摘要：猪只饮水行为往往与猪舍环境的舒适度以及猪只的健康水平密切相关,实时地监控猪栏中猪只饮水状况对猪舍管理和提高养殖福利具有重要意义。目前,主要采用RFID和机器视觉两种技术自动识别饮水行为,RFID方式需要给猪只佩戴耳标,存在对猪身有侵入和不便操作的缺点,机器视觉方法能非接触式监测和提取猪只饮水行为,具有低成本易实施的优点。本文实现了基于机器视觉的猪只饮水行为自动识别,首先通过传统的阈值分割方法得到二值化图像来实现猪只从背景中的提取,接着引入图像占领指数对猪只饮水行为进行预判,最后利用深度学习方法构造猪只头部检测器,更精准地判定饮水行为的发生。试验表明,该方法在本文构建的饮水视频数据集中识别正确率为92.11%,且能识别饮水猪只的身份,可应用到实际的猪只生产过程中辅助管理决策。

关键词：猪只 饮水行为 图像分割 图像占领指数 深度学习 

单位：华南农业大学数学与信息学院; 广州510642