一种基于AzureKinect的羊只体尺体重获取系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于AzureKinect的羊只体尺体重获取系统及方法，属于体尺体重测量技术领域。本发明专利技术的羊只体尺体重获取系统包括：检测通道及围栏、超声波触发装置、两个深度相机和计算机；所述检测通道和围栏构成半封闭式前进通道；所述超声波触发装置由两个超声波传感器和一块stm32单片机组成，两个超声波传感器设置到前进通道的前后两端，前端为超声波传感器a，后端为超声波传感器b；所述两个深度相机安装在围栏上。采用本发明专利技术的系统，可以通过非接触的方式，快速、精确地重建出目标区域的三维模型，且根据三维模型计算出羊只的体尺参数和预估出羊只的体重数据，算法简单，计算量小，且可以达到较高的精度。且可以达到较高的精度。且可以达到较高的精度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于Azure Kinect的羊只体尺体重获取系统及方法


[0001]本专利技术属于体尺体重测量
，特别是涉及一种基于Azure Kinect的羊只体尺体重获取系统及方法。

技术介绍

[0002]羊的养殖是畜牧业的重要组成部分。羊的体尺参数可以反映其体型、结构和发育状况，也可以反映其生理功能、生产性能、抗病能力和对外界生活条件的适应性等。因此，进行羊只体尺的监测对于提高精准养殖水平具有重要的现实意义。
[0003]传统的动物体尺测量方法是人工利用标尺、卷尺等工具对其进行直接测量。这种方式不但工作量大，而且获取的结果受主观性影响。此外，这种测量方法需要固定住动物并与之直接接触，这易使动物产生应激反应，导致生产性能下降、疾病增加，甚至死亡，严重影响了动物个体的生长发育。这种传统的接触式体尺测量方法降低了动物的福利化饲养水平，并增加了人畜共患病传播的风险。
[0004]随着信息感知技术和精准养殖水平的提高，家畜体尺获取方式逐渐向非接触式转变，在猪、牛和羊的体尺获取方面，非接触式测量都得到了研究。非接触式测量一般利用图像的方法本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于Azure Kinect的羊只体尺体重获取系统，其特征在于，包括：检测通道及围栏、超声波触发装置、两个深度相机和计算机；所述检测通道和围栏构成半封闭式前进通道；所述超声波触发装置由两个超声波传感器和一块单片机组成，两个超声波传感器设置到前进通道的前后两端，前端为超声波传感器a，后端为超声波传感器b；所述两个深度相机安装在围栏上。2.一种基于Azure Kinect的羊只体尺体重获取方法，其特征在于，采用权利要求1所述的系统进行，步骤包括：(1)系统启动后，打开深度相机使其处于等待拍摄的状态；(2)超声波触发装置判断是否有羊只通过，若有羊只通过，单片机向计算机发出信号，计算机控制深度相机拍照；(3)根据深度相机获取的深度数据得到三维点云数据；(4)点云数据处理：利用体素网格滤波算法对点云进行下采样，利用约束条件去除背景点云，利用统计滤波去除噪声点云；(5)点云数据融合：基于相机相对位置进行初始配准，利用ICP算法在初次配准的基础上进行精细配准；(6)利用RANSK算法去除两片点云中的地面点云；(7)获取羊只体尺，计算羊只体重；(8)返回步骤(2)，测量下一羊只体尺体重。3.根据权利要求2所述的基于Azure Kinect的羊只体尺体重获取方法，其特征在于，步骤(2)所述判断的过程为：超声波传感器a被触发，一段时间内超声波传感器b被触发，判定有羊只通过；如果超声波传感器b没有被触发则重新等待超声波传感器a被触发。4.根据权利要求2所述的基于Azure Kinect的羊只体尺体重获取方法，其特征在于，步骤(3)所述三维点云数据由公式(1)得到：其中，[H_ir]
‑1是深度相机内参矩阵H_ir的逆矩阵；p_ir代表深度相机获取的深度图像中的某个像素的深度信息，D为深度数值，x,y分别是该深度值在深度图像中的行和列位置；P_ir是将原始深度像素转换到世界坐标系中的转换深度像素，x_ir,y_ir,z_ir分别表示转换后深度值在世界坐标系中的三维空间位置。5.根据权利要求2所述的基于Azure Kinect的羊只体尺体重获取方法，其特征在于，步骤(4)所述约束条件如公式(2)所示：其中，x，y和z代表点云在坐标系中的位置，(X
min
，X
max
)，(Y
min
，Y
max
)和(Z
min
，Z
max
)分别表示在坐标系三个坐标方向的滤波范围，不满足约束条件的点云被认为是背景噪声而被过滤
掉；步骤(4)所述利用统计滤波去除噪声点云，包括如下步骤：
①
对于点云中任意一个点，利用公式(3)计算它到附近k个临近点的平均距离对于点云中任意一个点，利用公式(3)计算它到附近k个临近点的平均距离其中，x
i
，y
i
，z
i
分别代表目标点在三个坐标轴上的坐标值，x
j
，y
j
，z
j
分别代表目标点的近邻点在三个坐标轴上的坐标值；
②
利用公式(4)计算点云中每个点对应的平均距离的均值μ和标准差σ：
③
确定有效点云的范围为(μ
‑
σ*std，μ+σ*std)，std为系数，如果点云中某个点到k个近邻点的平均距离不在这个范围之内，则认为该点属于噪声。6.根据权利要求2所述的基于Azure Kinect的羊只体尺体重获取方法，其特征在于，步骤(5)所述初始配准的步骤为：
①
左右两侧的深度相机坐标系分别围绕各自X轴向左和向右旋转θ角，直到Y轴处于垂直于水平面的位置，此时左侧和右侧的深度相机坐标系的Z轴方向分别为水平向右和向左，经过坐标系旋转，深度相机获取的点云坐标位置如公式(5)所示：其中，(x
L
，y
L
，z
L
)和(x
R
，y
R
，z
R
)分别表示左右两侧深度相机获取点云的原始坐标，(x
L
'，y
L
'，z
L
')和(x
R
'，y
R
'，z
R
')分别表示左右两侧坐标转换后的坐标；
②
步骤
①
得到的右侧深度相机坐标系沿竖直方向的Y轴，在XOZ平面中沿顺时针方向旋转180
°
，然后取当前X轴的负方向为正方向，使右侧深度相机的坐标轴方向与世界坐标系方向一致，右侧深度相机获取的点云坐标位置如公式(6)所示：其中，(x
R”，y
R”，z
R”)为经过步骤
②
之后右侧深度相机获取的点云的坐标；
③
步骤
②
得到的右侧深度相机坐标系向左移动Δl，使之与左侧的深度相机转换后的坐标系及坐标原点重叠，右侧深度相机获取的点云坐标系位置如公式(7)所示：(x
T
,y
T
,z
T
)＝(x
″
R
,y
″
R
,z
″
R
)
‑
[0,0,Δl]
ꢀꢀꢀꢀꢀ
(7)其中，(x
R”'，y
R”'，z
R”')为经过步骤
③
之后右侧深度相机获取的点云的坐标。
7.根据权利要求2所述的基于AzureKinect的羊只体尺体重获取方法，其特征在于，步骤(5)所述精细配准的步骤为：
①
对于点云集P中任意一个点p
i
，计算其与点云集Q中所有点的欧式距离，取距离最小的点...

【专利技术属性】
技术研发人员：程曼，高贺，袁洪波，蔡振江，刘月琴，张英杰，
申请(专利权)人：河北农业大学，
类型：发明
国别省市：