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摘要
为了实现生猪耳根体表温度自动检测,减少快速判别尺寸空间跟踪(Fast discriminative scale space tracking,FDSST)方法在热红外视频中进行头部跟踪产生的误差,提出了一种利用骨架扫描策略改进FDSST的生猪耳根体表温度检测方法。首先对视频的初始帧进行预处理,提取精简后的生猪整体骨架;其次,设计骨架扫描策略,扫描头部骨架前端关键点,实现头部在初始帧的定位;再次,采用FDSST跟踪生猪头部,每连续跟踪N帧后,采用骨架扫描策略重新定位头部,减少跟踪框漂移;最后提出耳根体表温度提取方法,根据头部左右耳侧温度分布,提取耳根温度并误差校正。利用采集到的30只生猪的视频数据,在Matlab平台上进行了测试,并与FDSST算法、压缩感知跟踪和核相关滤波跟踪等高效算法对比分析。结果表明,本文方法的跟踪平均精确度分别提高了7.82、11.82、8.78个百分点,提取的耳根最大温度误差为0.32℃。
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