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多视角深度相机的猪体三维点云重构及体尺测量 总被引:3,自引:1,他引:2
对活体牲畜三维重构,数据采集方式、快速配准融合方法、表型体尺测量方法缺乏成熟有效的方案,导致目前活体牲畜的自动体尺测量技术难以在养殖场中推广应用。该文以猪为研究对象运用消费级深度相机KinectV2从正上方和左右两侧3个不同角度同步获取在采集通道中自由行走猪的局部点云。局部点云采用邻域曲率变化法去噪,并运用基于轮廓连贯性点云配准融合,最后采用多体尺数据精确估算技术测定包括体长、体高、胸宽、腹围等数据。该文分别对比实验室中模型猪由传输带以5种不同速率经过通道和养殖场内25头猪逐一经过通道,2种情况下采集数据进行各项体尺测算结果。其结果显示模型猪在传输带上以0、0.3、0.6、0.9和1.2 m/s等5种不同速率下测量体长、体高、胸宽、腹围值与实测值的平均相对误差分别为1.77%、1.36%、2.74%和2.17%。养殖环境下对25头猪同样4种体尺值与实测值的平均相对误差分别为2.56%,2.32%,3.89%和4.51%。试验结果发现养殖场活体猪测量最小误差可以达到实验室环境下的效果,但是最大相对误差变化较大,其原因在于养殖场中猪自由行走采集数据时行为姿态发生很大变化。 相似文献
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母猪乳头数量是生猪选育中重要参考指标之一,也是生猪繁殖表型数据的组成部分。成年母猪其腹部视频较难获取,且容易受污渍干扰,乳头自动点数实现难度较大,人工计数母猪乳头数工作量大、强度高、效率低、容易产生人为误差。鉴于猪仔从出生到成年乳头数量保持一致性,该研究提出了一种基于仔猪腹部视频的深度学习乳头计数及乳房形态评估方法。通过架设在仔猪初生护理平台上的相机拍摄仔猪腹部视频,根据清晰度筛选出细节清晰的帧序列图像集,经过数据预处理再使用改进Pignip-YOLOv5s目标检测网络对仔猪乳头进行自动计数。为提高计数准确率,帧序列图像集的乳头计数使用滑动窗口取众数得到最终计数结果。试验结果表明,改进的Pignip-YOLOv5s平均精度值(mean average precision, mAP)高达0.97,较YOLOv5原模型具备更高的鲁棒性。该研究方案在113段仔猪腹部视频数据集上测试得到仔猪乳头计数方法准确率达90.26%。同时该研究提出仔猪乳房形态评估参数乳头成对数、乳头间距,从而量化仔猪乳头形态表型特征,构建了母猪乳房外在形态指标,可为母猪选育和繁殖工作提供重要的参考依据。 相似文献
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