一种无接触式奶牛体尺信息采集方法技术

本发明专利技术属于奶牛体尺信息采集技术领域，具体涉及一种无接触式奶牛体尺信息采集方法。该方法首先利用覆盖奶牛完整身体区域的深度图像，构建奶牛三维模型；然后根据奶牛三维模型，对奶牛的身体区域进行分割；接着根据分割后的身体区域，提取奶牛的特征参数，所述特征参数包括点特征、线特征和面特征中的至少一种；最后根据奶牛的特征参数、以及特征参数和体尺参数之间的对应关系，得到奶牛的体尺参数。本发明专利技术在对奶牛身体区域进行分割后才提取奶牛的特征参数，保证了奶牛特征参数提取的准确性，从而实现了全自动、无接触、无应激且测量精度高的奶牛体尺采集。高的奶牛体尺采集。高的奶牛体尺采集。

【技术实现步骤摘要】
一种无接触式奶牛体尺信息采集方法


[0001]本专利技术属于奶牛体尺信息采集
，具体涉及一种无接触式奶牛体尺信息采集方法。

技术介绍

[0002]奶牛养殖业蓬勃发展的国家的实际产出表明，规模化、标准化养殖是奶牛养殖业兴盛的必然之路。故奶牛的规模化、标准化养殖也是提升我国奶业竞争力和品质的必然要求。规模化、标准化养殖需要优良的奶牛品种，而奶牛的体尺参数对选育优良体型奶牛品种具有重要的意义：第一，体型优良的奶牛生产性能好、经济效益高，许多研究表明，体型性状的表现与健康状况、寿命长短及繁殖率等生产性能指标均有很大的相关性；第二，体型优良的奶牛更适于机械化挤奶装备和高效的生产管理；第三，有利于减少育种周期；第四，从商业利益看，体型优良的奶牛其售价更高。总之，选育优良体型的奶牛品种有助于选出健康、高产、适用于机械化管理的奶牛，并促进奶牛规模化、标准化养殖。而奶牛体尺信息是进行优良体型奶牛品种选育的依据，因此体尺信息的测量显得尤为重要。
[0003]目前奶牛体尺参数指标的检测多为人工应用卡尺、皮尺等量具进行测量，工作量大，而且易受人为因素、奶牛配合程度等的影响，测量精度低。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供了一种无接触式奶牛体尺信息采集方法，用以解决采用人工测量奶牛体尺造成的工作量大、精度低的问题。
[0005]为解决上述技术问题，本专利技术所包括的技术方案以及技术方案对应的有益效果如下：
[0006]本专利技术提供了一种无接触式奶牛体尺信息采集方法，包括如下步骤：
[0007]1)获取覆盖奶牛完整身体区域的深度图像；
[0008]2)利用覆盖奶牛完整身体区域的深度图像，构建奶牛三维模型；
[0009]3)根据奶牛三维模型，对奶牛的身体区域进行分割；
[0010]4)根据分割后的身体区域，提取奶牛的特征参数，所述特征参数包括点特征、线特征和面特征中的至少一种；
[0011]5)根据奶牛的特征参数、以及特征参数和体尺参数之间的对应关系，得到奶牛的体尺参数。
[0012]上述技术方案的有益效果为：本专利技术提供了一种无接触式奶牛体尺信息采集方法，该方法利用获取的覆盖奶牛完整身体区域的深度图像来构建奶牛三维模型，在构建好奶牛三维模型后先将奶牛的身体区域进行分割，在分割后才提取奶牛的特征参数，保证了奶牛特征参数提取的准确性，进而利用奶牛的特征参数得到奶牛的体尺参数，从而实现了全自动、无接触、无应激且测量精度高的奶牛体尺采集。
[0013]进一步的，为了利用精确划分的身体区域以得到更为准确的奶牛体尺参数，步骤
3)中，分割的身体区域包括：头部、颈部、前后肢、腰腹部和臀部。
