基于图像识别的奶牛养殖关键过程视频提取方法及系统的制作方法
【技术领域】
[0001] 本发明设及多媒体技术领域，尤其设及一种基于图像识别的奶牛养殖关键过程视 频提取方法及系统。
【背景技术】
[0002] 随着我国经济的高速发展，人民生活水平的不断提高，食品安全问题日趋成为人 们关注的焦点，人们对食品的要求从数量向质量、营养转变，尤其是近年来问题食品、食品 污染事件频发，更加引起了全社会的高度关注。而牛奶作为营养价值极高的乳制品，再加上 奶源紧张，奶价上涨，使得牛奶的安全存在越来越大的安全隐患，所W，奶品安全问题关乎 民生，怎样保证高品质高质量的安全牛奶生产，成为衡量奶制品企业成败的关键。
[0003] 由此可见，对奶牛养殖全过程进行实时视频监控意义重大。可使消费者对购买产 品追根溯源，了解奶牛养殖的各个过程，从而保护消费者权益，消除对奶品质量安全的隐 患，进而大大加深生产者和消费者之间的信任，并促进奶牛养殖行业快速发展，进而提高牛 奶营养价值，从源头上解决奶牛质量安全问题。
[0004] 但是对于每天24小时的视频监控数据中，可能只有2小时是奶牛质量安全的关键 过程，例如奶牛饲料搭配过程、奶牛饲喂过程、奶牛的基本活动状况、人工挤奶过程、设备消 毒过程、牛奶生产加工过程及冷藏过程等。为了寻找运2个小时的关键过程视频，人们往往 需要浏览整个视频，其需要持续不间断的人工监视，手工回放查找，效率低下，造成巨大的 人力资源浪费。
[0005] 鉴于此，如何从冗余大量的奶牛养殖全过程视频数据中方便快速的提取奶牛养殖 关键过程的视频信息成为目前需要解决的技术问题。
【发明内容】
[0006] 为解决上述的技术问题，本发明提供一种基于图像识别的奶牛养殖关键过程视频 提取方法及系统，能够从大量冗余的奶牛养殖全过程视频数据中方便快速的提取奶牛养殖 关键过程的视频信息，避免W往手工回放查找时持续不间断的人工监视，在一定程度上减 少人工操作，提高查找效率，减少人力资源浪费。
[0007] 第一方面，本发明提供一种基于图像识别的奶牛养殖关键过程视频提取方法，包 括：
[000引获取奶牛养殖全过程视频；
[0009] 将所述奶牛养殖全过程视频切分成内容相对独立的视频片段，并提取每个视频片 段中的每一帖图像；
[0010] 对所述每一帖图像进行阔值分割，提取所述每一帖图像中去除背景之外的区域的 图像；
[0011] 提取去除背景之外的区域每一帖图像中的颜色特征，并绘制所述颜色特征的RGB 颜色直方图；
[0012] 根据所述RGB颜色直方图，统计去除背景之外的区域每一帖图像中红、绿和蓝S种 颜色各自出现的概率；
[0013] 若去除背景之外的区域某一帖图像中的红、绿和蓝=种颜色中任一种颜色出现的 概率大于等于预设阔值，则确定W该帖图像为开始帖或结束帖的视频片段为奶牛养殖全过 程中的关键过程；
[0014] 其中，所述奶牛养殖全过程视频中的每个关键过程的开始帖和结束帖的图像中均 预先设置了同种纯红或纯绿或纯蓝颜色的警示牌。
[0015] 可选地，所述将所述奶牛养殖全过程视频切分成内容相对独立的视频片段，包括：
[0016] 采用镜头边缘检测技术将所述奶牛养殖全过程视频切分成内容相对独立的镜头， 获取内容相对独立的视频片段。
[0017] 可选地，所述镜头边缘检测技术，包括:颜色直方图法、绝对帖差法或图像像素差 法。
[0018] 可选地，在所述提取每个视频片段中的每一帖图像之后，在所述对所述每一帖图 像进行阔值分割之前，还包括：
[0019] 对所述每一帖图像进行去噪处理；
[0020] 利用物体和背景在图像特征上的差异，对去噪处理后的每一帖图像进行边缘检 ，标识去噪处理后的每一帖图像中亮度变化明显的点；
[0021] 相应地，所述对所述每一帖图像进行阔值分割，提取所述图像中去除背景之外的 区域的图像，具体为：
[0022] 对边缘检测后的每一帖图像进行阔值分割，提取边缘检测后的每一帖图像中去除 背景之外的区域的图像。
[0023] 可选地，所述对所述每一帖图像进行去噪处理，包括：
[0024] 采用中值滤波算法，对所述每一帖图像进行去噪处理；
[0025] 和/或，
[0026] 所述利用物体和背景在图像特征上的差异，对去噪处理后的每一帖图像进行边缘 检测，标识去噪处理后的每一帖图像中亮度变化明显的点，包括：
[0027] 利用物体和背景在图像特征上的差异，采用罗伯茨Robeds算子对去噪处理后的 每一帖图像进行边缘检测，标识去噪处理后的每一帖图像中亮度变化明显的点。
