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基于跨視角機器視覺的羊只體尺參數(shù)測量方法研究

發(fā)布時間:2017-12-24 15:43

  本文關(guān)鍵詞:基于跨視角機器視覺的羊只體尺參數(shù)測量方法研究 出處:《內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué)》2017年博士論文 論文類型:學(xué)位論文


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【摘要】:本研究針對我國特別是西部地區(qū)設(shè)施養(yǎng)羊現(xiàn)有養(yǎng)殖工藝問題,擬解決羊只生長過程中實時無接觸自動測量體尺參數(shù)的難題,用于羊只生產(chǎn)性能評估、選育等。鑒于羊只的強群居行為,設(shè)計結(jié)構(gòu)化體位限制裝置;采用視覺圖像分析方法,無接觸獲取羊只高、長、寬3類9種體尺參數(shù);針對羊只身體柔韌多姿特性,開展多體姿體尺參數(shù)測點檢測算法改進及可靠性測試;并基于無接觸測量方法提取的體尺參數(shù)構(gòu)建體質(zhì)量預(yù)估模型。主要內(nèi)容及結(jié)論如下:(1)建立了基于跨視角機器視覺的羊只形態(tài)參數(shù)無應(yīng)激測量系統(tǒng),包括個體識別、體位限制、體質(zhì)量稱量、視覺圖像采集、信息管理等。現(xiàn)場試驗表明,該系統(tǒng)可以在羊只無應(yīng)激的條件下,有效獲取羊只形態(tài)參數(shù),降低工作量。(2)基于超像素圖像分割與模糊C均值的前景提取算法可以有效消除圍欄對前景圖像的遮擋;算法在惡劣條件也可以獲取質(zhì)量較高的前景圖像。(3)側(cè)視圖體尺測點提取算法具有較好的適應(yīng)性,在多樣體姿情形下可有效提取多個體尺測點;雙側(cè)相機間的數(shù)據(jù)具有較好的互補特性,可有效抑制測量誤差;極端體姿情形下,體尺數(shù)據(jù)與實測值偏差較大,多次測量求平均值是有效抑制誤差的方法;對10只體重64.5土8.30Kg、歲齡18~36月齡的繁育小尾寒羊母羊高、長類體尺參數(shù)在不同體位、體姿情況下多次測量,并求平均值,與實測值的對比結(jié)果表明:體高、背高、臀高、體長、胸深、前肢高的最大相對誤差分別為4.73%、2.58%、2.55%、2.50%、3.95%和5.86%;體高、背高、臀高、體長、胸深的數(shù)據(jù)誤差均小于5%;背高、臀高、體長的誤差均小于3%。數(shù)據(jù)精度較高。(4)俯視圖中,基于圖像骨架的柔性對稱體對稱中心提取算法能夠很好的表達柔性對稱體的對稱中心;近似中軸在降低算法時間成本的同時,抑制了羊體被毛異質(zhì)對中軸的影響;活體的多樣體姿導(dǎo)致單次實測數(shù)據(jù)有可能與實際值有較大偏差,通過多次測量取平均值可以達到較好的效果;胸寬、腹寬、臀寬的最大相對誤差分別為 3.8%、4.0%和 2.9%。(5)基于無接觸技術(shù)獲取的羊只體尺參數(shù)構(gòu)建體質(zhì)量預(yù)估模型。測試結(jié)果表明體尺與體質(zhì)量的非線性模型的精度較高、預(yù)測體質(zhì)量與實際體質(zhì)量數(shù)據(jù)的相關(guān)性更好。當采用單因素建模時,體長與體質(zhì)量的冪回歸模型性能較好;多因素建模時,RBF網(wǎng)絡(luò)、SVM網(wǎng)絡(luò)是有效的建模工具。
【學(xué)位授予單位】:內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】:博士
【學(xué)位授予年份】:2017
【分類號】:S826;TP391.41

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本文編號:1328990

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