| 摘要 | 第7-9页 |
| ABSTRACT | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 基于机器视觉的猪行为检测国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.2 基于FPGA的图像处理技术国内外研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 课题研究的内容与技术路线 | 第16-18页 |
| 1.3.1 研究目标 | 第16-17页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第17页 |
| 1.3.3 技术路线 | 第17-18页 |
| 1.4 本章小结 | 第18-19页 |
| 第二章 母猪分娩图像采集系统设计 | 第19-35页 |
| 2.1 母猪分娩采集环境的构建 | 第19-20页 |
| 2.2 基于FPGA的母猪分娩图像采集 | 第20-28页 |
| 2.2.1 母猪分娩图像采集系统总体结构 | 第21页 |
| 2.2.2 母猪分娩图像采集终端的整体设计 | 第21-23页 |
| 2.2.3 视频图像采集 | 第23-28页 |
| 2.3 分娩图像压缩与无线传输 | 第28-34页 |
| 2.3.1 JPEG图像编码压缩设计 | 第28-31页 |
| 2.3.2 无线传输模块设计 | 第31-33页 |
| 2.3.3 数据传输方式设计 | 第33-34页 |
| 2.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 母猪分娩监测软件平台设计 | 第35-47页 |
| 3.1 软件平台总体架构 | 第35-37页 |
| 3.1.1 软件开发语言 | 第36页 |
| 3.1.2 开发工具 | 第36-37页 |
| 3.2 数据库设计 | 第37-42页 |
| 3.2.1 数据库设计准则 | 第37页 |
| 3.2.2 数据库创建 | 第37-42页 |
| 3.3 功能模块设计 | 第42-46页 |
| 3.3.1 监测管理WEB平台设计 | 第42-44页 |
| 3.3.2 Android终端设计 | 第44-46页 |
| 3.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 新生仔猪目标识别算法研究 | 第47-65页 |
| 4.1 母猪分娩图像基本特征 | 第47-48页 |
| 4.2 母猪分娩图像预处理 | 第48-57页 |
| 4.2.1 灰度运算 | 第49-51页 |
| 4.2.2 边缘检测 | 第51-54页 |
| 4.2.3 图像二值化 | 第54-55页 |
| 4.2.4 滤波与消噪 | 第55-57页 |
| 4.3 母猪目标分割提取算法设计 | 第57-60页 |
| 4.3.1 意向目标区域提取 | 第57-58页 |
| 4.3.2 基于团序列检测算法的母猪目标分割 | 第58-60页 |
| 4.4 新生仔猪目标识别算法设计 | 第60-63页 |
| 4.4.1 团序列拼接算法 | 第60-61页 |
| 4.4.2 新生仔猪目标识别算法 | 第61-63页 |
| 4.5 本章小结 | 第63-65页 |
| 第五章 系统实现与性能测试 | 第65-73页 |
| 5.1 监测管理平台实现 | 第65-69页 |
| 5.1.1 监测管理WEB平台实现 | 第65-68页 |
| 5.1.2 Android终端实现 | 第68-69页 |
| 5.2 数据协议实现 | 第69-70页 |
| 5.2.1 母猪养殖环境信息 | 第69-70页 |
| 5.2.2 母猪分娩图像信息 | 第70页 |
| 5.3 图像传输性能测试与分析 | 第70-71页 |
| 5.4 新生仔猪目标识别性能测试与分析 | 第71-72页 |
| 5.5 本章小结 | 第72-73页 |
| 第六章 总结与展望 | 第73-75页 |
| 6.1 总结 | 第73-74页 |
| 6.2 展望 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 致谢 | 第79-81页 |
| 攻读硕士期间的研究成果 | 第81页 |