基于双目视觉及Mask RCNN的牛体尺无接触测量

• 作者: 刘伟 李琦 赵建敏
• 来源期刊: 黑龙江畜牧兽医（下半月）
• 学科: 农学
• 关键词: 牛 体尺 Mask RCNN 双目视觉 无接触测量
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 页码范围: 46-50,159-160
• 页数: 1页
• 分类号: TP391|S818
• 语种: 中文
• DOI: 10.13881/j.cnki.hljxmsy.2020.01.0068

摘要

为了解决传统牛体尺参数测量中存在测量难度大、牛应激反应强等问题,试验采用Mask RC-NN算法结合牛体尺测点识别的方法,基于双目视觉原理测定牛体尺参数,并利用实验室8个黄牛模型和内蒙古乌兰察布市察哈尔右翼中旗某牧场7头西门达尔牛对建立的牛体尺参数无接触测量系统进行验证,并与人工测量值进行比较分析.结果 表明:利用Mask RCNN算法对牛图像进行分割并提取牛轮廓曲线,极大的缩短了轮廓提取的时间并且更适用于复杂背景;划分牛体轮廓曲线区域,利用最大曲率等方法可以准确的识别牛体尺测点;利用双目视觉原理将牛体尺测点像素坐标转化为空间3维坐标,利用欧氏距离计算牛体尺参数.实验室系统验证结果与人工测量值比较,其体长、体高、体斜长的平均相对误差分别为1.41％、0.92％和1.37％;某牧场实地系统验证结果与人工测量值比较,其体长、体高、体斜长的平均相对误差分别为6.09％、5.78％、6.85％,均满足测量需求.说明MaskRCNN算法能够较好地在复杂背景中提取牛轮廓,牛体尺测点识别准确,能够在饲养过程中实现牛体尺参数的无接触测量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李琦	内蒙古科技大学信息工程学院	79	297	9.0	11.0
2	赵建敏	内蒙古科技大学信息工程学院	19	99	7.0	8.0
3	刘伟	内蒙古科技大学信息工程学院	34	52	4.0	5.0