[發明專利]一種圈養的目標動物檢測和跟蹤方法與裝置在審
| 申請號： | 202110283960.3 | 申請日： | 2021-03-17 |
| 公開（公告）號： | CN112767435A | 公開（公告）日： | 2021-05-07 |
| 發明（設計）人： | 曹曉輝 | 申請（專利權）人： | 深圳市歸位科技有限公司 |
| 主分類號： | G06T7/215 | 分類號： | G06T7/215;G06T7/246;G06K9/00 |
| 代理公司： | 南京天華專利代理有限責任公司 32218 | 代理人： | 許軻 |
| 地址： | 518054 廣東省深圳市南山區粵海街道*** | 國省代碼： | 廣東;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 圈養 目標 動物 檢測 跟蹤 方法 裝置 | ||
1.一種圈養的目標動物檢測和跟蹤方法，其特征在于包括以下步驟：
步驟一、畜圈標定，采集一張空畜圈圖片，作為畜圈模板圖B；
步驟二、檢測目標動物，獲取深度圖F；
步驟三、將深度圖F和模板圖B的像素做比較，得到分割圖G，其中對于相同位置的像素，如果深度圖F中的像素小于模板圖B，對應位置的分割圖G中像素為1，否則為0；
步驟四、在分割圖G上做邊界跟蹤算法，得到目標動物的輪廓；
步驟五、統計完整輪廓的個數，如果完整輪廓的個數小于目標動物真實的個數，則將模板圖B所有像素減1，再重復步驟三和步驟四，直到輪廓個數等于目標動物真實個數；
步驟六、對檢測后的結果進行跟蹤；
步驟七、進行行為分析。
2.根據權利要求1所述的一種圈養的目標動物檢測和跟蹤方法，其特征在于，所述步驟一和步驟二中，采用深度相機獲取模板圖B和深度圖F。
3.根據權利要求1所述的一種圈養的目標動物檢測和跟蹤方法，其特征在于，所述步驟四中，在得到分割圖后，在分割圖G上做邊界跟蹤算法，得到目標動物的輪廓，具體步驟如下：
(1)設置輪廓點集合C；
(2)按照從底向上，從左到右的順序掃描分割圖G，直到找到像素1，將這個點加入輪廓點集合C，并作為一個輪廓的起點；
(3)繼續按照以下規則訪問像素點，直到當前像素點回到起點；
(4)如果當前像素點為0，則訪問右邊的點，如果當前像素點為1，則訪問左邊的點，且將當前像素點加入輪廓點集合C；
(5)找完一個輪廓之后，將分割圖G上該輪廓點及其內部的點都置為0。
4.根據權利要求1所述的一種圈養的目標動物檢測和跟蹤方法，其特征在于，所述步驟六中，檢測完成后對檢測結果進行位置信息跟蹤，位置信息跟蹤算法如下：
(1)初始化跟蹤：對當前檢測結果D＝{D1，D2，D3，……}按照從左到右，從上到下的順序依次賦予遞增的ID，其中D1，D2，D3……是檢測框的位置信息，并且將當前跟蹤結果保存為T＝{T1，T2，T3，……}，其中T1，T2，T3，……里面包含了每個檢測框的位置信息及其ID；
(2)獲取新的一幀的檢測結果D’＝{D1’，D2’，D3’，……}，求D’中的每個檢測框到T中的每個檢測框的歐式距離Dij＝sqrt[(Xi-Xj)2+(Yi-Yj)2]，其中(Xi,Yi)為D’中第i個檢測框的中心點坐標，(Xj，Yj)為T中id為j的檢測框的中心點坐標，求得最小的minDij，那么第i個檢測框的id即為j，遍歷D’中所有檢測框，直到所有的檢測框都能根據最小的minDij獲得正確的id號；然后用本次的跟蹤結果更新T；
(3)重復第(2)步。
5.根據權利要求1所述的一種圈養的目標動物檢測和跟蹤方法，其特征在于，所述步驟七中，行為分析包括軌跡分析和目標動物的靜止行為分類，具體方法如下：
軌跡分析：利用跟蹤結果，可以得出每頭動物的運動軌跡，從而得出每頭動物一段時間內的走過的距離，在食槽停留的時間，在飲水槽的停留時間，原地停留時間；
目標動物的靜止行為分類：目標動物靜止時，對深度上的跟蹤結果框內的所有像素進行求平均值其中Pij為第i行第j列的深度像素值，N為跟蹤結果框內的點的個數；由于目標動物躺下和站立的高度不同，兩種狀態的Havg也會有明顯差別，根據經驗可以確定一個閾值Hr，Havg大于Hr時，目標動物為站立狀態，Havg小于Hr時，目標動物為躺下狀態。
6.一種圈養的目標動物檢測和跟蹤裝置，其特征在于包括：
圖像獲取模塊，用于獲取模板圖B和深度圖F；
圖像處理模塊，用于接收獲取的模板圖B和深度圖F，并對其進行分析處理，實現目標動物的行為分析。
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