【摘 要】
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为了推进农业信息化,实现猪的智能化养殖以及对多猪只的智能跟踪,传统的算法都是基于空间的连续性,即默认相邻时间段的空间变化为零,那么这就导致工程的算法易受环境影响,进而导致整个系统达不到实验中的稳定性和精确性,本文设计两个阶段:猪只检测阶段和跟踪阶段。在检测阶段该设计提出了基于高斯混合建模和均值分割算法相结合的信息融合算法,有效地解决猪只静止或运动缓慢以及背景噪声对检测结果的影响;在跟踪阶段,传统粒
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为了推进农业信息化,实现猪的智能化养殖以及对多猪只的智能跟踪,传统的算法都是基于空间的连续性,即默认相邻时间段的空间变化为零,那么这就导致工程的算法易受环境影响,进而导致整个系统达不到实验中的稳定性和精确性,本文设计两个阶段:猪只检测阶段和跟踪阶段。在检测阶段该设计提出了基于高斯混合建模和均值分割算法相结合的信息融合算法,有效地解决猪只静止或运动缓慢以及背景噪声对检测结果的影响;在跟踪阶段,传统粒子滤波算法并不能对猪只重叠进行运动跟踪,对重要性粒子滤波结果进行序列化,并将其结果利用KNN算法进行轨迹
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