【摘 要】
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奶牛养殖业在我国国民经济中占据重要地位。奶牛体重为奶牛健康状况的重要参考指标,体重的变化可影响产奶量。传统的体重测量方式为人工测量,该方法工作量大且易对奶牛产生应激反应。基于机器视觉技术的奶牛体重预估,仍存在精度较差、自动化程度较低等问题。针对上述问题,本文利用Kinect相机,采集荷斯坦奶牛的双视角三维点云数据,并研究奶牛点云的姿态筛选、补全、配准以及镜像的方法,进而构建奶牛的三维模型,计算体积
【基金项目】
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国家重点研发计划项目（2021YFD1300502）； 河北农业大学精准畜牧学科群建设项目（1090064）；
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奶牛养殖业在我国国民经济中占据重要地位。奶牛体重为奶牛健康状况的重要参考指标,体重的变化可影响产奶量。传统的体重测量方式为人工测量,该方法工作量大且易对奶牛产生应激反应。基于机器视觉技术的奶牛体重预估,仍存在精度较差、自动化程度较低等问题。针对上述问题,本文利用Kinect相机,采集荷斯坦奶牛的双视角三维点云数据,并研究奶牛点云的姿态筛选、补全、配准以及镜像的方法,进而构建奶牛的三维模型,计算体积并利用体积预估体重。主要研究内容及结论如下:（1）设计了奶牛标准姿态点云的筛选方法。搭建奶牛的深度视频采集平台,并采集三维点云数据。将初始点云去除环境点云及噪声,提取出奶牛的俯视和侧视点云。奶牛的姿态对后续的体重预估精度具有较大影响,本文根据俯视点云中头部与背部脊线的夹角判断奶牛姿态,进而筛选适宜三维重建及体重预估的奶牛标准姿态点云。（2）设计了基于相邻点云信息的奶牛点云补全方法。由于侧视点云被栏杆遮挡,点云存在部分缺失。本文在检测出躯干缺失区域后,将相邻点云复制平移到缺失区域,完成点云的补全。通过对模型牛的点云进行三维重建对比试验,验证了点云补全方法的可行性。（3）设计了基于高斯曲率特征的奶牛点云自动配准方法。由于俯视和侧视点云的重合度较低,俯视点云和侧视点云配准效果较差。本文在提取奶牛俯侧配准点云后,利用高斯曲率特征点完成奶牛点云的自动配准。与传统的提取奶牛俯视和侧视重合点云配准方法相比,粗配准的平均RMSE由0.77cm降至0.45cm,速度由3.35s降至1.8s。（4）设计了基于脊线构建对称面的奶牛点云镜像方法。养殖场环境复杂,现有的家畜点云镜像方法易受噪声点干扰。本文基于奶牛脊线构建对称平面,进一步获取镜像点云。试验表明,奶牛点云镜像方法不易受噪声点干扰,更加稳定。并且,对模型牛的点云进行三维重建对比试验,验证了点云镜像方法的可行性。（5）利用129头奶牛进行了体重预估试验,并对试验结果进行了分析。在求得奶牛三维模型的体积后,按照6:4的比例将奶牛分成训练组和验证组,利用三维模型体积进行体重预估。结果表明,母奶牛的绝对误差为-19.23至+20.04kg,相对误差为-2.96%至+2.90%,公奶牛的绝对误差为-18.59至22.57kg,相对误差为-2.40%至+3.92%。该体重预估方法的自动化程度和精度较高。
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