摘要
本发明涉及图像识别技术领域,具体涉及基于智能监控系统的家禽活动行为异常检测方法。该方法根据鸡舍监控视频中鸡群的聚集情况以及行径路程,确定鸡只的精力匮乏度;根据鸡只轮廓的形态反常变化,确定鸡只的形态反常度;根据不同鸡只的头尾接触时刻以及移动速度,确定鸡只被啄肛行为的次数;结合鸡只的形态反常变化和被啄肛行为的次数,确定鸡只的患病风险度;根据鸡只出现聚集时所处聚集群体的稳定性,确定鸡只的群居趋势度;结合鸡只的精力匮乏度、患病风险度以及群居趋势度,确定鸡只的隐患表现度,对鸡只的行为活动进行异常预警。本发明结合鸡病症表现与自然群居性表现特征进行分析,得到准确性更高的鸡群活动行为异常检测结果。
技术关键词
智能监控系统
异常检测方法
家禽
形态
路程
视频
风险
图像识别技术
轮廓
聚类
速度
速率
系统为您推荐了相关专利信息
挤压模具
弯曲成型工艺
曲面玻璃
神经网络模型
石墨模具
卷积神经网络模型
信噪比筛选
分析方法
非线性最小二乘法
图谱
三维模型重建方法
扫描装置
三维重建模型
影像
组织
物品智能识别方法
遮挡物品
三维模型特征
物品模型
智能识别系统
人工智能模型
混合元启发式算法
蒙特卡洛方法
曲线
机器学习模型