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基于头颈部轮廓拟合直线斜率特征的奶牛跛行检测方法

来源 :农业工程学报 | 被引量 : 17次 | 上传用户：liongliong429

【摘 要】

：

针对人工跛行检测不够及时,难以发现突发中、重度跛行及轻度跛行行为的问题,该文提出了一种基于正态分布背景统计模型(normal background statistical model,NBSM)与局部循环中心补偿跟踪模型(local circulation center compensation track,LCCCT)和线性斜率最近邻分类(distilling data of KNN,DSKNN

【作 者】

：

宋怀波 姜波 吴倩 李通 何东健 

【机 构】

：

西北农林科技大学机械与电子工程学院,西北农林科技大学,西北农林科技大学

【出 处】

：

农业工程学报

【发表日期】

：

2018年15期

【关键词】

：

图像处理 模型 算法 奶牛 跛行检测 局部中心循环补偿跟踪算法 分类 image processing models algoritms dairy cow l 

【基金项目】

：

国家重点研发计划资助项目(2017YFD0701603),国家自然科学基金项目资助(61473235)

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针对人工跛行检测不够及时,难以发现突发中、重度跛行及轻度跛行行为的问题,该文提出了一种基于正态分布背景统计模型(normal background statistical model,NBSM)与局部循环中心补偿跟踪模型(local circulation center compensation track,LCCCT)和线性斜率最近邻分类(distilling data of KNN,DSKNN)技术的奶牛跛行检测方法。首先利用NBSM模型对奶牛序列图像中的目标奶牛像素区域进行分割,然后对得到的奶

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