目录
摘 要 I
ABSTRACT II
第一章 绪论 1
1 研究背景 1
2 研究意义 1
3 国内外文献综述 1
4 研究目标及内容 2
4.1研究目标 2
4.2研究内容 3
5 应用前景 3
第二章 总体方案设计 5
1 设计目标 5
2 技术路线 5
3 方案设计 6
第三章 系统软件设计 7
1 环境搭建 7
1.1 软件平台 7
1.2 环境配置 7
2 系统设计 7
2.1 目标检测系统设计 7
2.2 行为识别系统设计 12
2.3 图像处理系统设计 14
2.4 系统界面设计 15
第四章 实验结果与分析 17
1 数据来源 17
2 目标检测 17
2.1 训练模型 17
2.2 测试模型 18
3 行为识别 20
4 图像处理 21
5 界面展示 23
第五章 结论与展望 25
1 结论 25
2 展望 25
参考文献 26
致 谢 27
基于图像处理的仔猪打堆行为识别系统研究
摘 要
仔猪打堆是仔猪由于寒冷而堆积在一起取暖的行为，实时监测仔猪打堆有助于精准管理养殖环境，提高动物健康福利水平。目前市场上主要采用人为巡逻搜查的方法和人工视频监测系统发现仔猪打堆行为，但是极易产生纰漏和人员疲劳。因此，建立一个能够精准快速帮助人们识别仔猪打堆行为的系统研究具有十分重要的现实意义。所以我们的研究立足于改善这一情况，设计了一种能够及时地发现仔猪打堆行为的识别系统。该系统使用Python语言，建立了一个YOLOv5的仔猪打堆行为识别系统，主要包括图像选择，图像去噪处理，仔猪打堆行为识别及打堆等级分级这四个模块。通过大量的机器学习，实现了对仔猪的目标检测，并对检测框的坐标数据进行处理，分析出图像中是 *51今日免费论文网|www.51jrft.com +Q: ^351916072* 
否存在仔猪的打堆行为并返回到系统界面。该系统具有准确，快捷，便于操作等特点。本文对基于YOLOv5的仔猪打堆行为识别系统的研究，具有一定的研究意义。本论文具体从系统原理、软件设计以及系统界面等几方面对该系统进行了描述。最终本文设计的仔猪打堆识别系统对仔猪目标检测速度及精度效果较好，平均精度均值达到98%；对仔猪打堆行为检测及等级识别精度良好，平均精度均值达到92.5%；且对外界噪音干扰有一定的抵抗能力。

原文链接：http://www.jxszl.com/dzxx/dzdq/609048.html