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申请/专利权人：双胞胎(集团)股份有限公司

摘要：本发明公开了一种基于视频的生猪行为预测方法，属于图像数据处理技术领域。该生猪行为预测方法通过多点位信号发射器获取耳标的位置数据，根据背景图像与关键帧获取前景图像，从前景图像提取耳标对应的特征图，并将耳标的位置数据标记至监控装置获取的视频流的关键帧中。基于图像处理技术分析特征图，构建生猪的形态参数集，根据耳标的位置数据不断更新生猪的形态参数集。通过形态参数集和行为模型预测生猪的独立行为和交互行为。进一步的，当关键帧中存在耳标丢失，本发明根据历史位置数据和生猪体尺参数集重新预测丢失耳标对应的特征图，保证特征图在时间上的连续性，实现在全养殖周期内对生猪日常行为的监测。

主权项：1.一种基于视频的生猪行为预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：养殖场的每一生猪具有唯一耳标，信号发射器周期性更新耳标的位置数据，监控装置获取饲养区的背景图像和视频流，并根据耳标的位置数据将N组耳标标记至视频流；步骤2：从所述视频流中提取每一预测周期的关键帧，根据背景图像与关键帧获取前景图像，从前景图像提取耳标n对应的特征图Gn；步骤3：从特征图Gn提取耳标n的特征数据，根据该特征数据周期性更新耳标n的形态参数集Vn，所述特征数据包括耳根特征点pn1和pn2、肩部特征点pn3和pn4、腹部特征点pn5和pn6、臀部特征点pn7和pn8、尾根特征点pn9和pn10，耳标n的耳标参考点为pn0，形态参数集；步骤4：将养殖设备的位置数据与形态参数集输入至独立行为模型，若耳标n对应的生猪处于独立行为，进入步骤5，否则进入步骤6；步骤5：提取视频流的多个内容帧，构建耳标n在每一内容帧的形态参数集Vn，根据连续的多个形态参数集Vn确定独立行为的行为种类；步骤6：将多只生猪的形态参数集输入至交互行为模型，若耳标n与耳标m对应的生猪处于交互行为，进入步骤7，否则进入步骤8；步骤7：提取视频流的多个内容帧，构建耳标n在每一内容帧的形态参数集Vn以及耳标m在每一内容帧的形态参数集Vm，根据连续的多个形态参数集Vn与形态参数集Vm确定交互行为的行为种类；步骤8：重复步骤2至步骤7，获得多个预测周期内耳标n对应生猪的行为种类，沿时间序列将多个行为种类存储至耳标n的日志文件。

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