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基于多模态图像信息及改进实例分割网络的肉牛体尺自动测量方法
被引量：
3
1
作者
翁智
范琦
郑志强
《智慧农业（中英文）》
CSCD
2024年第4期64-75,共12页
[目的/意义]牛的体尺参数是反映牛身体发育状况的关键指标,也是牛选育过程的关键因素。为解决规模化肉牛牧场复杂环境对肉牛体尺的测量需求,设计了一种图像采集装置以及体尺自动测量算法。[方法]首先搭建肉牛行走通道,当肉牛通过通道后...
[目的/意义]牛的体尺参数是反映牛身体发育状况的关键指标,也是牛选育过程的关键因素。为解决规模化肉牛牧场复杂环境对肉牛体尺的测量需求,设计了一种图像采集装置以及体尺自动测量算法。[方法]首先搭建肉牛行走通道,当肉牛通过通道后进入限制装置,用英特尔双目深度相机D455对牛只右侧图像进行RGB与深度图的采集。其次,为避免复杂环境背景的影响,提出一种改进后的实例分割网络Mask2former来对牛只二维图进行前景轮廓提取,对轮廓进行区间划分,利用计算曲率分析方法找到所需体尺测点。然后,将原始深度图转换为点云数据,对点云进行点云滤波、分割和深度图牛只区域的空值填充,以保留牛体区域的点云完整,从而找到所需测点并返回到二维数据中。最后,将二维像素点投影到三维点云中,利用相机参数计算出投影点的世界坐标,从而进行体尺的自动化计算,最终提取肉牛体高、十字部高、体斜长和管围4种体尺参数。[结果与讨论]改进的实例分割网络与Mask R-CNN、PointRend、Queryinst等模型相比具有更好的分割结果。采用本研究测得的这4种体尺平均相对误差分别为4.32%、3.71%、5.58%和6.25%。[结论]本研究开发的肉牛图像采集装置及相应的图像处理方法可以满足该牧场对肉牛体尺无接触自动测量误差小于8%的精度要求,为非接触式肉牛体尺自动化测量提供了理论与实践指导。
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关键词
肉牛体尺测量
深度学习
点云分割
实例分割
注意力机制
Mask2former
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职称材料
基于深度图像的多姿态肉牛体尺自动测量方法
被引量：
7
2
作者
叶文帅
康熙
+2 位作者
贺志将
李孟飞
刘刚
《智慧农业（中英文）》
2022年第4期144-155,共12页
养殖场中肉牛较为活跃,采集得到的图像数据中肉牛姿态多变,肉牛姿态端正帧较少,导致自动测量肉牛体尺困难。针对以上问题,本研究通过分析肉牛骨架特征和肉牛图像边缘轮廓特征,提出一种多姿态肉牛体尺自动测量方法。首先,利用深度相机Azu...
养殖场中肉牛较为活跃,采集得到的图像数据中肉牛姿态多变,肉牛姿态端正帧较少,导致自动测量肉牛体尺困难。针对以上问题,本研究通过分析肉牛骨架特征和肉牛图像边缘轮廓特征,提出一种多姿态肉牛体尺自动测量方法。首先,利用深度相机Azure Kinect DK从正上方采集肉牛俯视深度视频数据,对视频数据进行分帧处理;其次,对原始深度图像进行预处理,将肉牛从复杂的背景中提取出来;再次,利用Zhang-Suen算法提取目标图像肉牛骨架,检测骨架交点和端点,分析肉牛头部特征,并确定头部去除点,去除图像中肉牛头部信息;最后,利用改进的U弦长曲率算法提取肉牛轮廓曲率曲线,根据曲率值确定体尺测点,将体尺测点转换到三维空间中,计算体尺参数。本研究通过分析大量深度图像数据,将图像中肉牛姿态分为左歪、右歪、姿态端正、低头和抬头五类。试验结果表明,本研究提出的基于骨架的多姿态肉牛头部去除方法在5种姿态下的头部去除成功率均高于92%;在23头肉牛不同姿态共46帧深度图像中,利用基于改进U弦长曲率的体尺测点提取方法,测得体直长测量的平均绝对误差为2.73 cm,体高测量的平均绝对误差为2.07 cm,腹宽测量的平均绝对误差为1.47 cm。研究结果可为精确测量多姿态下肉牛体尺提供支撑。
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关键词
肉牛体尺测量
深度图像
多姿态
Zhang-Suen算法
改进的U弦长曲率算法
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职称材料
题名
基于多模态图像信息及改进实例分割网络的肉牛体尺自动测量方法
被引量：
3
1
作者
翁智
范琦
郑志强
机构
内蒙古大学电子信息工程学院
省部共建草原家畜生殖调控与繁育国家重点实验室
出处
《智慧农业（中英文）》
CSCD
2024年第4期64-75,共12页
基金
国家自然科学基金项目(61966026)
内蒙古自治区高等学校青年科技英才支持计划(NJYT23063)
内蒙古自然科学基金项目(2021MS06014)。
文摘
