基于曲率特征豬腹式呼吸運(yùn)動(dòng)波形圖建模方法

謝海員，紀(jì)　濱，胡宏智，楊盼盼，申元霞

（安徽工業(yè)大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，安徽 馬鞍山243032）

基于曲率特征豬腹式呼吸運(yùn)動(dòng)波形圖建模方法

謝海員，紀(jì)濱，胡宏智，楊盼盼，申元霞

（安徽工業(yè)大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，安徽 馬鞍山243032）

為了實(shí)現(xiàn)視頻中生豬腹式呼吸運(yùn)動(dòng)信息的波形圖量化，研究了應(yīng)用脊部輪廓最大曲率半徑描述子（MCRD）表達(dá)豬腹式呼吸運(yùn)動(dòng)波形圖的計(jì)算機(jī)視覺(jué)建模方法。以預(yù)處理后的生豬輪廓圖為供試材料，為獲取有效的豬體脊部輪廓段，基于包絡(luò)分析提出了豬腿輪廓與軀干輪廓分界點(diǎn)的識(shí)別算法，提取有效脊部輪廓段的最大曲率半徑，由視頻段每幀MCRD構(gòu)建波形圖模型。可信的波形圖取決于有效的描述子參數(shù)，試驗(yàn)顯示有效的MCRD，豬輪廓外接矩形高寬比 （DWR）適應(yīng)范圍在 0.4～0.9之間，而受制于身體側(cè)視圖展示角度的影響，有效的脊腹輪廓截距描述子（RACID）對(duì)應(yīng)合適的DWR范圍僅在0.6～0.9之間。對(duì)于三段完整腹式呼吸運(yùn)動(dòng)視頻中生豬呼吸頻率的統(tǒng)計(jì)，以人工目測(cè)結(jié)果為參考指標(biāo)，機(jī)器檢測(cè)結(jié)果與參考值的相對(duì)誤差為0%、3.09%、3.76%，平均相對(duì)誤差為2.28%，且同一人目測(cè)和不同兩人之間目測(cè)結(jié)果存在差異，而機(jī)器檢測(cè)結(jié)果一致。35輯豬腹式呼吸視頻能自動(dòng)檢測(cè)出33輯，識(shí)別精度為94.3%。該方法能有效構(gòu)造豬腹式呼吸運(yùn)動(dòng)波形圖模型，有望為智能監(jiān)控中腹式呼吸預(yù)警提供潛在技術(shù)支持。

生豬；腹式呼吸運(yùn)動(dòng)；最大曲率半徑描述子；波形圖模型；包絡(luò)線

目前，豬病是制約養(yǎng)豬業(yè)高效高產(chǎn)的主要問(wèn)題，呼吸急促是生豬發(fā)病的常見(jiàn)癥狀，表現(xiàn)為呆立式腹式呼吸運(yùn)動(dòng)，脊腹波動(dòng)明顯，可作為日常疫情監(jiān)測(cè)的預(yù)警依據(jù)［1］。傳統(tǒng)呼吸急促癥狀觀測(cè)方法是人工觀察特定時(shí)間段內(nèi)豬身脊腹部分的起伏次數(shù)，此種方法工作強(qiáng)度大，且主觀性強(qiáng)、精度低，易出現(xiàn)錯(cuò)誤遺漏，而利用視頻進(jìn)行智能監(jiān)控，可降低工作強(qiáng)度，減少生豬的應(yīng)激反應(yīng)，為養(yǎng)豬場(chǎng)自動(dòng)化、智能化管理提供有利條件［2-3］。但是，呼吸急促智能監(jiān)控的關(guān)鍵技術(shù)在于生豬腹式呼吸運(yùn)動(dòng)信息模型構(gòu)建方法，因此，如何構(gòu)造腹式呼吸運(yùn)動(dòng)信息模型成為豬場(chǎng)智能監(jiān)控需解決的關(guān)鍵問(wèn)題。

