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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
장동일 (충남대학교 농과대학 농업기계공학과 정회원) 임영일 (충남대학교 농과대학 농업기계공학과 정회원) 장홍희 (경상대학교 농과대학 축산과학부 축산학전공 정회원)
저널정보
한국농업기계학회 바이오시스템공학(구 한국농업기계학회지) 바이오시스템공학 제24권 제5호
발행연도
1999.1
수록면
431 - 438 (8page)

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1999

영상처리와 인공신경망을 이용한 돼지의 체온조절행동 분류 시스템 개발
장동일 ,  임영일 ,  장홍희 바이오시스템공학(구 한국농업기계학회지) 1999.01 학술저널
영상처리와 인공신경망을 이용한 돼지의 체온조절행동 분류 시스템 개발
장동일 ,  장흥희 ,  임영일 한국농업기계학회 학술발표논문집 1999.01 학술대회자료

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The environmental control based on interactive thermoregulatory behavior for swine production has many advantages over the conventional temperature-based control methods. Therefore, this study was conducted to compare various feature selection methods using postural images of growing pigs under various environmental conditions. A color CCD camera was used to capture the behavioral images which were then modified to binary images. The binary images were processed by thresholding, edge detection, and thinning techniques to separate the pigs from their background. Following feature were used for the input patterns to the neural network ; \circled1 perimeter, \circled2 area, \circled3 Fourier coefficients (5$\times$5), \circled4 combination of (\circled1 ＋ \circled2), \circled5 combination of (\circled1 ＋ \circled3), \circled6 combination of (\circled2 ＋ \circled3), and \circled7 combination of (\circled1 ＋ \circled2 ＋ \circled3). Using the above each input pattern, the neural network could classify training images with the success rates of 96%, 96%, 96%, 100%, 100%, 96%, 100%, and testing images with those of 88%, 86%, 93%, 96%, 91%, 90%, 98%, respectively. Thus, the combination of perimeter, area and Fourier coefficients of the thinning images as neural network features gave the best performance (98%) in the behavioral classification.
#돼지 행동 #영상처리 #인공신경망 #환경제어 #Pig behavior #Image processing #Neural network #Environmental control

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