An automatic colour-based computer vision algorithm for tracking the position of piglets
La visión artificial es una potente herramienta de observación al servicio de la investigación en el campo de la producción ganadera. En este sentido, se ha desarrollado un software de tratamiento digital de imagen, basado en la búsqueda y reconocimiento de manchas de color en la imagen, que permite...
Uloženo v:
| Vydáno v: | Spanish journal of agricultural research : SJAR Ročník 7; číslo 3; s. 535 - 549 |
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| Hlavní autoři: | , , , , , , |
| Médium: | Journal Article |
| Jazyk: | angličtina |
| Vydáno: |
Instituto Nacional de Investigación y Tecnología Agraria y Alimentaria (INIA)
01.09.2009
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| Témata: | |
| ISSN: | 1695-971X, 2171-9292, 2171-9292 |
| On-line přístup: | Získat plný text |
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| Abstract | La visión artificial es una potente herramienta de observación al servicio de la investigación en el campo de la producción ganadera. En este sentido, se ha desarrollado un software de tratamiento digital de imagen, basado en la búsqueda y reconocimiento de manchas de color en la imagen, que permite la detección de la posición de los lechones en una corralina de maternidad. Para ello, se capturaron 24.000 imágenes en cinco tomas (días), con un intervalo de 5 segundos entre cada dos imágenes. Los nueve lechones presentes en estas camadas fueron pintados en el lomo y laterales con colores distintos y alejados entre sí en el espacio RGB. El programa precisa la introducción por el usuario de los patrones de color a buscar, devolviendo como salida un fichero ASCII con las posiciones (columna X, fila Y) de cada una de esas manchas en cada imagen analizada. Esta información podría ser de gran utilidad en posteriores aplicaciones para el estudio de parámetros de comportamiento y bienestar de los animales (hacinamiento, actividad, amamantamiento, etc.). El software realiza una segmentación previa de la imagen en el espacio RGB, para aislar las manchas de color del resto de la imagen, y posteriormente el reconocimiento de los patrones de color utilizando otro espacio de color (B/(R+G+B), (G-R), (B-G)) más adecuado para tal fin, obtenido a partir de pruebas con diferentes combinaciones de R, G y B. Se ha evaluado estadísticamente el funcionamiento del programa, obteniéndose un 72,5% de detecciones de los lechones, de las cuales, 89,1% fueron correctas.
Artificial vision is a powerful observation tool for research in the field of livestock production. So, based on the search and recognition of colour spots in images, a digital image processing system which permits the detection of the position of piglets in a farrowing pen, was developed. To this end, 24,000 images were captured over five takes (days), with a five-second interval between every other image. The nine piglets in a litter were marked on their backs and sides with different coloured spray paints each one, placed at a considerable distance on the RGB space. The programme requires the user to introduce the colour patterns to be found, and the output is an ASCII file with the positions (column X, line Y) for each of these marks within the image analysed. This information may be extremely useful for further applications in the study of animal behaviour and welfare parameters (huddling, activity, suckling, etc.). The software programme initially segments the image in the RGB colour space to separate the colour marks from the rest of the image, and then recognises the colour patterns, using another colour space (B/(R+G+B), (G-R), (B-G)) more suitable for this purpose. This additional colour space was obtained testing different colour combinations derived from R, G and B. The statistical evaluation of the programme's performance revealed an overall 72.5% in piglet detection, 89.1% of this total being correctly detected. |
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| AbstractList | La visión artificial es una potente herramienta de observación al servicio de la investigación en el campo de la producción ganadera. En este sentido, se ha desarrollado un software de tratamiento digital de imagen, basado en la búsqueda y reconocimiento de manchas de color en la imagen, que permite la detección de la posición de los lechones en una corralina de maternidad. Para ello, se capturaron 24.000 imágenes en cinco tomas (días), con un intervalo de 5 segundos entre cada dos imágenes. Los nueve lechones presentes en estas camadas fueron pintados en el lomo y laterales con colores distintos y alejados entre sí en el espacio RGB. El programa precisa la introducción por el usuario de los patrones de color a buscar, devolviendo como salida un fichero ASCII con las posiciones (columna X, fila Y) de cada una de esas manchas en cada imagen analizada. Esta información podría ser de gran utilidad en posteriores aplicaciones para el estudio de parámetros de comportamiento y bienestar de los animales (hacinamiento, actividad, amamantamiento, etc.). El software realiza una segmentación previa de la imagen en el espacio RGB, para aislar las manchas de color del resto de la imagen, y posteriormente el reconocimiento de los patrones de color utilizando otro espacio de color (B/(R+G+B), (G-R), (B-G)) más adecuado para tal fin, obtenido a partir de pruebas con diferentes combinaciones de R, G y B. Se ha evaluado estadísticamente el funcionamiento del programa, obteniéndose un 72,5% de detecciones de los lechones, de las cuales, 89,1% fueron correctas.