[0014]进一步的，为了全方位获取奶牛体尺参数以对奶牛的状态进行评价，所述体尺参数包括体高、尻宽度、体躯大小、后肢侧视、体深、后肢后视、楞角性、蹄角度、尻角度、以及运动能力中的至少一种；
[0015]所述体高采用如下方法得到：提取脊柱轮廓线，定位耆甲最高点，计算耆甲最高点至地面的距离；
[0016]所述尻宽度采用如下方法得到：利用提取的臀部点云，在X
‑
Y平面内提取其轮廓线并定位臀部骨骼关键点，利用臀部骨骼关键点之间的距离计算尻宽度；
[0017]所述体躯大小采用如下方法得到：利用提取的腰腹部点云定位测量关键点，并做与Y
‑
Z平面平行的切面；提取切面点云并对其进行曲面拟合，求解拟合所得的切面圆的圆周作为胸围，对所得胸围及奶牛自身体重进行加权以对体躯大小进行评估。
[0018]所述后肢侧视采用如下方法得到：利用提取的前后肢点云定位后肢侧视点云并在X
‑
Y平面内提取点云轮廓线，计算其曲率以及与地面的夹角，对曲率与所得夹角进行加权以对后肢侧视进行评估；
[0019]所述体深采用如下方法得到：利用提取的腹部点云进行曲面拟合，求解腹部曲面的左右切面及切点，依据腹部切点求取平行于Y
‑
Z平面的切面点云，并在X
‑
Y平面内对切面点云进行线段拟合以及距离计算以得到体深；
[0020]所述后肢后视采用如下方法得到：利用提取的前后肢点云定位后肢后视点云，并在X
‑
Y平面内对其进行曲线拟合，计算曲线曲率以及与地面的夹角，对得到的曲线曲率与夹角进行加权以对后肢后视进行评估；
[0021]所述楞角性采用如下方法得到：将躯干分割后的颈部点云投影至X
‑
Y平面内，并提取其轮廓线，计算其上下轮廓线的长度及倾斜角度，对所得长度及倾斜角度进行加权处理以对楞角性进行评估。
[0022]所述蹄角度采用如下方法得到：利用提取的前后肢点云定位趾蹄部位，在X
‑
Y平面内提取趾蹄轮廓线，计算趾蹄轮廓线与地面的水平夹角得到蹄角度；
[0023]所述尻角度采用如下方法得到：利用提取的臀部点云定位勾骨针骨区域，提取勾骨至针骨区域的背脊轮廓线，计算背脊轮廓线与X
‑
Z平面的夹角得到所述尻角度；
[0024]所述运动能力采用如下方法得到：利用提取的前后肢点云，将其投影至Y
‑
Z平面内，计算其重叠区域面积，以对运动能力进行评估。
[0025]进一步的，为了能够构建出完整的奶牛三维模型，步骤1)中，所述覆盖奶牛完整身体区域的深度图像包括三幅分区域深度图像，其中一幅分区域深度图像是从奶牛的正上方拍摄的奶牛的背部深度图像，其余两幅分区域深度图像分别是从奶牛的两侧拍摄的奶牛的侧视深度图像。
[0026]进一步的，为了方便且准确构建出奶牛三维模型，步骤2)中，利用三幅分区域深度图像构建奶牛的三维模型时，包括将三幅分区域深度图像对应的三维点云数据统一到同一坐标系下以得到奶牛在同一坐标系下完整的三维点云数据的步骤；而且，在统一到同一坐标系下时，所采用的坐标变换公式为：
[0027][0028]其中，(x
ci
,y
ci
,z
ci
)表示拍摄第i幅深度图像的传感器的点云坐标在局部坐标系C
i
下的三维表示；(x
c1
,y
c1
,z
c1
)表示拍摄第i幅深度图像的传感器的点云坐标经变换后在局部坐标系C1下的是三维表示；R
j(j
‑
1)
和t
j(j
‑
1)
表示拍摄第j幅深度图像的传感器和拍摄第j
‑
1幅深度图像的传感器之间的局部坐标的转换关系，且j＝i；R
l(l
‑
1)
表示拍摄第l幅深度图像的传感器和拍摄第l
‑
1幅深度图像的传感器之间的局部坐标的转换关系，且l＝j
‑
1。
