基于Kinect相机的猪体理想姿态检测与体尺测量

作     者：司永胜 安露露 刘刚 李保成 SI Yongsheng;AN Lulu;LIU Gang;LI Baocheng

作者机构：河北农业大学信息科学与技术学院保定071001 中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室北京100083 中国农业大学农业部农业信息获取技术重点实验室北京100083 

出 版 物：《农业机械学报》 (Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery)

年 卷 期：2019年第50卷第1期

页      面：58-65页

核心收录：

学科分类：1305[艺术学-设计学（可授艺术学、工学学位）] 13[艺术学] 082804[工学-农业电气化与自动化] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0828[工学-农业工程] 0804[工学-仪器科学与技术] 081101[工学-控制理论与控制工程] 0811[工学-控制科学与工程] 

基　　金：国家重点研发计划项目(2016YFD0700202) 河北农业大学理工基金项目(ZD201702) 

主　　题：猪 姿态检测 体尺测量 Kinect相机 视频 图像处理 

摘      要：为提高基于机器视觉的猪体体尺测量研究中的图像利用率和体尺测量效率,以长白猪和大白猪为研究对象,基于Kinect相机获取的猪体视频数据,提出了一种猪体理想姿态检测算法。该算法利用最小外接矩形法调整猪体为水平方向;利用投影法和差分法识别头部和尾部位置,通过头部边界标记法判断是否耳部缺失;利用骨骼化算法结合霍夫变换算法检测猪体头部是否歪斜。在此基础上,设计了猪体体尺测量算法。针对养殖场获取的103组视频数据、俯视和侧视各52 016帧图像,进行了理想姿态检测及体尺测量。结果表明,检测出理想姿态2 592帧、漏报432帧、误报0帧,误报率较低;每帧图像的体长偏差与本组体长均值小于2. 3%,组内理想姿态帧之间差异较小,一致性较好;体宽测量的平均精确度为95. 5%,体高测量的平均精确度为96. 3%,体长测量的平均精确度为97. 3%,测量的平均准确度较高。本研究成果应用于基于机器视觉的猪体体尺测量,可提高图像利用率和体尺测量效率。