基于机器视觉的猪只饮水识别和体重测量研究

目录

声明

第一章 绪论

1.1 课题的研究目的和意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 饮水行为检测研究现状

1.2.2 猪只体重检测研究现状

1.3 课题主要研究内容

1.4 论文的组织结构

第二章 猪只图像的采集和预处理

2.1 群养猪只图像的采集

2.2 猪只个体目标的提取

2.2.1 图像分割的常用方法

2.2.2 分水岭算法

2.2.3 GrabCut算法

2.3 图像预处理结果

2.4 建立分类样本

2.5 本章小结

第三章 基于深度学习的猪只饮水行为识别

3.1 猪只饮水识别体系结构

3.2 猪只饮水识别算法

3.2.1 个体分割算法

3.2.2 质心检测算法

3.2.3 角度检测算法

3.3 Yolo深度学习算法

3.3.1 Yolo算法原理

3.3.2 算法训练设计

3.4 本章小结

第四章 基于双目视觉的猪只体重测量

4.1 猪只体重测量体系结构

4.1.1 总体算法设计

4.1.2 硬件和软件设计

4.2 猪只体重拟合量检测算法

4.2.1 猪只背部面积检测算法

4.2.2 猪只背宽测算法

4.2.3 猪只体高检测算法

4.3 基于神经网络的数据拟合

4.3.1 RBF神经网络算法

4.3.2 样本数据的获取和程序设计

4.4 本章小结

第五章 实验结果与分析

5.1 猪只饮水识别实验

5.1.1 分类结果评价标准

5.1.2 识别结果与分析

5.2 猪只体重检测实验

5.2.1 背部面积算法的性能比较

5.2.2 各类数据下的拟合

5.2.3 识别结果与分析

5.3 本章小结

第六章 总结与展望

6.1 本文总结

6.2 未来的展望

参考文献

致谢

在学期间发表的学术论文及其他科研成果