申请/专利权人：大连云智信科技发展有限公司

申请日：2024-03-14

公开（公告）日：2024-06-07

公开（公告）号：CN117893870B

主分类号：G06V10/80

分类号：G06V10/80;G06V10/762;G06V10/75;G06V10/44;G06V10/54;G06V10/26

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.07#授权;2024.05.03#实质审查的生效;2024.04.16#公开

摘要：本发明涉及动物图像融合技术领域，具体涉及基于IR热成像的畜牧兽医用动物体温检测系统。本发明获取可见光图像与红外图像的前景区域，并选取前景区域内的边缘特征点；根据边缘特征点分布特征与周围特征点密度，获得结构特征程度并筛选出结构特征点与纹理特征点；依据结构特征点对可见光图像与红外图像的前景区域进行匹配；将前景区域进行聚类，划分出纹理特征点区域与结构特征点区域；将两个区域叠加得到交集区域，获取交集区域内的可见光权重；获得融合图像；根据融合图像进行动物体温监控。本发明使图像匹配的精确度更高，并在图像融合时计算每个交集区域的权重，使融合图像能够更加清晰地检测动物体温。

主权项：1.基于IR热成像的畜牧兽医用动物体温检测系统，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：获得动物的可见光图像与红外图像；获得所述可见光图像与所述红外图像的前景区域；获得所述前景区域内的所有边缘特征点；根据每个边缘特征点的分布特征与周围特征点密度，获得每个边缘特征点的结构特征程度；根据所述结构特征程度筛选出结构特征点，获得红外图像中前景区域内的所有结构特征点在所述可见光图像中前景区域内的匹配特征点；根据所述结构特征程度获得所述边缘特征点的纹理信息携带程度；根据所述纹理信息携带程度筛选出所述可见光图像中的纹理特征点；分别对可见光图像内的所述纹理特征点与红外图像内的所述结构特征点进行聚类，依次获得所述可见光图像上的纹理特征点区域与所述红外图像上的结构特征点区域；将所述前景区域根据匹配特征点进行匹配叠加，获得所述纹理特征点区域与所述结构特征点区域之间的交集区域，对于交集区域而言，根据所述交集区域内的红外温度差异与纹理分布特征，获得交集区域内每组对应位置像素点的可见光权重；根据所述可见光权重对所述交集区域的每组对应位置像素点进行融合，获得融合像素值；对于非交集区域而言，将红外图像对应的像素点的像素值作为所述融合像素值，获得融合图像；根据所述融合图像对动物体温进行监控；所述匹配特征点的获取方法包括：计算所述可见光图像和所述红外图像上每个结构特征点与其他结构特征点之间的连线距离；将所述可见光图像上的每个结构特征点作为所述红外图像上每个结构特征点的待匹配特征点；计算所述红外图像上每个结构特征点的每个所述连线距离与每个待匹配特征点的所有所述连线距离之间的比值的最小值作为红外图像上每个结构特征点的每个连线距离的连线匹配值；将所述红外图像上每个结构特征点的所有连线距离的所述连线匹配值求平均获得所述红外图像上每个结构特征点与每个待匹配特征点之间的匹配程度；第二阈值设置为数值1，将所述匹配程度最接近于所述第二阈值的待匹配特征点作为所述红外图像上每个结构特征点的匹配特征点。

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