隨著對(duì)動(dòng)物福利的日益關(guān)注，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)動(dòng)物行為信息特征開(kāi)展了研究［4］。國(guó)外對(duì)動(dòng)物個(gè)體信息監(jiān)測(cè)技術(shù)的研究起步較早，取得了較多的成果［5-6］，如Cornou利用電子飼喂系統(tǒng)采集母豬飲食量和活動(dòng)行為檢測(cè)母豬發(fā)情和跛腿等情況［7］；Mainau E等研究了豬的位置［8］和行走軌跡［9］。國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)動(dòng)物智能監(jiān)控的研究處于探索階段，主要成果是對(duì)豬體信息的自動(dòng)檢測(cè)方法研究［10-11］，而關(guān)于豬腹式呼吸運(yùn)動(dòng)信息建模方法，前期本課題組以截距特征構(gòu)造了RACID作為度量脊腹輪廓波動(dòng)的指標(biāo)構(gòu)建量化豬腹式呼吸波形圖模型［12］，但攝像頭采集豬體側(cè)面輪廓的角度存在差異，所提取的RACID很難保證在脊腹線之間，特定角度下過(guò)質(zhì)心的截距會(huì)貫穿到蹄部，無(wú)法建立正確的呼吸運(yùn)動(dòng)波形圖模型，因此，此方法存在應(yīng)用局限性。進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)腹式呼吸運(yùn)動(dòng)時(shí)豬腿脊腹輪廓段曲率會(huì)出現(xiàn)顯著變化，因此，筆者提出應(yīng)用脊部輪廓最大曲率半徑描述子（MCRD）作為新特征變量構(gòu)造生豬腹式呼吸運(yùn)動(dòng)波形圖模型。

1　材料與方法

1.1視頻采集及處理

該試驗(yàn)選取的生豬月齡為4個(gè)月，品種為育肥期長(zhǎng)白豬，視頻于2014年6月期間白天條件下，攝于安徽浩翔農(nóng)牧有限公司規(guī)模養(yǎng)豬場(chǎng)，視頻文件為AVI格式，視頻分辨率為640像素×320像素，幀速為20幀/s，試驗(yàn)截取每輯腹式呼吸完整視頻時(shí)長(zhǎng)約5～8 s。試驗(yàn)涉及方法均在Intel Core CPU 2.5 GHz，內(nèi)存2G的計(jì)算機(jī)上的Matlab2008a平臺(tái)中編程實(shí)現(xiàn)。對(duì)視頻逐幀預(yù)處理后，利用背景差提取目標(biāo)圖像［13］，利用水平集方法快速提取生豬輪廓［14］作為測(cè)試素材。

1.2豬體脊部輪廓的獲取

根據(jù)前期研究，豬體有效脊部輪廓的獲取是構(gòu)造腹式呼吸運(yùn)動(dòng)模型的基礎(chǔ)，因此，有必要識(shí)別出有效脊部輪廓段。包絡(luò)線實(shí)質(zhì)是包括圖像輪廓所有像素點(diǎn)的面積最小凸多邊形［15］，筆者通過(guò)改進(jìn)的包絡(luò)算法，尋找腿部輪廓與胸腹部輪廓的分界點(diǎn)，獲取分界點(diǎn)所在豎直線與脊部輪廓的交點(diǎn)，便得到了有效脊部輪廓段。為了提高算法效率，文中只對(duì)包含腿部的生豬下半部輪廓進(jìn)行包絡(luò)分析，下半部輪廓為豬輪廓質(zhì)心以下的輪廓。質(zhì)心位置的計(jì)算方法見(jiàn)文獻(xiàn)［12］。在遍歷生豬下部輪廓過(guò)程中構(gòu)建包絡(luò)線頂點(diǎn)集合BVER=｛ver1，ver2，ver3，…｝，如圖1所示的虛線所示即為包絡(luò)線。

