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摘要
由于猪是非刚性目标且猪场情况复杂多变,利用混合高斯模型自适应背景建模强的特点,对猪进行目标提取与跟踪。由于猪目标会长时间静止,导致融入背景后无法检测,本研究采用背景减差法在一定程度上予以补偿,使静止的猪目标不会跟踪丢失,之后在HSV颜色空间下,利用其对光照不敏感的特点对检测出的猪目标进行阴影消除,以提高跟踪精度。最后,在猪耳设定颜色标记并利用满水填充法,解决多个猪目标交错及相互靠近后分离运动时产生的跟踪错误和丢失跟踪目标的问题。经对比经典Cam-Shift跟踪算法,本方法跟踪效果良好,精度较高,为生猪健康研究提供了重要依据。
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