基于图像的肉羊生长参数实时无接触监测方法

• 作者: 乌云塔娜 宣传忠 张丽娜 武佩 陈鹏宇 马彦华
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 农学
• 关键词: 图像分析 机器视觉 监测 活体羊 生长 无接触测量
• 年，卷（期）: 2017,（24）
• 所属期刊栏目: 农业信息与电气技术
• 页码范围: 182-191
• 页数: 10页
• 分类号: S24
• 字数: 6554字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11975/j.issn.1002-6819.2017.24.024

摘要

针对基于体尺、体质量的肉羊实时生长监测中体尺、体质量需要人工测量的不足,论文提出基于结构化限位装置及机器视觉技术的无接触肉羊生长参数测量方法,并讨论无接触方法获取的体尺数据与羊只生长特性的关系.首先,基于自主研发的无应激形态参数采集系统实时采集60只小尾寒羊的俯视图和侧视图,应用图像处理技术对所得到的图像进行分析,提取体高、臀高、体长、胸深、胸宽、臀宽3类6种体尺参数;无接触生长参数采集系统同时记录对应羊只的体质量.对无接触方法获取的体尺、体质量数据相关关系进行研究,并分别利用单因素线性回归、单因素非线性回归、多元线性回归、偏最小二乘回归、RBF网络拟合、SVM回归方法建立体尺与体质量关系模型.试验表明:体高、臀高、体长、胸深、胸宽、臀宽的最大相对误差分别为4.73%、2.55%、2.50%、3.95%、3.80%和2.90%;无接触方法获取的体高、体长、胸宽与体质量相关性大于0.8;在基于单因素的生长监测中可选择体长参数;多体尺能够较全面地表达羊只的生长状态,其中胸深、胸宽、体长是重要的监测参数;多因素非线性模型可以更全面、精准的体现羊只生长特性.论文提出的无接触方法可有效提升工作效率,节约50%的人工投入.同时,也可减少羊只的应激反应,是长期、实时监测羊只生长的实用方法,对推动精准、福利化养羊具有重要意义.