Resumen

En el monitoreo de video de lechones en granjas porcinas, el estudio de la segmentación precisa de objetos en primer plano es el trabajo de investigación avanzada sobre el seguimiento de objetivos y el reconocimiento de comportamientos. Teniendo en cuenta los requisitos de no interactividad y tiempo real de dicho sistema de monitoreo de video, este documento propone un método de segmentación de imágenes basado en un algoritmo mejorado de GrabCut no interactivo. Las funciones de preservación de bordes y reducción de ruido se realizan a través de un filtrado bilateral. Se utiliza un método de segmentación de umbral adaptativo para calcular el umbral local y completar la extracción del objetivo en primer plano. La imagen se simplifica mediante procesamiento morfológico; los píxeles de interferencia del fondo, como los detalles en la rejilla y la pared, son filtrados, y se establece la matriz de marcadores del objetivo en primer plano. El algoritmo GrabCut se utiliza para dividir los píxeles de múltiples objetos en primer plano. Al comparar los resultados de segmentación de varios algoritmos, se muestra que

• Materias:Inteligencia artificial Comprensión de imágenes Detección de manipulaciones Visión artificial Imágenes espaciales
• Subjects:Artificial intelligence Image understanding Manipulation detection Artificial vision Spatial imaging
• Palabras claves:Monitoreo de video; Lechones; Objetos en primer plano; Segmentación; Algoritmo GrabCut; Reconocimiento de comportamiento
• Keywords:Video monitoring; Piglets; Foreground objects; Segmentation; GrabCut algorithm; Behavior recognition