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题名基于编解码网络的生猪骨架提取方法研究
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作者
王泽华
徐爱俊
周素茵
叶俊华
夏芳
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机构
浙江农林大学数学与计算机学院
浙江农林大学林业感知技术与智能装备国家林业与草原局重点实验室
浙江农林大学环境与资源学院
浙江农林大学数字乡村研究所
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出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2025年第4期181-188,共8页
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基金
浙江省农业重大技术协同推广计划项目(2021XTTGXM01-02)
浙江省公益技术应用研究计划项目(LGN19F010001)。
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文摘
针对生猪骨架提取难度大、精度低、耗时长等问题,提出一种基于编解码网络的生猪骨架提取方法。该文构建关键点热力图生成模型,将ResNet50残差网络和U-Net语义分割网络相结合,搭建编码-解码网络结构并引入注意力机制,以提高尾、蹄等小目标关键点的特征提取精度;在生成关键点热力图的同时预测关键点偏移量,弥补反算关键点原始位置时的精度损失,再利用霍夫投票机制对二者进行加权聚合,最终映射得到生猪骨架。实验结果表明,骨架提取准确率为85.27%。相较于ResNet50残差网络,在耗时相近的情况下,准确率提高了22.67个百分点。该研究为生猪骨架提取提供了一种新的方法,可为进一步开展生猪行为研究提供技术参考。
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关键词
骨架提取
关键点检测
生猪
注意力机制
特征提取
编解码网络
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Keywords
Skeleton extraction
Key point detection
Pigs
Attention mechanism
Feature extract
Encoder-decoder network
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于消费级双目相机的立木因子测量方法
被引量：1
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作者
尹萍
徐爱俊
叶俊华
夏芳
王泽华
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机构
浙江农林大学数学与计算机科学学院
浙江农林大学浙江省林业智能监测与信息技术研究重点实验室
浙江农林大学林业感知技术与智能装备国家林业与草原局重点实验室
浙江农林大学环境与资源学院
浙江农林大学数字乡村研究所
浙江农林大学经济与管理学院
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出处
《浙江农林大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第2期436-445,共10页
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基金
国家自然科学基金资助项目(31670641)
浙江省科技重点研发计划项目(2018C02013)
浙江省公益基金项目(LGN21C160004)。
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文摘
【目的】随着林业信息化的快速发展,机器视觉测量技术广泛应用于林业领域。针对传统立木因子测量方法成本较高、携带不便、操作复杂等问题,提出消费级双目相机与机器视觉技术相结合的立木因子无接触测量方法。【方法】首先使用消费级USB 3.0双目相机采集立木图像,通过改进的SGM算法生成高质量视差图;再根据三角原理转化为深度图,进而获取立木三维点云;基于空间密度聚类和混合滤波三维点云去噪方法快速准确去除聚集、离散的噪声点,再进行方向矫正和点云分割;最后,利用最值遍历法和椭圆拟合法实现树高、胸径的无接触测量。【结果】树高、胸径的相对测量误差分别小于2.219%、5.620%,测量值与真实值的相关系数R2分别为0.978、0.995,均方根误差分别为0.047 m、0.249 cm。【结论】本方法易操作、成本较低,同时具有较高的测量精度,能够满足无接触测量的需求。
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关键词
视差图
双目视觉
三维点云
点云去噪
立木因子测量
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Keywords
parallax image
binocular vision
three-dimensional point cloud
point cloud denoising
tree attributes measurement
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分类号
S758.1
[农业科学—森林经理学]
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