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奶牛数字化管理关键技术的研究

郭卫  
【摘要】: 农业信息化程度是农业现代化的重要标志,以计算机技术为代表的信息技术使传统农业受到挑战。在中国奶牛业迅速崛起的同时也出现了食品安全和品种选育等问题,与之相关的奶牛饲养机械设备、奶牛生理指标的动态监测、牛奶品质的检测等,也对传统奶牛的养殖现状提出了更高的要求。 确定奶牛身份是实现奶牛数字化养殖的关键和基础。为了提高奶牛识别中的灵敏度、准确率和防干扰性,本文在对射频识别技术深入研究的基础上,设计了满足奶牛场进行实时监控的奶牛个体识别的整体方案。系统的阐述了超高频射频识别系统的物理学基础,并对超高频射频识别标签的性能指标进行了分析。针对长距离射频识别系统多标签冲突问题,对防冲突时隙Aloha算法和二进制搜索算法进行了比较,最终采用改进的二进制搜索算法。在数据传输中,采取相同字段不发送的方法,以减少数据交换时间,提高识别效率,解决了多头奶牛进入射频区域后引起的冲突问题。 其次,建立了图像自动采集系统。基于图像处理方法的奶牛体型线性评定的前提是能够清晰、同步地采集奶牛正侧面、正前方、正后方三个方向的图像,能进行图像处理和识别。该系统由摄像装置和定位设备构成,采用模块化设计。计算机作为上位机,通过RS232串口,经专用的电平转换芯片与单片机连接,控制与协调各模块之间的通讯与运转,使各模块按预定时序工作。单片机作为下位机,用于采集数据和控制门或栏杆工作。 第三,在奶牛图像处理部分,对颜色空间给予较为深入具体的研究。能够对采集的图像进行图像格式转换、图像去噪、图像增强等预处理操作,使之满足研究的需要。在图像预处理过程中比较了多种算法,根据奶牛图像的实际情况采用了有效地算法,提高了系统的整体性能。 最后,研究了图像特征提取问题。特征提取一直是研究中的难点,图像特征提取方法的选择直接影响图像识别,奶牛特征点的提取,及奶牛体型线性评定的准确性。研究了几种常用的边缘检测算子,这些算子简单易于实现,但他们对影像中的噪声非常敏感。为了解决黑白花奶牛的边缘提取问题,在分析传统Canny算子边缘检测原理的基础上,提出了对Canny算子嵌入可信度来检测边缘,该算法具有较强的抗干扰能力,提高了边缘检测的自动化程度。 通过对上述奶牛数字化管理关键技术的研究,完成了奶牛个体识别系统的设计、程序编写和运行调试,解决了多头奶牛进入射频区域后引起的冲突问题;建立了基于奶牛个体的图像自动采集系统;为了实现奶牛个体的体现型线性评定,对图像处理和特征提取进行了研究,提出了局部特征点提取的思路。


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