牦牛的体尺和体重参数是监测牦牛生长和健康的重要指标,对牦牛的育肥、繁殖以及种牛的选取有重要的参考价值。在我国藏区,牦牛的体尺参数通常是由牧民使用传统的测量工具进行手工接触式测量获得,但手工测量方法易对牦牛产生刺激,带有一定危险性,并且存在工作量大,效率低的问题。针对上述背景和问题,本文设计并实现了一种基于机器视觉的非接触式牦牛体尺和体重测量系统,当牦牛走过测量装置时,自动检测牦牛的位置并进行体重和体尺的测量,根据测量结果判断牦牛健康状态,实现分群饲养。论文的主要工作包含以下几部分:1、基于DIS光流法的牦牛位置检测。对比常用运动目标检测算法,选取对装置振动适应性较强、并且能够检测到完整牦牛躯干的DIS光流法进行牦牛位置检测。计算出感兴趣区域的稠密光流场,根据光流矢量的变化,确定牦牛运动状态及当前位置,判断牦牛是否完全进入测量装置。2、基于图像处理算法的牦牛轮廓分割。牦牛完全进入测量装置后,使用摄像机采集牦牛侧视图与俯视图。对于牦牛侧视图,结合Hough变换和形态学方法检测栏杆所在的直线,制作掩膜图去除前景栏杆;使用FMM和Criminisi结合的修复算法对去除遮挡栏杆后的牦牛侧视图进行修复;使用OTSU大津法分割得到牦牛侧视图二值图像。对于牦牛俯视图,在结合HSV颜色空间、图像差值法去除噪声的基础上,使用阈值分割的方法得到牦牛俯视图二值图像。3、基于特征点提取的牦牛体尺计算。在二值图像中提取牦牛边缘轮廓。使用包络法计算牦牛俯视轮廓上的躯干线段、纠偏角、体宽特征点坐标;计算牦牛侧视图臀部轮廓上曲率最大点为坐骨点,计算牦牛侧视图轮廓上背部最高点为髻甲点。标定相机并计算在标定平面的像素比例系数,使用纠偏角矫正牦牛位姿,基于透视变换原理推导出纠偏后躯干线所在平面的像素比例系数,结合比例系数计算牦牛体尺中的体高、体宽和体长等参数。通过实验验证,该方法可以有效测量牦牛体尺参数,测量结果相对误差较低,在体尺测量误差允许范围内。与传统人工测量方法相比,本文研究的测量系统更为高效和安全,具有较高的应用前景和使用价值,为牦牛的体尺参数测量提供了新途径。