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题名基于图像融合的鸡只红外测温校准方法
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作者
吴朋芯
汪超
王沛
李慧
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机构
西南大学工程技术学院
丘陵山区智能农机装备重庆市重点实验室
重庆市畜牧科学院
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出处
《西南大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第9期24-34,共11页
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基金
重庆市人工智能试验区第三批重点研发项目(cstc2021jscx-gksbX0067)。
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文摘
红外测温技术在畜禽健康监测中具有非接触、快速和大范围的优势。传统单点红外测温或单一红外图像分析方法难以克服环境温湿度及测量距离等因素的干扰,为此提出一种基于多模态图像融合的鸡只红外测温校准方法。首先,利用多传感器同步获取鸡只的红外、深度与可见光图像,采用SURF算法和仿射变换实现多源图像的精确配准。其次,利用多种数据建立动态温度补偿模型,修正测量距离和环境参数(如室温)引起的偏差。此外,引入深度学习模型实现鸡只头部精准识别,排除背景及相邻笼体的干扰。实验结果表明:本方法在40~80cm测量距离范围内的测温稳定性显著提升,通过三次函数拟合的距离补偿模型有效降低了温度衰减误差(±0.5℃以内),室温变化(17~27℃)对体表温度的影响波动约1℃。本方法实际测温相对误差最小值为0.08%,最大值为1.70%,相对误差较小,能够满足鸡禽体温测量的任务,为工厂化养殖巡检机器人家禽体温测量自动校准提供了参考。
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关键词
红外测温
多模态融合
图像配准
温度补偿
畜禽体温监测
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Keywords
infrared thermometry
multimodal fusion
image registration
temperature compensation
livestock temperature monitoring
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
S831.4
[农业科学—畜牧学]
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