基于机器视觉的奶牛发情行为视频监测算法研究

蔡兆晖，林学杰

（厦门大学嘉庚学院，福建 漳州 363100）

在奶牛养殖过程中，对奶牛发情行为进行监测，可以帮助养殖户准确地判断奶牛的排卵时间，从而确定配种适期，及时进行配种或人工授精，达到提高受胎率的目的，并且可以帮助缩短胎间期，增加奶牛产奶量。此外，通过对奶牛发情行为进行监测，养殖户还可以判断奶牛的发情行为是否正常，从而有效地进行疫病监控与预防。

在规模化农场，由于用工成本上升和监控要求提升，对奶牛各种生理状态的监控已经不能完全依赖传统的人工监测了，因此发展基于现代信息技术的自动监测技术，从而提高奶牛养殖的精准化和智能化程度是十分必要的。

本文借助机器视觉技术，从动态的监控图像入手，通过背景过滤、图像增强、奶牛个体自动识别及奶牛爬跨行为自动监测等算法的设计，创立了基于视频图像动态识别的奶牛发情行为视频监测算法体系，从而在不增加过多额外设施和传感器的基础上，帮助养殖户实现对奶牛发情行为的有效自动监测。

1 奶牛发情自动监测概述

随着现代畜牧养殖业的发展，传统的以人工经验进行奶牛发情监测已经无法满足集约式、规模化养殖模式的要求，因此引入信息技术对奶牛进行精细化、科学化的管理与监测是未来畜牧业智能化发展的必然趋势。对奶牛发情体征进行监测的方法和手段主要分为以下3类：

1.1 传感器监测

以电子传感器监测、采集和记录奶牛的发情体征，从而准确地判断奶牛的发情时间，这是监测奶牛发情行为的重要手段。……