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为实现生猪异常行为的自动化监测,提出了一种数字化表示生猪目标特征的体态识别研究。首先对猪场采集到的视频图像采用改进的Grabcut分割算法进行生猪目标提取;然后基于生猪轮廓图像建立生猪目标特征集,包括圆形度、矩形度和Hu不变矩等12个特征;并利用类内类间距离判据对样本数据建立的特征集进行特征优选;最后构建决策树支持向量机(DT-SVM)对生猪体态进行分层识别。实验结果表明,选择的最优特征集可以有效地表征生猪体态信息,DT-SVM对单只猪的站立、躺卧和扎堆猪的适度扎堆、过度扎堆都有较高的识别率,为进一