圖1　脊部輪廓段識(shí)別示意圖

遍歷生豬下部輪廓算法為：（1）確定起始頂點(diǎn)ver：搜索下半部輪廓線上位置最低且最左邊的像素點(diǎn)作為起始頂點(diǎn)；（2）判斷該點(diǎn)是否為下半部輪廓線最左點(diǎn)，是就停止計(jì)算，轉(zhuǎn)（3），否則，以起始頂點(diǎn)為基準(zhǔn)點(diǎn)向左搜索，每個(gè)搜索點(diǎn)與基準(zhǔn)點(diǎn)所在直線與豎直線形成夾角θ，則最大夾角θmax對(duì)應(yīng)的搜索點(diǎn)即為包絡(luò)線的下一頂點(diǎn)，并以此新頂點(diǎn)作為基準(zhǔn)點(diǎn)返回（2）；（3）以起始頂點(diǎn)為基準(zhǔn)點(diǎn)判斷該點(diǎn)是否為下半部輪廓線最右點(diǎn)，是就停止計(jì)算，輸出所有包絡(luò)線頂點(diǎn)，否則，向右搜索包絡(luò)線的下一個(gè)頂點(diǎn)，并以此新頂點(diǎn)作為基準(zhǔn)點(diǎn)返回（3）。

假設(shè)側(cè)視圖去除的腿部輪廓只需要尋找2個(gè)分界點(diǎn)，為即將刪除豬前后腿部輪廓的起始點(diǎn)，即下半輪廓線上到包絡(luò)線距離最大的點(diǎn)D和E。實(shí)現(xiàn)步驟為：

（1）計(jì)算BVER中相鄰頂點(diǎn)的線段長(zhǎng)度l，求其中最長(zhǎng)的2個(gè)線段，圖1中的AB和BC，構(gòu)建直線方程

式（1）中l(wèi)（i，j）為相鄰兩頂點(diǎn)線段長(zhǎng)度，（xi，yi），（xj，yj）為相鄰兩頂點(diǎn)坐標(biāo)，i，j為1，2，3，…。

圖像坐標(biāo)平面下直線方程的一般式為

式（2）中，-a/b表示直線斜率，-c表示縱軸截距。由于線段兩端點(diǎn)坐標(biāo)已知，可求出具體的a，b，c值。

（2）尋找腿部輪廓分割線的分界點(diǎn)。在兩個(gè)包絡(luò)線段對(duì)應(yīng)的下半輪廓線區(qū)間上分別尋找到包絡(luò)線直線方程的距離d最大的點(diǎn)，所求即為D和E點(diǎn)

（3）過(guò)識(shí)別點(diǎn)D和E作豎直線與脊部輪廓的交點(diǎn)分別為M、N，則MN間的脊部輪廓段為有效的脊部輪廓段。

1.3豬腹式呼吸運(yùn)動(dòng)波形圖模型

構(gòu)建生豬腹式呼吸運(yùn)動(dòng)模型的關(guān)鍵是選取合適特征參數(shù)來(lái)有效描述腹式呼吸運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的變化過(guò)程。根據(jù)課題組對(duì)生豬呼吸異常視頻的研究，發(fā)現(xiàn)喘氣病豬行動(dòng)呆滯遲緩，站立腹式呼吸運(yùn)動(dòng)時(shí)，豬體脊部輪廓彎曲縮放明顯（如圖2所示），可以將脊部輪廓最大曲率半徑MCR作為腹式呼吸運(yùn)動(dòng)的特征參數(shù)［16］。

提取脊部輪廓段曲率半徑的算法如下：將脊部輪廓段每個(gè)像素點(diǎn)及其左右相鄰h長(zhǎng)度的像素點(diǎn)構(gòu)成的輪廓線近似為一段圓弧，使用最小二乘擬合圓的方法得出圓的半徑r，將此半徑值近似為曲率半徑R，遍歷脊部輪廓段并計(jì)算出每點(diǎn)的曲率半徑值，則所有像素點(diǎn)曲率半徑的最大值Rmax即為脊部輪廓最大曲率半徑MCR。

