基于Kinect传感器的无接触式母猪体况评分方法

摘要：

为了提高母猪的繁殖性能,减少传统方法给动物和估测人员带来的不利影响,该研究提出了一种可应用于实际生产中的准确、无接触式的母猪体况评分(body condition scoring,BCS)方法.试验使用Kinect传感器获取108组母猪臀股的三维图像,选取48组图像进行分析处理,计算出臀部的高宽比、臀股面积及曲率半径.试验结果表明:母猪臀部的高宽比、臀股面积和曲率半径与背膘厚度的相关系数分别为0.567、0.502、0.951;以曲率半径作为主要参数建立母猪体况估测模型.取剩余60组图像进行验证,估测模型计算结果与经验方法评估结果差异较小,准确率达到91.7%;结果表明,基于三维重构技术的Kinect传感器能够实现母猪在饲养管理过程中对体况的无接触式检测.

关键词：图像处理、算法、模型、体况评分、Kinect、臀部高宽比、臀股面积、臀部曲率

所属期刊栏目：34

分类号：S818(普通畜牧学)

资助基金："十三五"国家重点研发计划2016YFD0700204

在线出版日期：2018-08-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：211-217