[0028] 可选地，所述提取去除背景之外的区域每一帖图像中的颜色特征，并绘制所述颜 色特征的RGB颜色直方图，包括：
[0029] 计算去除背景之外的区域每一帖图像中的每一个RGB像素值的唯一映射，根据映 射累加，将所述映射累加中相应的核密度权值进行累加，统计出去除背景之外的区域每一 帖图像中各种颜色的数量特征，根据统计出的各种颜色的数量特征绘制RGB颜色直方图。
[0030] 第二方面，本发明提供一种基于图像识别的奶牛养殖关键过程视频提取系统，包 括：
[0031 ]视频获取模块，用于获取奶牛养殖全过程视频；
[0032] 图像帖提取模块，用于将所述奶牛养殖全过程视频切分成内容相对独立的视频片 段，并提取每个视频片段中的每一帖图像；
[0033] 阔值分割模块，用于对所述每一帖图像进行阔值分割，提取所述每一帖图像中去 除背景之外的区域的图像；
[0034] 颜色特征提取模块，用于提取去除背景之外的区域每一帖图像中的颜色特征，并 绘制所述颜色特征的RGB颜色直方图；
[0035] 概率统计模块，用于根据所述RGB颜色直方图，统计去除背景之外的区域每一帖图 像中红、绿和蓝=种颜色各自出现的概率；
[0036] 关键过程确定模块，用于若去除背景之外的区域某一帖图像中的红、绿和蓝=种 颜色中任一种颜色出现的概率大于等于预设阔值，则确定W该帖图像为开始帖或结束帖的 视频片段为奶牛养殖全过程中的关键过程；
[0037] 其中，所述奶牛养殖全过程视频中的每个关键过程的开始帖和结束帖的图像中均 预先设置了同种纯红或纯绿或纯蓝颜色的警示牌。
[0038] 可选地，所述图像帖提取模块，具体用于
[0039] 采用镜头边缘检测技术将所述奶牛养殖全过程视频切分成内容相对独立的镜头， 获取内容相对独立的视频片段，并提取每个视频片段中的每一帖图像；
[0040] 和/或，
[0041 ]所述颜色特征提取模块，具体用于
[0042] 计算去除背景之外的区域每一帖图像中的每一个RGB像素值的唯一映射，根据映 射累加，将所述映射累加中相应的核密度权值进行累加，统计出去除背景之外的区域每一 帖图像中各种颜色的数量特征，根据统计出的各种颜色的数量特征绘制RGB颜色直方图。
[0043] 可选地，所述镜头边缘检测技术，包括:颜色直方图法、绝对帖差法或图像像素差 法。
[0044] 可选地，所述系统还包括：
[0045] 去噪模块，用于对所述每一帖图像进行去噪处理；
[0046] 边缘检测模块，用于利用物体和背景在图像特征上的差异，对去噪处理后的每一 帖图像进行边缘检测，标识去噪处理后的每一帖图像中亮度变化明显的点；
[0047] 相应地，所述阔值分割模块，具体用于
[0048] 对边缘检测后的每一帖图像进行阔值分割，提取边缘检测后的每一帖图像中去除 背景之外的区域的图像。
[0049] 由上述技术方案可知，本发明的基于图像识别的奶牛养殖关键过程视频提取方法 及系统，能够从大量冗余的奶牛养殖全过程视频数据中方便快速的提取奶牛养殖关键过程 的视频信息，避免W往手工回放查找时持续不间断的人工监视，在一定程度上减少人工操 作，提高查找效率，减少人力资源浪费。
【附图说明】
[0050] 图1为本发明一实施例提供的一种基于图像识别的奶牛养殖关键过程视频提取方 法的流程示意图；
[0051] 图2为本发明一实施例提供的一种基于图像识别的奶牛养殖关键过程视频提取系 统的结构示意图。
【具体实施方式】
[0052] 为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例 中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅 仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明的实施例，本领域普通技术人 员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他的实施例，都属于本发明保护的范围。
[0053] 图1示出了本发明一实施例提供的基于图像识别的奶牛养殖关键过程视频提取方 法的流程示意图，如图1所示，本实施例的基于图像识别的奶牛养殖关键过程视频提取方法 如下所述。
[0054] 101、获取奶牛养殖全过程视频。
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