基于图像的畜牧养殖中肉牛病理性脱毛跟踪方法及系统技术方案

本申请公开了一种基于图像的畜牧养殖中肉牛病理性脱毛跟踪方法及系统，涉及图像处理技术领域，获取肉牛的两侧部分的图像信息，其中所述图像信息为肉牛侧面的全景图像信息；根据所述图像信息确定出所述肉牛出现脱毛的位置区域；将相邻两次获取图像进行边缘比较确定脱毛区域的变化趋势实现对肉牛病理性脱毛的跟踪

【技术实现步骤摘要】
基于图像的畜牧养殖中肉牛病理性脱毛跟踪方法及系统


[0001]本申请涉及图像处理
，具体涉及一种基于图像的畜牧养殖中肉牛病理性脱毛跟踪方法及系统
。

技术介绍

[0002]肉牛即肉用牛，是一类以生产牛肉为主的牛
。
特点是体躯丰满
、
增重快
、
饲料利用率高
、
产肉性能好，肉质口感好
。
肉牛不仅为人们提供肉用品，还为人们提供其他副食品
。
但是在肉牛养殖过程中，由于饲养不科学或皮肤感染病菌会出现病理性脱毛，病理性脱毛对肉牛的生长造成严重的影响
。
[0003]肉牛病理性脱毛一般是以下原因：营养不良是导致牛脱毛的主要原因之一
。
牛需要摄取足够的蛋白质
、
维生素和矿物质等营养物质来维持健康的毛发和身体
。
如果牛的饲料不足或者缺乏必要的营养物质，就会导致牛的毛发变得稀疏和脆弱，最终脱落
。
疥螨是一种常见的牛皮肤病原体，它会导致牛出现皮肤瘙痒和脱毛等症状
。
如果牛长期处于潮湿和不洁的环境中，就容易感染疥螨
。
疥螨会在牛的皮肤上产生刺激性的化学物质，导致牛出现瘙痒和炎症反应，最终导致毛发脱落
。
寄生虫也是导致牛脱毛的原因之一
。
如果牛身上寄生了虱子
、
蜱虫等寄生虫，就会导致牛出现皮肤瘙痒和脱毛等症状
。
寄生虫会在牛的皮肤上产生刺激性的化学物质，导致牛出现瘙痒和炎症反应，最终导致毛发脱落
。
[0004]一般情况下肉牛局部出现脱毛很难被发现，随着时间的推移脱毛处面积会逐渐增大，尤其是后两种原因导致的脱毛会出现脱毛处感染的风险，从而严重影响肉牛的生长
。
因此，如何实现对肉牛病理性脱毛及时发现是本领域亟待解决的技术问题
。