因此，對(duì)于豬體的腹式呼吸運(yùn)動(dòng)行為，可用腹部輪廓最大曲率來(lái)刻畫(huà)運(yùn)動(dòng)過(guò)程。截取生豬腹式呼吸視頻段，處理后得到每幀的豬體腹部輪廓平均曲率MCR（t），t為描述時(shí)間的幀序列號(hào)，以此構(gòu)建視頻段中豬腹式呼吸運(yùn)動(dòng)波形圖模型，如圖3所示。

圖2　輪廓波動(dòng)變化示意圖

觀察發(fā)現(xiàn)，MCR（t）在t軸方向上不斷進(jìn)行著近似周期規(guī)律性的連續(xù)升降變化，與生豬腹式呼吸的呼吸急促特征相吻合，這種升降變化快慢表征著豬腹式呼吸頻率的大小。因此，可通過(guò)統(tǒng)計(jì)檢測(cè)到的圖中局部最大值點(diǎn)的個(gè)數(shù)n，來(lái)計(jì)算呼吸頻率f

式中T為視頻段的時(shí)長(zhǎng)。

圖3　腹式呼吸運(yùn)動(dòng)Acur波形圖

2　結(jié)果與分析

2.1MCRD與RACID的比較

由于豬體脊部有效輪廓段的形狀受豬的身體展示角度影響，而展示角度可用豬體輪廓的最小外接矩形來(lái)衡量，將此矩形的寬度高度值作為橫縱坐標(biāo)來(lái)刻畫(huà)一質(zhì)點(diǎn)，將此質(zhì)點(diǎn)記為中心點(diǎn)，由中心點(diǎn)的變化來(lái)描述豬身體展示角度的變化。當(dāng)豬處于腹式呼吸運(yùn)動(dòng)狀態(tài)時(shí)，豬體輪廓質(zhì)心和中心點(diǎn)都在一極小鄰域圓內(nèi)發(fā)生變動(dòng)，而質(zhì)心和中心點(diǎn)的位置變化決定了RACID和MCRD特征變量的穩(wěn)定性，試驗(yàn)證實(shí)腹式呼吸視頻序列中中心點(diǎn)的位置相較豬體輪廓質(zhì)心位置分布更有規(guī)律，變化范圍更小 （如圖4所示），說(shuō)明 MCRD相比RACID的穩(wěn)定性更好。

采用前期研究的成果，豬輪廓外接矩形高寬比選擇在 0.4～0.9之間的圖像，驗(yàn)證MCRD方法有效性，該研究隨機(jī)采集了視場(chǎng)中不同位置和角度的12幅不同豬體的圖像，提取有效脊部輪廓段的MCRD。如圖5所示試驗(yàn)中的2幅側(cè)視圖，圖5（a）的RACID已經(jīng)失效，表明RACID受制于身體側(cè)視圖展示角度的影響，但是圖5（b）表明MCRD仍然有效。試驗(yàn)表明豬輪廓外接矩形高寬比在0.6～0.9范圍構(gòu)建RACID會(huì)失效，而豬輪廓外接矩形高寬比在 0.4～0.9之間均能構(gòu)建MCRD，這說(shuō)明在單攝像頭應(yīng)用環(huán)境下，相比于RACID，文中構(gòu)建的MCRD更具備優(yōu)勢(shì)。

2.2腹式呼吸運(yùn)動(dòng)波形圖的小波降噪

由于構(gòu)造波動(dòng)圖模型過(guò)程中不可避免地存在噪聲干擾，圖中往往出現(xiàn)毛刺現(xiàn)象，表現(xiàn)為微小波動(dòng)干擾，影響局部最大值個(gè)數(shù)統(tǒng)計(jì)，降低豬腹式呼吸頻率計(jì)算的準(zhǔn)確性，因此，有必要對(duì)波形圖進(jìn)行降噪處理。

