本文關(guān)鍵詞：基于跨視角機(jī)器視覺(jué)的羊只體尺參數(shù)測(cè)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(duì)我國(guó)特別是西部地區(qū)設(shè)施養(yǎng)羊現(xiàn)有養(yǎng)殖工藝問(wèn)題,擬解決羊只生長(zhǎng)過(guò)程中實(shí)時(shí)無(wú)接觸自動(dòng)測(cè)量體尺參數(shù)的難題,用于羊只生產(chǎn)性能評(píng)估、選育等。鑒于羊只的強(qiáng)群居行為,設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)化體位限制裝置;采用視覺(jué)圖像分析方法,無(wú)接觸獲取羊只高、長(zhǎng)、寬3類9種體尺參數(shù);針對(duì)羊只身體柔韌多姿特性,開(kāi)展多體姿體尺參數(shù)測(cè)點(diǎn)檢測(cè)算法改進(jìn)及可靠性測(cè)試;并基于無(wú)接觸測(cè)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(jī)器視覺(jué)的羊只形態(tài)參數(shù)無(wú)應(yīng)激測(cè)量系統(tǒng),包括個(gè)體識(shí)別、體位限制、體質(zhì)量稱量、視覺(jué)圖像采集、信息管理等�，F(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)表明,該系統(tǒng)可以在羊只無(wú)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(duì)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(cè)點(diǎn)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(gè)體尺測(cè)點(diǎn);雙側(cè)相機(jī)間的數(shù)據(jù)具有較好的互補(bǔ)特性,可有效抑制測(cè)量誤差;極端體姿情形下,體尺數(shù)據(jù)與實(shí)測(cè)值偏差較大,多次測(cè)量求平均值是有效抑制誤差的方法;對(duì)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(zhǎng)類體尺參數(shù)在不同體位、體姿情況下多次測(cè)量,并求平均值,與實(shí)測(cè)值的對(duì)比結(jié)果表明:體高、背高、臀高、體長(zhǎng)、胸深、前肢高的最大相對(duì)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(zhǎng)、胸深的數(shù)據(jù)誤差均小于5%;背高、臀高、體長(zhǎng)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(duì)稱體對(duì)稱中心提取算法能夠很好的表達(dá)柔性對(duì)稱體的對(duì)稱中心;近似中軸在降低算法時(shí)間成本的同時(shí),抑制了羊體被毛異質(zhì)對(duì)中軸的影響;活體的多樣體姿導(dǎo)致單次實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)有可能與實(shí)際值有較大偏差,通過(guò)多次測(cè)量取平均值可以達(dá)到較好的效果;胸寬、腹寬、臀寬的最大相對(duì)誤差分別為 3.8%、4.0%和 2.9%。(5)基于無(wú)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(cè)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(cè)體質(zhì)量與實(shí)際體質(zhì)量數(shù)據(jù)的相關(guān)性更好。當(dāng)采用單因素建模時(shí),體長(zhǎng)與體質(zhì)量的冪回歸模型性能較好;多因素建模時(shí),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(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：S826;TP391.41

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