基于动态多特征变量的黄羽肉鸡跛行状态定量评价方法

摘要：

肉鸡步态是肉鸡健康状态的重要表征,为实现黄羽肉鸡跛行步态的无损自动化快速分类识别,提出了一种基于多特征变量的肉鸡跛行定量评价方法.该方法从步态视频中提取肉鸡的速度、步幅、步幅差、步频、投影面积参数,拟合得出速度、步幅与投影面积具有相关性(决定系数分别为0.805 1、0.793 5),据此定义肉鸡动态理想参数与异常指数,基于C4.5决策树模型,以速度异常指数、步幅异常指数、步幅差异常指数为分类特征,根据鸟类步态评分标准将肉鸡分为GS0～GS4五类,实现对肉鸡跛行状态进行预警和判别.实验结果表明:该模型针对GS0～GS4分类准确率依次为:66％、71％、74％、98％、95％,整体准确率为78％.该模型可作为早期跛行的检测工具,为养殖自动化的实现和动物福利产业的升级提供支持.

关键词：肉鸡跛行、步态评分、图像处理、步幅差、异常指数、决策树

所属期刊栏目：49

分类号：TP391;S831.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划项目2017YFD0701602-2;国家自然科学基金青年基金项目61503187;常州市科技支撑计划项目CE20172005

在线出版日期：2018-10-16（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：35-44