技术实现思路

[0005]本申请为了解决上述技术问题，提出了如下技术方案：第一方面，本申请实施例提供了一种基于图像的畜牧养殖中肉牛病理性脱毛跟踪方法，包括：获取肉牛的两侧部分的图像信息，其中所述图像信息为肉牛侧面的全景图像信息；根据所述图像信息确定出所述肉牛出现脱毛的位置区域；将相邻两次获取图像进行边缘比较确定脱毛区域的变化趋势实现对肉牛病理性脱毛的跟踪
。
[0006]在一种可能的实现方式中，获取肉牛的两侧部分的图像信息，包括：将肉牛通过单行通过引导进入到拍摄区；然后对肉牛两侧的区域以虚拟网格进行划分；对所述虚拟网格确定出多个子拍摄区，不同子拍摄区对应肉牛的不同身体区域且不重叠；将不同所述子拍摄区拍摄的肉牛图像进行拼接获得肉牛两侧的平面图像
。
[0007]在一种可能的实现方式中，根据所述图像信息确定出所述肉牛出现脱毛的位置区域，包括：根据当前肉牛的正常毛色确定出一个标准
RGB
值；通过所述标准
RGB
值与所述平面图像中的每个像素的
RGB
值进行比对；当所述
RGB
值发生变化时，以当前像素点向四周进行扩展比较，直至
RGB
值与所述标准
RGB
值相同时停止比较，获得
RGB
值与正常毛色不同的区域作为肉牛脱毛区域
。
[0008]在一种可能的实现方式中，所述将相邻两次获取图像进行边缘比较确定脱毛区域的变化趋势实现对肉牛病理性脱毛的跟踪，包括：根据第一次确定的肉牛脱毛区域确定出脱毛区域的第一轮廓线；根据所述第一轮廓线的位置确定出第二次获取的平面图像中的第二轮廓线；将所述第一轮廓线与第二轮廓线上的像素进行比较确定第一
RGB
差值；如果所述第一
RGB
差值为0，则获取所述脱毛区域外侧与所述第二轮廓线相邻的第三轮廓线，比较所述第一轮廓线与第三轮廓线上的像素第二
RGB
差值；或者，如果所述第一
RGB
差值不为0，则确定所述第二轮廓线上的像素
RGB
值与所述标准
RGB
值的第三
RGB
差值；通过所述第二
RGB
差值或所述第三
RGB
差值确定所述脱毛区域变化趋势
。
[0009]在一种可能的实现方式中，通过所述第二
RGB
差值确定所述脱毛区域变化趋势，包括：如果所述第二
RGB
差值为0，则所述脱毛区域变大；或者，如果所述第二
RGB
差值不为0，则将所述第三轮廓线上的像素值与所述标准
RGB
值进行比较，如果差值为0，则所述脱毛区域没有变化；否则，所述脱毛区域变大
。
[0010]在一种可能的实现方式中，通过第三
RGB
差值确定所述脱毛区域变化趋势，包括：如果所述第三
RGB
差值为0，则所述脱毛区域变小；或者，如果所述第三
RGB
差值不为0，则获取所述脱毛区域外侧与所述第二轮廓线相邻的第三轮廓线和所述脱毛区域内侧与所述第二轮廓线相邻的第四轮廓线，根据所述第三轮廓线上的第一像素
RGB
值和所述第四轮廓线上的第二像素
RGB
值对脱毛区域变化趋势进行确定
。
[0011]在一种可能的实现方式中，如果所述第一像素
RGB
值与所述标准
RGB
值差值为0，且所述第二像素
RGB
值与所述第一轮廓线上的像素
RGB
值差值为0或差值小于第一轮廓线上的像素
RGB
值与标准
RGB
值差值，则所述脱毛区域开始变小；或者，如果所述第一像素
RGB
值与所述标准
RGB
值差值不为
0 ，则所述脱毛区域开始变大
。
[0012]在一种可能的实现方式中，如果所述第二轮廓线中部分向内侧收敛，其余部分轮廓线不变，则所述脱毛区域变小；或者，如果所述第二轮廓线中部分向内侧收敛，其余部分轮廓线向外扩散，则比较收敛部分轮廓线与扩散部分轮廓线的长度对脱毛区域进行确定
。
[0013]在一种可能的实现方式中，如果判断所述脱毛区域变小，则沿着确定出的轮廓线向轮廓线内搜索，直至确定出像素
RGB
值与标准
RGB
值差值不为0的一系列第一像素点，通过
所述第一像素点组成第五轮廓线，将所述第五轮廓线作为下一次比对的基准轮廓线；或者，如果判断所述脱毛区域变大，则沿着确定出的轮廓线向轮廓线外搜索，直至确定出像素
RGB
值与标准
RGB
值差值为0的一系列第二像素点，然后以第二像素点为起点向轮廓线方向移动一个像素点步长，获得一系列第三像素点，通过所述第三像素点组成第六轮廓线本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于图像的畜牧养殖中肉牛病理性脱毛跟踪方法，其特征在于，包括：获取肉牛的两侧部分的图像信息，其中所述图像信息为肉牛侧面的全景图像信息；根据所述图像信息确定出所述肉牛出现脱毛的位置区域；将相邻两次获取图像进行边缘比较确定脱毛区域的变化趋势实现对肉牛病理性脱毛的跟踪
。2.
根据权利要求1所述的基于图像的畜牧养殖中肉牛病理性脱毛跟踪方法，其特征在于，获取肉牛的两侧部分的图像信息，包括：将肉牛通过单行通过引导进入到拍摄区；然后对肉牛两侧的区域以虚拟网格进行划分；对所述虚拟网格确定出多个子拍摄区，不同子拍摄区对应肉牛的不同身体区域且不重叠；将不同所述子拍摄区拍摄的肉牛图像进行拼接获得肉牛两侧的平面图像
。3.
根据权利要求2所述的基于图像的畜牧养殖中肉牛病理性脱毛跟踪方法，其特征在于，根据所述图像信息确定出所述肉牛出现脱毛的位置区域，包括：根据当前肉牛的正常毛色确定出一个标准
RGB
值；通过所述标准
RGB
值与所述平面图像中的每个像素的
RGB
值进行比对；当所述
RGB
值发生变化时，以当前像素点向四周进行扩展比较，直至
RGB
值与所述标准
RGB
值相同时停止比较，获得
RGB
值与正常毛色不同的区域作为肉牛脱毛区域
。4.
根据权利要求3所述的基于图像的畜牧养殖中肉牛病理性脱毛跟踪方法，其特征在于，所述将相邻两次获取图像进行边缘比较确定脱毛区域的变化趋势实现对肉牛病理性脱毛的跟踪，包括：根据第一次确定的肉牛脱毛区域确定出脱毛区域的第一轮廓线；根据所述第一轮廓线的位置确定出第二次获取的平面图像中的第二轮廓线；将所述第一轮廓线与第二轮廓线上的像素进行比较确定第一
RGB
差值；如果所述第一
RGB
差值为0，则获取所述脱毛区域外侧与所述第二轮廓线相邻的第三轮廓线，比较所述第一轮廓线与第三轮廓线上的像素第二
RGB
差值；或者，如果所述第一
RGB
差值不为0，则确定所述第二轮廓线上的像素
RGB
值与所述标准
RGB
值的第三
RGB
差值；通过所述第二
RGB
差值或所述第三
RGB
差值确定所述脱毛区域变化趋势
。5.
根据权利要求4所述的基于图像的畜牧养殖中肉牛病理性脱毛跟踪方法，其特征在于，通过所述第二
RGB
差值确定所述脱毛区域变化趋势，包括：如果所述第二
RGB
差值为0，则所述脱毛区域变大；或者，如果所述第二
RGB
差值不为0，则将所述第三轮廓线上的像素值与所述标准
RGB
值进行比较，如果差值为0，则所述脱毛区域没...

【专利技术属性】
技术研发人员：王琦，张振杰，刘庆桨，
申请(专利权)人：山东高烽畜牧科技有限公司，
类型：发明
国别省市：