[0029]进一步的，为了准确分割奶牛的身体区域，步骤3)中，采用基于超体素的区域增长算法对奶牛的身体区域进行分割；所述基于超体素的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种无接触式奶牛体尺信息采集方法，其特征在于，包括如下步骤：1)获取覆盖奶牛完整身体区域的深度图像；2)利用覆盖奶牛完整身体区域的深度图像，构建奶牛三维模型；3)根据奶牛三维模型，对奶牛的身体区域进行分割；4)根据分割后的身体区域，提取奶牛的特征参数，所述特征参数包括点特征、线特征和面特征中的至少一种；5)根据奶牛的特征参数、以及特征参数和体尺参数之间的对应关系，得到奶牛的体尺参数。2.根据权利要求1所述的无接触式奶牛体尺信息采集方法，其特征在于，步骤3)中，分割的身体区域包括：头部、颈部、前后肢、腰腹部和臀部。3.根据权利要求1所述的无接触式奶牛体尺信息采集方法，其特征在于，所述体尺参数包括体高、尻宽度、体躯大小、后肢侧视、体深、后肢后视、楞角性、蹄角度、尻角度、以及运动能力中的至少一种；所述体高采用如下方法得到：提取脊柱轮廓线，定位耆甲最高点，计算耆甲最高点至地面的距离；所述尻宽度采用如下方法得到：利用提取的臀部点云，在X
‑
Y平面内提取其轮廓线并定位臀部骨骼关键点，利用臀部骨骼关键点之间的距离计算尻宽度；所述体躯大小采用如下方法得到：利用提取的腰腹部点云定位测量关键点，并做与Y
‑
Z平面平行的切面；提取切面点云并对其进行曲面拟合，求解拟合所得的切面圆的圆周作为胸围，对所得胸围及奶牛自身体重进行加权以对体躯大小进行评估；所述后肢侧视采用如下方法得到：利用提取的前后肢点云定位后肢侧视点云并在X
‑
Y平面内提取点云轮廓线，计算其曲率以及与地面的夹角，对曲率与所得夹角进行加权以对后肢侧视进行评估；所述体深采用如下方法得到：利用提取的腹部点云进行曲面拟合，求解腹部曲面的左右切面及切点，依据腹部切点求取平行于Y
‑
Z平面的切面点云，并在X
‑
Y平面内对切面点云进行线段拟合以及距离计算以得到体深；所述后肢后视采用如下方法得到：利用提取的前后肢点云定位后肢后视点云，在X
‑
Y平面内对其进行曲线拟合，计算曲线曲率以及与地面的夹角，对得到的曲线曲率与夹角进行加权以对后肢后视进行评估；所述楞角性采用如下方法得到：依据躯干分割结果，将躯干分割后的颈部点云投影至X
‑
Y平面内，并提取其轮廓线，计算其上下轮廓线的长度及倾斜角度，对所得长度及倾斜角度进行加权处理以对楞角性进行评估；所述蹄角度采用如下方法得到：利用提取的前后肢点云定位趾蹄部位，在X
‑
Y平面内提取趾蹄轮廓线，计算趾蹄轮廓线与地面的水平夹角得到所述蹄角度；所述尻角度采用如下方法得到：利用提取的臀部点云定位勾骨针骨区域，提取勾骨至针骨区域的背脊轮廓线，计算背脊轮廓线与X
‑
Z平面的夹角得到所述尻角度；所述运动能力采用如下方法得到：利用提取的前后肢点云，将其投影至Y
‑
Z平面内，计算其重叠区域面积，以对运动能力进行评估。4.根据权利要求1所述的无接触式奶牛体尺信息采集方法，其特征在于，步骤1)中，所
述覆盖奶牛完整身体区域的深度图像包括三幅分区域深度图像，其中一幅分区域深度图像是从奶牛的正上方拍摄的奶牛的背部深度图像，其余两幅分区域深度图像分别是从奶牛的两侧拍摄的奶牛的侧视深度图像。5.根据权利要求4所述的无接触式奶牛体尺信息采集方法，其特征在于...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵凯旋，刘晓航，张瑞红，王珂鑫，
申请(专利权)人：河南科技大学，
类型：发明
国别省市：