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随着猪只养殖业的发展和养殖集约化程度的提高，猪舍环境监控的重要性日益凸显，而母猪挤压是导致仔猪死亡的重要原因之一，因此如何及时有效的监控及识别挤压现象成为猪舍监控系统的核心功能之一。近年来，数字视频监控系统以其直观、形象、信息丰富的特点而被广泛应用于日常生活和工作中，在社会各个领域也正在发挥着日益重要的作用。智能数字视频监控系统能够在没有人为干预的情况下，利用计算机视觉和序列图像分析的方法对摄像机拍录的图像序列进行自动分析，实现对场景中运动目标的识别及判别。当正在监控的场所发生异常情况时，它能及时准确地向有关人员发出警报，避免可能的意外发生或降低意外事故的损失。
然而，由于猪舍背景环境的复杂性、仔猪运动的无规律性及母猪与仔猪身体颜色的相似性等原因导致猪舍监控系统中的图像处理难度增加。
为了解决上述问题，本文以广东省科技计划攻关项目“基于模式识别的哺乳仔猪生长环境监控系统研究”(项目编号：2009B020315013)为背景，以挤压情况发生区域为研究范围，旨在研究建立一个适用于猪舍环境的猪只挤压判别模型。
首先，经过充分的实地调研之后，本文以实时判别挤压现象为具体研究内容，在对比现有图像分割技术与目标特征提取方法的基础上，结合猪舍环境背景特点，构建一套基于图像处理技术的猪只挤压判别模型。它是在现场拍摄的实时视频录像基础上，运用图像分割、图像识别及甘标特征提取等数字图像处理技术，实现挤压现象的判别功能。在目标检测巾采用图像差分法提取母猪区域以计算母猪圆形度，同时采用基于颜色特征聚类的彩色图像分割算法实现仔猪定位及个数统计。在这两种算法中都加入了形态学的处理方法且根据图像的处理要求，本文采用了不同的结构元素进行处理以达到良好处理效果。在母猪状态判别中，本文采用“就近原则”去解决母猪趴卧过程圆形度渐变而难以区分其状态的问题。
其次，本文采用彩色CCD摄像机及深圳航远HY-1008HB2型的8路视频采集卡，到广东省农科院良种猪育种中心采集猪舍现场的视频数据。根据猪只养殖的实际情况，结合猪舍背景复杂的特点，在监控区域的选择上，本文采用限定监控区域的方法以降低背景的复杂度。
最后，本文建立母猪挤压仔猪判别模型。此模型是以图像处理技术为基础结合相应的逻辑判断流程而成。经猪舍现场采集的实时数据进行检测，判断出母猪挤压仔猪的行为。结合母猪的生理特点及实际情况，判断时刻的提前在一定程度上可以起到预防挤压致死致伤的效果。文中的方法是针对猪舍特殊环境所设计的，具有较强的针对性。本研究成果可提高养猪业管理水平及经济效益。