小波分析是近年發(fā)展興起的且被科研實(shí)踐所證實(shí)的一種有效的工具性方法，小波變換具有時(shí)頻局部化和自適應(yīng)性，能有效刻畫(huà)突變信號(hào)的非平穩(wěn)特征。由于文中波形圖存在突變的情況且要刻畫(huà)的是局部峰點(diǎn)值，所以采用小波分析來(lái)降噪是可行的。文中采用DB3小波對(duì)波形圖信號(hào)進(jìn)行離散小波變換，做2層小波分解，降噪的效果圖如圖6所示，對(duì)比圖3，可看出降噪后的波形圖更為平滑，毛刺干擾現(xiàn)象大大減少，可提高豬腹式呼吸頻率計(jì)算的準(zhǔn)確度。

圖4　質(zhì)心和圓心橫坐標(biāo)位置變動(dòng)

圖5　MCRD與RACID的比較試驗(yàn)

圖6　波形圖的小波降噪效果圖

2.3腹式呼吸運(yùn)動(dòng)模型的驗(yàn)證

截取完整腹式呼吸階段的三輯生豬視頻段，編號(hào)1、2、3，視頻時(shí)長(zhǎng)為6 s、7 s、7 s，選取兩名經(jīng)驗(yàn)豐富訓(xùn)練有素的獸醫(yī)（編號(hào)1、2）通過(guò)目測(cè)視頻計(jì)算出生豬呼吸頻率，為了避免先驗(yàn)知識(shí)和心里暗示對(duì)試驗(yàn)結(jié)果的影響，要求隨機(jī)選取三段視頻的任意一輯，各自獨(dú)立計(jì)算3次。再由文中方法計(jì)算出所有視頻中生豬的呼吸頻率，為了排除試驗(yàn)結(jié)果的偶然性，每輯視頻均需處理3次。結(jié)果見(jiàn)表1。

表1　生豬呼吸頻次測(cè)試結(jié)果

表1結(jié)果顯示，三段視頻經(jīng)人工計(jì)算出的生豬呼吸頻率為80、97、159.5次·min-1，而由機(jī)器檢測(cè)出的呼吸頻率為80、94、154次·min-1，以人工方法結(jié)果為參考指標(biāo)，機(jī)器檢測(cè)結(jié)果與參考值的相對(duì)誤差為0%、3.09%、3.76%，平均相對(duì)誤差為2.28%，說(shuō)明兩種方法結(jié)果是高度一致的，文中方法是有效準(zhǔn)確的；進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)不同人對(duì)同一視頻及同一人對(duì)同一視頻的計(jì)算結(jié)果存在差異，而由機(jī)器檢測(cè)多次的結(jié)果相同，表明人工方法會(huì)出現(xiàn)失誤現(xiàn)象，而機(jī)器檢測(cè)結(jié)果較穩(wěn)定。

試驗(yàn)截取含腹式呼吸的豬視頻為35輯，能自動(dòng)檢測(cè)出33輯，識(shí)別精度為94.3%。因此，由機(jī)器自動(dòng)檢測(cè)視頻中豬呼吸頻率的方法有潛在應(yīng)用價(jià)值。在實(shí)際監(jiān)控過(guò)程中，根據(jù)視頻檢測(cè)出的豬呼吸頻率，能反映生豬的呼吸異常程度，可作為獸醫(yī)診斷病情的參考指標(biāo)。測(cè)試過(guò)程中發(fā)現(xiàn)個(gè)別腹式呼吸波形圖仍存在較強(qiáng)噪聲干擾，采用小波降噪不再合適，由于生豬呼吸頻次屬于低頻信號(hào)，可望通過(guò)傅里葉快速變換將信號(hào)轉(zhuǎn)到頻域中，過(guò)濾噪聲頻率，可得到平穩(wěn)的呼吸頻率信息，這將在以后進(jìn)一步深入研究。

3　結(jié)語(yǔ)

