[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
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 | ||
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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