[发明专利]一种基于RGB-D相机的奶牛体尺检测装置及其检测方法在审

专利信息
申请号: 202111211000.2 申请日: 2021-10-18
公开(公告)号: CN113920138A 公开(公告)日: 2022-01-11
发明(设计)人: 张红涛;谭联;王宇;张震;闫跃飞;李忠洋;邴丕彬;顾波;刘新宇;翟浩然;张雨鑫;罗一铭 申请(专利权)人: 华北水利水电大学;河南省奶牛生产性能测定有限公司
主分类号: G06T7/11 分类号: G06T7/11;G06T7/12;G06T7/13;G06T7/33;G06T7/80;G06V10/44;G06V10/56;G06V10/77;G06V10/764;G06V10/80;G06N3/04
代理公司: 郑州久信知识产权代理事务所(普通合伙) 41194 代理人: 张清彦
地址: 450000 河*** 国省代码: 河南;41
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 rgb 相机 奶牛 检测 装置 及其 方法
【权利要求书】:

1.一种基于RGB-D相机的奶牛体尺检测装置,其特征在于:

包括奶牛通道、RGB-D相机、红外传感器和计算机;

所述奶牛通道由左右两侧横杆围栏构成,所述奶牛通道单次只允许一头奶牛通过;

所述RGB-D相机安装在所述奶牛通道的一侧,所述RGB-D相机是由3D相机和RGB相机组合构成,并与计算机相连,将采集的点云图像和RGB图像上传计算机;

所述红外传感器安装在所述奶牛通道的上横杆围栏上,与计算机设备相连,用于判断奶牛是否处于最佳拍摄位置,发出采集图像信号;

所述计算机对接收到的RGB图像,利用奶牛的黑白花纹特征进行奶牛的身份识别,对接收到的点云图像,依据奶牛体型和颜色特征,对点云图像和RGB图像进行融合处理分析实现非接触式的奶牛体尺检测。

2.根据权利要求1所述的一种基于RGB-D相机的奶牛体尺检测装置,其特征在于:所述3D相机成像的坐标系统x轴正方向水平向右、y轴正方向竖直向下、z轴正方向垂直向后。

3.一种基于RGB-D相机的奶牛体尺检测方法,其特征在于包括下述步骤:

A、在实验场地中搭建奶牛图像采集平台,获取目标图像,具体包括以下步骤:

a1:搭建采集奶牛通道:所述采集奶牛通道单次只允许一头奶牛通过;在奶牛通道上安装红外传感器来判断奶牛是否处于最佳拍摄位置,当红外传感器检测到奶牛通过通道时,发出采集图像指令;

a2:搭建采集图像设备:将RGB-D相机安装在支架上并设置于奶牛通道的一侧,并将RGB-D相机连接于计算机上;接收到采集图像指令,利用RGB相机获取RGB图像,并将RGB图像传输给计算机设备,利用3D相机进行获取点云图像,并将点云图像传输给计算机设备;

B、对所述步骤a2的RGB图像进行处理,实现奶牛的身份识别;

C、对所述步骤a2的RGB图像、点云图像进行处理,实现RGB和点云的配准融合;

D、对所述步骤C的融合点云图像进行处理,实现奶牛体尺的自动检测。

4.根据权利要求3所述的一种基于RGB-D相机的奶牛体尺检测方法,其特征在于所述步骤B具体包括以下步骤:

b1:图像预处理:对所述步骤a2的RGB图像进行图像归一化和滤波预处理;

b2:图像分割:对所述步骤a2的RGB图像进行边缘分割、区域分割等操作,提取奶牛腹部区域;

b3:图像特征提取:对步骤b2的RGB图像经过智能算法进行特征数据的提取,并对特征数据进行降维优化,构建奶牛个体分类识别的特征空间;

b4:通过神经网络分类器、支持向量机分类器或深度学习技术,构建所提取的奶牛黑白花纹特征空间与奶牛个体的关系模型,并保证模型识别精度在95%以上。

5.根据权利要求4所述的一种基于RGB-D相机的奶牛体尺检测方法,其特征在于:所述b3步骤中特征数据包括奶牛黑白花纹的纹理特征和颜色特征。

6.根据权利要求3所述的一种基于RGB-D相机的奶牛体尺检测方法,其特征在于所述步骤C具体包括以下步骤:

c1:相机标定:基于OpenCV进行对RGB相机和3D相机的标定,求取两个相机的参数和相对位置;

c2:图像的配准融合:利用c1步骤相机的参数,进行RGB相机和3D相机坐标系间的转换,可将3D相机点云直接投影到RGB相机上。

7.根据权利要求3所述的一种基于RGB-D相机的奶牛体尺检测方法,其特征在于所述步骤D具体包括以下步骤:

d1:图像预处理:对所述步骤C的融合点云图像去除地面噪声、奶牛通道、背景环境离散点的预处理,并提取出地面模型的参数;

d2:提取奶牛点云:对所述步骤d1的融合点云图像提取其颜色特征、深度特征和三维曲面法线特征,去除所述步骤d1的复杂背景、离散点等干扰,并分割提取出奶牛的点云;

d3:奶牛特征点提取:对所述步骤d2的点云图像,依据奶牛身体几何外形和颜色特征,提取奶牛身体的特征点。

d4:奶牛体尺检测:通过空间距离的计算,可实现奶牛体尺的自动检测。

8.根据权利要求7所述的基于RGB-D相机的奶牛体尺检测方法,其特征在于:所述步骤d3的提取奶牛身体的特征点如下:

2.1:利用直通滤波方法提取目标区域:通过对整体奶牛点云进行三维可视化发现,奶牛身体的特征点基本位于奶牛的肩部、腹部、尾部、后肢区域,利用直通滤波方法提取这四部分的点云数据;

2.2:在奶牛点云的肩部、腹部、尾部、后肢区域,基于颜色特征、深度特征和三维曲面法线特征提取奶牛耆甲点、体深上点、体深下点等特征点;基于深度特征、形态特征利用寻找极值点的方法提取特征点,包括奶牛肩端点、腹宽点、腰角点、坐骨结节点和后肢飞节点;

2.3:提取所述步骤2.2中的耆甲点、体深上点和体深下点,构建奶牛身体对称面的平面方程;

2.4:利用空间中距离方程进行计算奶牛的体尺参数:通过利用所述步骤D的地面平面方程、所述步骤2.3的奶牛身体对称面的平面方程、所述步骤2.2的奶牛身体的特征点,通过计算空间中的距离来进行相对应的奶牛体尺检测。

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