豬催肥貪吃瘋長生豬催肥飼料添加劑

時間：2020-06-22

目前，國內外已有許多研究者針對豬只侵略性行為的檢測識別做了相應的研究。Oczak等利用圖像處理技術和人工神經網絡針對豬舍內發(fā)生的高、中程度的侵略性行為的分類問題進行了研究，實現(xiàn)了高、中程度的侵略性行為的分類，但是需要對圖像兩幀的像素變化進行計算提取特征，會產生大量的計算，無法對大批量數(shù)據的處理保持高效性。

Viazzi等提出的采用線性判別分析（linear discriminant analysis, LDA）對豬只運動歷史圖像中提取的特征進行分類來識別侵略行為，該方法需要先獲取所有豬只的歷史運動圖像然后從中提取相關運動強度特征，同樣導致了當樣本量很大時產生大量的計算代價，且LDA對于樣本分類過分依賴均值信息，實際豬舍環(huán)境內豬只會發(fā)生很多運動強度很小的侵略性行為，如咬尾、咬耳等，其泛化能力還有待驗證。

Chen等使用層次聚類算法提取豬只的加速度特征，用于識別侵略性行為。豬只的加速度是侵略性行為的重要特征，但是在該方法中作者僅關注了視頻幀中較先開始發(fā)生侵略性行為的豬只，丟棄了其余非侵略性的豬只，這導致其余豬只的信息被完全拋棄，而這部分信息是有可能發(fā)生侵略性行為的。

Jonguk等使用支持向量機（support vector machine，SVM）處理運動豬只速度有關的5個特征，實現(xiàn)了對侵略性行為發(fā)生與否的識別，雖然該研究實現(xiàn)了較高的識別準確度，但是僅是針對追逐和敲擊兩種侵略性行為，且提取豬只速度的特征需進行額外計算，也存在一定計算代價問題，難以實現(xiàn)實時檢測。

以上學者關于豬只侵略性行為識別的研究都是基于圖像處理技術提取豬只圖像中的某一特征，再結合機器學習等手段對特征進行處理。但在實際應用中，傳統(tǒng)的圖像處理技術需要額外提取特征，存在效率低、工作量大的問題。由于不同種類豬只個體差異性大，隨著豬只質量的增長，豬只非剛性的軀體也會隨著發(fā)生變化，故提取的特征可能不具有普適性。此外由于豬舍內豬體粘連、遮擋、不良照明條件以及豬只的侵略性行為復雜等原因，傳統(tǒng)的方法難以在集約化養(yǎng)殖的豬場內做到對于豬只侵略性行為的實時、高效的檢測。

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