[发明专利]基于RGB图像的白羽种鸡群体体重估测系统和方法

权利要求书

1.一种基于RGB图像的白羽种鸡群体体重估测系统，其特征在于它包括：搭载摄像头的滑轨式可移动设备、无线通信模块、包含白羽种鸡个体体重估测模型的处理服务器、用于显示估测结果的客户端；摄像头设置在鸡圈顶部拍摄俯拍视频，将视频数据通过无线通信模块传输到处理服务器中，处理服务器进行种鸡的个数计算和体重估测，将估测结果由客户端进行展示。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于所述摄像头为网络摄像头，网络摄像头结合可移动设备、无线通信模块和电源管理模块构成系统的无线图像采集节点，可移动设备包含RFID地标传感器，实现网络摄像头的定位。

3.一种基于RGB图像的白羽种鸡群体体重估测方法，基于权利要求1或2任一项所述的系统，其特征在于它包括以下步骤：

S1、获取视频数据，部分作为数据集，部分作为测试集；

S2、白羽种鸡表征特征提取；

S3、白羽种鸡体重模型的建立；

S4、白羽种鸡体重的估测。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于S2具体包括：

S2-1、可用帧选取：

(i)通过前后帧运动检测判断运动量：选取连续的三帧图像，计算相邻两帧运动量的差值的绝对值：

d_(i,i-1)(x,y)＝|I_i(x,y)-I_i-1(x,y)|

d_(i+1,i)(x,y)＝|I_i+1(x,y)-I_i(x,y)|

其中(x,y)为图像中指定像素点，I_i为第i帧的灰度图像，d_(i,i-1)为第i帧与第i-1帧的差量；

(ii)设置阈值T，进行二值化处理：

(iii)当与b_(i+1,i)的求和结果在阈值Q内时，判定静止，选取三帧中的中间帧i为可用帧；

S2-2、可用帧的种鸡个体定位，采用深度卷积神经网络进行种鸡个体定位：采用基于darknet框架的yolo v3算法，使用S1获得的数据集进行训练获得权重文件，使用S1获得的测试集进行效果验证，获得最终的定位模型进行种鸡个体定位；

S2-3、定位后种鸡图像的表型特征提取，获得种鸡背部投影面积、种鸡投影周长、目标对应的像素面积。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于S2-3中，

鸡背部投影面积：S2-1中的二值化图像在S2-2中进行定位处理，针对每块感兴趣区域ROI进行形态学优化与椭圆拟合，获取背部投影面积；

种鸡投影周长：对S2-2后获得的每只鸡的边界点像素个数求和作为周长；

目标对应的像素面积：对S2-2后获得的每只鸡的像素点求和为对应像素面积。