《表1 识别母猪姿态准确率》

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《基于Kinect的哺乳期母猪姿态识别算法的研究》

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选取3头符合试验要求的小梅山母猪作为试验对象。将Kinect 2.0用不锈钢支架固定在产床限位栏的右侧。为减少粉尘浓度对于深度数据的影响，选取12:00至16:00这个时间段作为试验时间。每隔1 s采集1次深度数据，采集后得到60 000多试验数据，以文档格式进行保存。由于母猪的姿态大多处于静止状态，为了验证本文算法的实用性，先对姿态进行人为分类，获取母猪在限位栏内尽量不同位置的数据，每种姿态样本容量为4 000，再将本文识别方法与人眼观察结果对比。结果（表1）显示:本文提出的哺乳期母猪姿态识别方法对于站姿与坐姿的正确识别率均在90%以上，证明经脊背线特征判别母猪站姿与坐姿的有效性。然而当哺乳期母猪处于趴卧状态时，本文提出的识别方法正确识别率相对略低，这可能是由于母猪趴卧的位置不同，母猪所表现出的趴卧姿态有所不同。当母猪趴卧于产床正中央，与左右限位栏两边的栏杆距离较远时，母猪的趴卧姿势无明显的左右倾斜，识别率较高；当母猪趴卧于产床的左右两侧，躯干贴在限位栏两边的栏杆，母猪的趴卧姿势出现倾斜姿态并且裸露出部分腹部，当腹部面积出现较大时，基于DBSCAN密度聚类的识别算法会将背部与腹部区分为2个不同的簇，从而造成错误的识别。相比趴卧，侧卧的姿态除去小猪的干扰都较为类似，因此识别率较高。