I en övervakningskameramiljö är upptäckten av stående grisar i realtid en viktig fråga mot det slutliga målet med 24-h-spårning av enskilda svin. I denna studie fokuserar vi på djupbaserad upptäckt av stående grisar med "rörliga ljud", som förekommer varje kväll på en kommersiell grisfarm, men som ännu inte har rapporterats. Vi använder först en spatiotemporal interpolation teknik för att ta bort de rörliga ljud som förekommer i djupbilder. Sedan upptäcker vi stående grisar genom att använda odefinierade djupvärden runt dem. Våra experimentella resultat visar att denna metod är effektiv för att upptäcka stående grisar på natten, både vad gäller kostnadseffektivitet (med hjälp av en lågkostnads Kinect djupsensor) och noggrannhet (dvs. 94,47%), även med svåra rörelsebuller som fortsätter upp till hälften av en ingång djup bild. Dessutom, utan någon tidskrävande teknik, kan den föreslagna metoden utföras i realtid.
Kim och Al. I REF föreslogs en metod för att upptäcka stående svin med hjälp av en Kinect-kamera, där tidsbuller i djupavbildningarna avlägsnas genom att tillämpa spatiotemporal interpolering, och då uppnås detektion genom att använda kantdetektering baserad på de odefinierade djupvärdena runt svinen.
Depth-Based Detection of Standing-Pigs in Moving Noise Environments
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science', 'Engineering']}