Artificial vision is a powerful observation tool for research in the field of livestock production. So, based on the search and recognition of colour spots in images, a digital image processing system which permits the detection of the position of piglets in a farrowing pen, was developed. To this end, 24,000 images were captured over five takes (days), with a five-second interval between every other image. The nine piglets in a litter were marked on their backs and sides with different coloured spray paints each one, placed at a considerable distance on the RGB space. The programme requires the user to introduce the colour patterns to be found, and the output is an ASCII file with the positions (column X, line Y) for each of these marks within the image analysed. This information may be extremely useful for further applications in the study of animal behaviour and welfare parameters (huddling, activity, suckling, etc.). The software programme initially segments the image in the RGB colour space to separate the colour marks from the rest of the image, and then recognises the colour patterns, using another colour space (B/(R+G+B), (G-R), (B-G)) more suitable for this purpose. This additional colour space was obtained testing different colour combinations derived from R, G and B. The statistical evaluation of the programme's performance revealed an overall 72.5% in piglet detection, 89.1% of this total being correctly detected. Artificial vision is a powerful observation tool for research in the field of livestock production. So, based on the search and recognition of colour spots in images, a digital image processing system which permits the detection of the position of piglets in a farrowing pen, was developed. To this end, 24,000 images were captured over five takes (days), with a five-second interval between every other image. The nine piglets in a litter were marked on their backs and sides with different coloured spray paints each one, placed at a considerable distance on the RGB space. The programme requires the user to introduce the colour patterns to be found, and the output is an ASCII file with the positions (column X, line Y) for each of these marks within the image analysed. This information may be extremely useful for further applications in the study of animal behaviour and welfare parameters (huddling, activity, suckling, etc.). The software programme initially segments the image in the RGB colour space to separate the colour marks from the rest of the image, and then recognises the colour patterns, using another colour space (B/(R+G+B), (G-R), (B-G)) more suitable for this purpose. This additional colour space was obtained testing different colour combinations derived from R, G and B. The statistical evaluation of the programme apos;s performance revealed an overall 72.5% in piglet detection, 89.1% of this total being correctly detected. |
| Author | Alcañiz Raya, M Moreno, J.R Navarro Jover, J.M Torres, A., Universidad Politécnica de Valencia (España). Escuela Técnica Superior de Ingenieros Agrónomos Balasch, S Gómez, V Grau Colmenar, V |
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| Copyright | LICENCIA DE USO: Los documentos a texto completo incluidos en Dialnet son de acceso libre y propiedad de sus autores y/o editores. Por tanto, cualquier acto de reproducción, distribución, comunicación pública y/o transformación total o parcial requiere el consentimiento expreso y escrito de aquéllos. Cualquier enlace al texto completo de estos documentos deberá hacerse a través de la URL oficial de éstos en Dialnet. Más información: https://dialnet.unirioja.es/info/derechosOAI | INTELLECTUAL PROPERTY RIGHTS STATEMENT: Full text documents hosted by Dialnet are protected by copyright and/or related rights. This digital object is accessible without charge, but its use is subject to the licensing conditions set by its authors or editors. Unless expressly stated otherwise in the licensing conditions, you are free to linking, browsing, printing and making a copy for your own personal purposes. All other acts of reproduction and communication to the public are subject to the licensing conditions expressed by editors and authors and require consent from them. Any link to this document should be made using its official URL in Dialnet. More info: https://dialnet.unirioja.es/info/derechosOAI |
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| EISSN | 2171-9292 |
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| Title | An automatic colour-based computer vision algorithm for tracking the position of piglets |
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