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上传时间: 2021-03-14
详细说明:目标检测是使用视频分析自动感知奶牛行为的基础工作。 在农业场景中捕获的视频通常具有复杂的背景,这导致难以检测目标并在随后的图像分析中带来不便。 在这项研究中,提出了一种基于背景减法准确检测奶牛运动目标的方法。 首先,使用框架计算母牛的边界矩形差分方法提取帧中的局部背景,将它们平均后拼接成一张图像背景图像。 其次,通过母牛的边界矩形确定母牛的身体的大小和位置,并通过二进制图像在视频中跟踪身体的区域。 第三,调整RGB通道上的求和系数,以提高目标图像和背景图像之间的对比度。 最后,以每帧的身体区域为参考区域,通过参考区域评估目标检测的性能,以确定RGB通道上的最佳求和系数,然后再次进行背景减法以完成检测。 总计129 视频对检测算法进行测试,算法的准确度为88.34%,比检测结果高24.85%。 经典背景减法。 研究表明,本研究提出的算法在自然光照射下的奶牛在耕作环境中直行时准确,及时地检测目标是可行的,该方法可以提高检测性能,是对经典背景减法的扩展。 。
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