환경조건에 따른 돼지의 행동특성 분류를 위한 영상처리 알고리즘
Image Processing Algorithm for Behavior Classification of Pigs under the Different Environment Conditions
1
조회
0
다운로드
2
인용
0
참고문헌
키워드
초록
기존 온·습도 센서와 여러 가스센서에 의해 측정 및 제어되는 돈사환경제어시스템에 돼지의 체온조절행동에 근거한 생체정보를 이용하여 외부 환경정보를 보정한다면 보다 정밀한 축사 환경제어를 할 수있다. 이를 위한 본 연구는 ICT기술을 접목한 스마트돈사의 정밀환경제어를 위한 기초연구로 획득된 이미지를 바탕으로 돼지의 행동특성을 3가지로 분류하기 위한 영상처리시스템 알고리즘을 제시하고자 한다. 공시재료는 실험돈사에서 사육되고 있는 육돈용 자돈(F2, 36~40kg) 3마리를 이용하였으며, 영상처리를 수행하고자 천정에 설치된 카메라를 통해 획득된 이미지를 이용하였다. 영상처리를 위한 프로그램은 Visual Studio C과 다양한 영상처리를 위해 개발된 오픈 소스 라이브러리인 OpenCV Library를 이용하여 구현하였다. 행동분류 알고리즘은 각 돼지의 중심점 데이터, 돼지가 차지하는 면적, 돼지 사이의 거리를 구하고자 전처리를 수행한 이미지를 RGB 색상계에서 YCrCb 색상계로 변환하였으며, 히스토그램 평활화(Histogram Equalization), cvBlob함수를 사용하여 Labeling 알고리즘을 수행하였다. 영상처리 결과, 검증 이미지를 대상으로 군집형태 A로 판단된 결과는 면적만 고려한 것과 거리와 면적을 같이 고려하였을 때 인식률 95%를 나타내었다. 군집형태 B의 경우 면적만을 고려하였을 경우 65%, 면적과 거리를 모두 고려하였을 경우 95%로 나타났다. 군집형태 C의 경우 면적만을 고려하였을 경우 25%,면적과 거리를 모두 고려하였을 경우 100%로 나타나 환경정보 보정자료로 활용이 가능한 것으로 판단되었다.
Abstract
This study was researched for precise environmental control system of smart pig housing withICT(Information Communication Technology) and proposed an image processing systemalgorithm to classify the pig behavior characteristics into three categories under environmentalconditions. The testing materials for image processing were used three piglets was raised in theexperiment pig housing and the camera mounted on the ceiling. Visual Studio C and OpenCVLibrary, an open source library developed for various image processing were used for imageprocessing program. The image that was preprocessed for the behavior classification algorithm tofind the center point data of each pig, the area occupied by pigs, and the distance between pigswas converted from RGB color system to YCrCb color system and it was applied the histogramequalization algorithm and the labeling algorithm using the cvBlob function. The result of the image processing using the verification image was follows. As a result of the class-A, 95%recognition rate was obtained in consideration of area only and distance and area together. Incase of class-B, 65% was taken into consideration only in the area, and 95% in the case ofboth the area and the distance. In case of class-C, 25% was taken into consideration only inthe area, and 100% in the case of both the area and the distance. In the proposed imageprocessing algorithm, if both area and distance are used, it can be used to correction data ofenvironmental information.
참고문헌 (18)
- Banhazi T, "Precision livestock farming: an international review of scientific and commercial aspects", International Journal of Agricultural and Biological Engineering, 5(3), pp.1~9 (2012)
- Berckmans D., "Automatic on-line monitoring of animals by precision livestock farming", Animal Production in Europe: The Way Forward in an Changing World, in Between Congress of the ISAH, 1, pp.27~30 (2004)
- Boon CR., "The effect of departures from lower critical temperature on the group postural behavior of pigs", Anim. Prod, 33, pp.71~79 (1981)
- Chang HH, "Development of environmental control systems for windowless pig-housing (I) - Assessment of Control Performance", J. KSAM, 24(5), pp.415~424 (1999)
- Geers R, "Environmental temperature control by the pig's comfort behavior through image analysis", Transactions of the ASAE, 34(6), pp.2583~2586 (1991)
- Grees R, "The group postural behavior of growing pig in relation to air velocity, air and floor temperature", Appl. Anim. Behav. Sci, 16, pp.353~362 (1986)
- Kim HT, "Characteristics of temperature distribution of pen for exhaust fan of ventilation systems", J. Anim. Environ. Sci, 20(4), pp.155~160 (2014)
- Kwon KS, "Measurement and analysis of aerosols in swine confined house for welfare improvement of workers", Proceedings of the KSAM & KSBEC 2013 Spring Conference, pp.107~108 (2013)
- 이승주, "무창이유자돈사의 내부 환경 개선에 관한 연구", 한국환경농학회지, 27(2), pp.150~155 (2008), 한국환경농학회
- Monreal G, "Livestock housing. Chapter 2. Envir. and Anim. Health", pp.33~ (1989), CAB International
- Mount LE., "The climate physiology of the pig" (1968), Edward Arnold
- Navarro-Jover J, "An automatic colour-based computer vision algorithm for tracking the position of piglets", Spanish Journal of Agricultural Research, 7(3), pp.535~549 (2009)
- "OpenCV"[URL]
- Sa JW, "Detecting the moving pigs' boundary using depth information", Korea computer congress 2014, pp.1916~1918 (2014)
- 사재원, "시공간 정보를 이용한 근접 돼지의 영상 분할", 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학, 4(10), pp.473~478 (2015), 한국정보처리학회[DOI]
- Evaluating thermal comfort behavior of young pigs by neural network, "Shao J", ASAE, ~, pp.ASAE Paper No. 96-4058 (1996)
- 송준익, "개방돈사의 무창돈사형 환기시설 개선 효과", 한국축산시설환경학회, 16(2), pp.109~114 (2010), 한국축산시설환경학회
- Zuo S, "An index algorithm for tracking pigs in pigsty", 2014 International Conference on Industrial Electronics and Engineering (2014)