[目的/意义]牛的体尺参数是反映牛身体发育状况的关键指标,也是牛选育过程的关键因素。为解决规模化肉牛牧场复杂环境对肉牛体尺的测量需求,设计了一种图像采集装置以及体尺自动测量算法。[方法]首先搭建肉牛行走通道,当肉牛通过通道后进入限制装置,用英特尔双目深度相机D455对牛只右侧图像进行RGB与深度图的采集。其次,为避免复杂环境背景的影响,提出一种改进后的实例分割网络Mask2former来对牛只二维图进行前景轮廓提取,对轮廓进行区间划分,利用计算曲率分析方法找到所需体尺测点。然后,将原始深度图转换为点云数据,对点云进行点云滤波、分割和深度图牛只区域的空值填充,以保留牛体区域的点云完整,从而找到所需测点并返回到二维数据中。最后,将二维像素点投影到三维点云中,利用相机参数计算出投影点的世界坐标,从而进行体尺的自动化计算,最终提取肉牛体高、十字部高、体斜长和管围4种体尺参数。[结果与讨论]改进的实例分割网络与Mask R-CNN、PointRend、Queryinst等模型相比具有更好的分割结果。采用本研究测得的这4种体尺平均相对误差分别为4.32%、3.71%、5.58%和6.25%。[结论]本研究开发的肉牛图像采集装置及相应的图像处理方法可以满足该牧场对肉牛体尺无接触自动测量误差小于8%的精度要求,为非接触式肉牛体尺自动化测量提供了理论与实践指导。
关键词
肉牛体尺测量
深度学习
点云分割
实例分割
注意力机制
Mask2former
Keywords
cattle body size measurement
deep learning
point cloud segmentation
instance segmentation
attention mechanism
Mask2former
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
S823 [农业科学—畜牧学]
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职称材料
题名
基于深度图像的多姿态肉牛体尺自动测量方法
被引量：
7
2
作者
叶文帅
康熙
贺志将
李孟飞
刘刚
机构
中国农业大学智慧农业系统集成研究教育部重点实验室
中国农业大学农业农村部农业信息获取技术重点实验室
浙大宁波理工学院计算机与数据工程学院
出处
《智慧农业（中英文）》
2022年第4期144-155,共12页
基金
国家重点研发计划项目(2021YFD1300502)。
文摘
养殖场中肉牛较为活跃,采集得到的图像数据中肉牛姿态多变,肉牛姿态端正帧较少,导致自动测量肉牛体尺困难。针对以上问题,本研究通过分析肉牛骨架特征和肉牛图像边缘轮廓特征,提出一种多姿态肉牛体尺自动测量方法。首先,利用深度相机Azure Kinect DK从正上方采集肉牛俯视深度视频数据,对视频数据进行分帧处理;其次,对原始深度图像进行预处理,将肉牛从复杂的背景中提取出来;再次,利用Zhang-Suen算法提取目标图像肉牛骨架,检测骨架交点和端点,分析肉牛头部特征,并确定头部去除点,去除图像中肉牛头部信息;最后,利用改进的U弦长曲率算法提取肉牛轮廓曲率曲线,根据曲率值确定体尺测点,将体尺测点转换到三维空间中,计算体尺参数。本研究通过分析大量深度图像数据,将图像中肉牛姿态分为左歪、右歪、姿态端正、低头和抬头五类。试验结果表明,本研究提出的基于骨架的多姿态肉牛头部去除方法在5种姿态下的头部去除成功率均高于92%;在23头肉牛不同姿态共46帧深度图像中,利用基于改进U弦长曲率的体尺测点提取方法,测得体直长测量的平均绝对误差为2.73 cm,体高测量的平均绝对误差为2.07 cm,腹宽测量的平均绝对误差为1.47 cm。研究结果可为精确测量多姿态下肉牛体尺提供支撑。
关键词
肉牛体尺测量
深度图像
多姿态
Zhang-Suen算法
改进的U弦长曲率算法
Keywords
beef body size measurement
depth image
multi-gesture
body size measurement
Zhang-Suen algorithm
improved U-chord curvature body
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
S823 [农业科学—畜牧学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多模态图像信息及改进实例分割网络的肉牛体尺自动测量方法
翁智
范琦
郑志强
《智慧农业（中英文）》
CSCD
2024
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于深度图像的多姿态肉牛体尺自动测量方法
叶文帅
康熙
贺志将
李孟飞
刘刚
《智慧农业（中英文）》
2022
7
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职称材料
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