程度，a*表示红色在颜色中所占的成分，b*表示颜色中黄色所占的成分)、HSV(H表示色调，S表示饱和度，V表示亮度)和rgb (rgb颜色空间是在RGB颜色空间中将颜色值R、G、B在亮度上进行归一化得到颜色空间，其中，r表示红色，g表示绿色，b表示蓝色。)格式后，分别提取它们的每个分量的一、二、三阶颜色矩作为猪眼彩色图像特征，其中，一阶矩描述平均颜色，二阶矩描述颜色方差，三阶矩描述颜色的偏移性。
设第i通道的第j个像素为Pij，N为总像素数目，则这三个颜色矩可用式(1)(2) 和⑶计算
权利要求
1.一种基于机器视觉的猪的体温检测方法步骤一，对采集到的猪眼图像进行预处理后提取猪眼彩色图像和灰度图像的特征；步骤二，采用遗传算法从提取的备选特征中优化选择出独立、稳定性好、分类能力强的特征；步骤三，构建支持向量机分类器，以优化后的特征为输入向量，将猪的体温分成体温正常，轻度发热和重度发热三类。
2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的猪的体温检测方法，其特征在于所述步骤一中对猪眼彩色图像的提取，提取L*a*b*、HSV、rgb三个颜色空间的每个分量的一、 二、三阶颜色矩；对猪眼灰度图像的提取，提取猪眼灰度图像的平均灰度、平均梯度、灰度熵、梯度熵，及眼珠与内眼角点之间的眼睑边缘的平均梯度、上述眼睑边缘上下各两个像素的平均灰度作为特征向量。
3.根据根据权利要求2所述的一种基于机器视觉的猪的体温检测方法，其特征在于 所述步骤一中对猪眼彩色图像和灰度图像的特征的提取，首先用CCD摄像机采集猪眼彩色图像，用PC机进行图像的预处理，以对位
4.根据权利要求3所述的一种基于机器视觉的猪的体温检测方法，其特征在于所述步骤一中对猪眼彩色图像的提取，一阶颜色矩描述平均颜色，二阶颜色矩描述颜色方差，三阶颜色矩描述颜色的偏移性，设第i通道的第j个像素为Pij，N为总像素数目，则这三个颜色矩用式⑴⑵和(3)计算
5.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的猪的体温检测方法，其特征在于，所述的步骤二利用遗传算法优选出的5个特征分别为H分量一阶颜色矩、S分量一阶颜色矩、a* 分量一阶颜色矩、灰度熵、眼珠与内眼角点之间的眼睑边缘上下各两个像素的平均灰度。
6.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的猪的体温检测方法，其特征在于所述的步骤二流程如下步骤(一)，对由猪眼备选特征代表的个体所组成的群体初始化；步骤(二)，以猪眼备选特征为依据计算各个体的适应度；步骤(三)，判断是否满足优化终止条件，若是则进入流程A，若否则进入流程B ；流程A 步骤(1)，对最优个体解码，步骤( 获得最优猪眼特征子集；流程B:步骤(1)，通过选择运算选出适应度高的猪眼备选特征组成新的个体，步骤(2),对新的个体交叉运算，步骤(3)，对新的个体变异运算，步骤G)，组成下一代群体并进入步骤(二)。
7.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的猪的体温检测方法，其特征在于所述的步骤三以优化后的5个特征为输入特征向量，采用决策导向非循环图支持向量机分类方法将猪的体温分成体温正常，轻度发热和重度发热三类。
全文摘要
一种基于机器视觉的猪的体温检测方法,包括步骤一，对采集到的猪眼图像进行预处理后提取猪眼彩色图像和灰度图像的特征；步骤二，采用遗传算法从提取的备选特征中优化选择出独立、稳定性好、分类能力强的特征；步骤三，构建支持向量机分类器，以优化后的特征为输入向量，将猪的体温分成体温正常，轻度发热和重度发热三类。
文档编号A61B5/01GK102499649SQ20111037028
公开日2012年6月20日 申请日期2011年11月19日 优先权日2011年11月19日
发明者朱伟兴, 李新城, 王威, 马长华 申请人:江苏大学