基于ARM与图像识别的宠物疾病预测系统研究与设计

摘要

随着人们生活水平不断提升,养宠物的家庭不断增多,宠物疾病也不断发生,因此,宠物疾病的预防越来越受到重视。但是,目前判断宠物是否患病,不具有可预测性。针对此现状,提出了一套基于Web与图像识别的智能宠物疾病预测系统,使用嵌入式监控设备监测宠物,通过改进的运动目标检测算法和基于Hough变换的直线检测算法记录行为异常的宠物,来实现宠物疾病的预测,并通过无线传输技术发送给远程Web端用户。嵌入式采用S3C2440作为核心芯片,并将Linux操作系统搭建到嵌入式终端上,同时编写相应的程序。实验结果表明,病宠检测率达到81.82%,基本达到预期目标。