基于热红外图像的奶牛乳区温度分布与乳房炎识别方法

摘要：

乳房炎是影响奶牛健康与牛奶品质的主要疾病之一,是健康养殖的监控重点,该研究提出了一种基于热红外图像的奶牛乳区温度分布测量与乳房炎识别方法.通过现场采集的健康与患病共189头荷斯坦奶牛挤奶前后的后乳区热红外图像样本,提出了左右后乳区自动识别方法,确定了后乳区的特征区域及识别乳房炎的数据最佳采集时间为挤奶前.通过线剖法获取奶牛特征区域内的温度值点,建立乳区温度分布拟合方程,经分析发现91.9％的健康奶牛乳区温度拟合线的斜率小于0,斜率范围为-0.083～-0.001;92.1％的患病奶牛乳区温度拟合线的斜率大于0,斜率范围为0.001～0.093,可根据温度拟合线斜率的正负实现奶牛乳房炎的自动识别.与加州乳房炎检测(California Mastitis Test,CMT)法对比试验,结果表明:健康奶牛左右后乳区的识别准确率均值为76％,患病奶牛的左右后乳区识别准确率均值为75％.该研究提出的方法可为牧场奶牛健康管理与乳房炎的快速在线识别提供参考.

关键词：图像识别、温度、红外热成像、奶牛乳房炎、温度分析

所属期刊栏目：38

分类号：S818.9(普通畜牧学)

资助基金：国家奶牛产业技术体系项目CARS-36

在线出版日期：2022-04-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：250-259