多视角深度相机的猪体三维点云重构及体尺测量

摘要：

对活体牲畜三维重构,数据采集方式、快速配准融合方法、表型体尺测量方法缺乏成熟有效的方案,导致目前活体牲畜的自动体尺测量技术难以在养殖场中推广应用.该文以猪为研究对象运用消费级深度相机KinectV2从正上方和左右两侧3个不同角度同步获取在采集通道中自由行走猪的局部点云.局部点云采用邻域曲率变化法去噪,并运用基于轮廓连贯性点云配准融合,最后采用多体尺数据精确估算技术测定包括体长、体高、胸宽、腹围等数据.该文分别对比实验室中模型猪由传输带以5种不同速率经过通道和养殖场内25头猪逐一经过通道,2种情况下采集数据进行各项体尺测算结果.其结果显示模型猪在传输带上以0、0.3、0.6、0.9和1.2 m/s等5种不同速率下测量体长、体高、胸宽、腹围值与实测值的平均相对误差分别为1.77％、1.36％、2.74％和2.17％.养殖环境下对25头猪同样4种体尺值与实测值的平均相对误差分别为2.56％,2.32％,3.89％和4.51％.试验结果发现养殖场活体猪测量最小误差可以达到实验室环境下的效果,但是最大相对误差变化较大,其原因在于养殖场中猪自由行走采集数据时行为姿态发生很大变化.

关键词：图像处理、算法、模型、猪、三维重构、体尺测量、KinectV2

所属期刊栏目：35

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：2019年度广东省重点领域研发计划"牲畜非接触式智能识别技术研究、示范";农业农村部农业物联网重点实验室开放基金课题;江苏省农业自主创新基金资助项目"农业物联网关键设备研发及应用示范"

在线出版日期：2020-03-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：201-208