（1）利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)對(duì)家畜行為的視頻信息進(jìn)行量化，是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)信息發(fā)展的需要。該研究針對(duì)單頭生豬的呼吸急促視頻，利用豬腹式呼吸脊腹部輪廓線變化顯著的習(xí)性特點(diǎn)，提出基于MCRD構(gòu)建一維波形圖模型；（2）試驗(yàn)表明，豬輪廓外接矩形高寬比在 0.4～0.9之間均能構(gòu)建MCRD，而豬輪廓外接矩形高寬比在0.6～0.9范圍，RACID受制于身體側(cè)視圖展示角度的影響而失效，因此，在單攝像頭應(yīng)用環(huán)境下，相比于RACID，文中構(gòu)建的MCRD更具備優(yōu)勢(shì)；（3）為了盡可能使波形圖中局部峰值點(diǎn)的統(tǒng)計(jì)個(gè)數(shù)接近真實(shí)值，文中提出了腹式呼吸運(yùn)動(dòng)波形圖的小波降噪方法，實(shí)驗(yàn)證明此方法能有效消除波形圖中的毛刺，有利于提高豬腹式呼吸頻率計(jì)算的準(zhǔn)確性；（4）35段生豬腹式呼吸運(yùn)動(dòng)視頻的自動(dòng)檢測(cè)識(shí)別率為94.3%，且對(duì)同一段視頻呼吸頻次計(jì)算試驗(yàn)表明，機(jī)器檢測(cè)較人工目測(cè)的結(jié)果更穩(wěn)定，而個(gè)別波形圖出現(xiàn)噪聲波形值得進(jìn)一步深入研究?？傊?，文中所提方法能用于連續(xù)監(jiān)測(cè)、量化養(yǎng)殖場(chǎng)豬的呼吸急促狀態(tài)，并且可以保留住腹式呼吸運(yùn)動(dòng)波形圖信息，對(duì)具有呼吸急促疑似病豬自動(dòng)監(jiān)控預(yù)警及日后供獸醫(yī)診斷，具有技術(shù)基礎(chǔ)上的適用意義。

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責(zé)任編輯：艾淑艷

A waveform model based on curvature radius for swine's abdominal breathing

XIE Haiyuan，JI Bin，HU Hongzhi，YANG Panpan，SHEN Yuanxia
（School of Computer Science and Technology，Anhui University of Technology，Ma'anshan 243032，China）

This paper proposes a computer-vision model for abdominal breathing motion in swine by using the Maximum Curvature Radius Descriptor（MCRD）.Primarily，the video clip of a swine was captured and pre-processed in order to obtain the contour image of the swine.Effective ridge of contour was extracted and then the maximum curvature radius was calculated.The waveform graph model was established from MCRDs obtained in every frame of the video.Effective ridge of contour was further extracted by identifying the boundaries between the pig legs and torso outlines based on envelope analysis.Experimental results show that the proposed method is valid in the range of swine-outline's external rectangle depth-width ratio（DWR）between 0.4-0.9.The reference method Ridge-Abdomen Contour Intercept Descriptor（RACID）is only valid at DMR between 0.6-0.9 due to the insufficient angle display of the side body view.Through three visual inspection tests of counting swines'breath frequency in the same video，the results of each individual and those between different persons vary.The artificial visual results are regarded as reference values.And the relative errors between machine testing results and the reference values are 0%，3.09%，3.76%，and the average relative error is 2.28%.This is identical to the results recorded by computer vision with an auto-recognition rate of 94.3%.Therefore，the swine's abdominal breathing waveform graph model is effective and capable of providing a potential technical support for intelligent monitoring of swine's breathing behaviors.

swine；abdominal breathing movement；maximum curvature radius descriptor；waveform graph model；envelope

TP391

A

1672-0687（2016）03-0066-05

2015-03-07

國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目（61300059）；安徽省高校自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目（KJ2012Z032）

謝海員（1989-），男，安徽阜陽(yáng)人，碩士研究生，研究方向：計(jì)算機(jī)視覺(jué)。