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基于关键点检测和单侧深度成像的牛只体尺自动测量方法 

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申请/专利权人:中国农业科学院农业信息研究所

摘要:本发明公开了一种基于关键点检测和单侧深度成像的牛只体尺自动测量方法,应用于牛只体尺测量技术领域。利用深度相机获取单侧的牛体深度图像,结合同步捕获的RGB图像,通过图像融合技术精确定位牛体关键点,然后通过改进的YOLOv8‑Pose模型准确识别出二维图像上牛体各关键特征点,接下来通过条件过滤优化关键点在深度图像上的表示,进一步确保了测量的精确性,最后将牛体关键点结合欧式距离、移动最小二乘方法、径向基函数和三次B条样插值方法计算牛只体尺参数。本发明不仅显著提高了牛体尺寸测量的自动化和精确性,还优化了操作的便捷性和非接触性,大幅降低了成本并提升了动物福利。

主权项:1.一种基于关键点检测和单侧深度成像的牛只体尺自动测量方法,其特征在于,包括以下步骤:S1、采集牛只图像数据并基于目标识别算法和目标追踪算法获取目标牛只RGB图像和深度图像;S2、基于内容感知特征重组模块和简化空间金字塔池化快速模块改进YOLOv8-pose网络,检测RGB图像中的牛体关键点;S3、利用深度图像和RGB图像的融合来确定牛体关键点在三维空间中的精确位置;S4、计算牛体关键点在三维空间中的精确位置之间的欧氏距离,获得牛的体高、牛的体斜长以及十字部高;S5、在三维空间中牛的鬐甲后缘点到胸基垂直点之间,生成数个沿着鬐甲后缘点到胸基垂直点连线的中间点,形成三维空间中的连续曲线段,上半部分的中间点沿Y轴对进行对称变换生成胸围另一侧上半部分镜像点;S6、采用移动最小二乘方法和径向基函数对点集进行调整,在获得上半部分的数据点曲线后,使用三次B样条插值方法来预测并补全胸围曲线的下半部分;S7、通过计算环形上相邻点间的距离进行累加求和获得牛的胸围,其中每一段距离采用欧氏距离公式来计算。

全文数据:

权利要求:

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