技术特征：
技术总结
本发明公开了一种基于椭圆拟合和预测性神经网络的猪步态异常检测方法，包括采集实验所需要的视频样本；截取视频样本获得连续目标帧，并对目标帧进行预处理，得到正常行走和异常步态的猪轮廓序列；利用椭圆拟合分别对猪体的每一部分建模，并建立猪的行走的步态特征参数序列；通过主成份分析对提取出来的特征进行优化处理，提取特征序列；利用预测性神经网络建立关于正常行走和异常步态特征序列的训练模型，通过该训练模型检测输入的步态序列是否属于异常行走。本发明可以有效的识别出猪的异常行走，例如猪的跛脚行走，前肢疾病，外伤引起的前肢不稳行走等异常行走，为实现大规模智能化的养猪业提供良好的基础。
技术研发人员：吴燕;李娜;崔明
受保护的技术使用者：江苏农林职业技术学院
技术研发日：2017.05.25
技术公布日：2017.09.05