[发明专利]一种用于家禽体重估测的姿态关键帧检测方法

权利要求书

1.一种用于家禽体重估测的姿态关键帧检测方法，其特征在于：

包括以下步骤：

1)在不同时段获取单只鸡的多幅鸡只彩色图像和多幅鸡只深度图像，依次读取当前帧的鸡只彩色图像和鸡只深度图像，分别获得当前帧鸡只彩色图像中的鸡只情况和当前帧鸡只深度图像中的鸡只情况，然后将当前帧的鸡只彩色图像、当前帧的鸡只深度图像、当前帧鸡只彩色图像中的鸡只情况和当前帧鸡只深度图像中的鸡只情况进行模型训练获得鸡只语义分割模型；

2)采用鸡只语义分割模型对含有待测鸡只的鸡只彩色图像I_L进行分割，获得分割掩膜图像I_S，将分割掩膜图像I_S与含有待测鸡只的鸡只彩色图像I_L进行图像与操作得到鸡只彩色分割图I_L′；

3)所述步骤2)中的分割掩膜图像I_S中含有鸡只轮廓C，确定分割掩膜图像I_S中鸡只轮廓C的最小外接矩形，然后结合鸡只轮廓C的最小外接矩形通过对鸡只彩色分割图I_L′进行仿射变换获得变换后彩色图I_T，使得待测鸡只的鸡头朝向变换后彩色图I_T的横向方向；

4)将变换后彩色图I_T进行裁剪，再变换到Lab颜色空间，得到鸡只彩色图I_Lab，根据鸡只彩色图I_Lab对变换后彩色图I_T进行旋转，调整所有变换后彩色图I_T中待测鸡只的鸡头朝向同一方向；

5)将步骤4)处理后的变换后彩色图I_T输入到预先训练的鸡只关键姿态识别模型，获得待测鸡只姿态类别的检测结果，若检测结果为站立姿态，则当前帧为姿态关键帧；否则，读取下一帧鸡只彩色图像，重复步骤2)-5)。

2.根据权利要求1所述的一种用于家禽体重估测的姿态关键帧检测方法，其特征在于：

所述步骤1)具体为：

首先在不同时段获取单只鸡的多幅鸡只彩色图像和鸡只深度图像，依次读取当前帧的鸡只彩色图像和鸡只深度图像，分别获得当前帧鸡只彩色图像中的鸡只情况和当前帧鸡只深度图像中的鸡只情况，然后采用RedNet神经网络对不同时段单只鸡的多幅鸡只彩色图像、多幅鸡只深度图像、当前帧鸡只彩色图像中的鸡只情况和当前帧鸡只深度图像中的鸡只情况进行模型训练获得鸡只语义分割结果，以训练后的RedNet神经网络作为鸡只语义分割模型。

3.根据权利要求1所述的一种用于家禽体重估测的姿态关键帧检测方法，其特征在于：

所述步骤3)具体为：

首先确定分割掩膜图像I_S中鸡只轮廓C的最小外接矩形，然后以最小外接矩形在像素坐标系中纵坐标最大的顶点作为坐标原点建立新坐标系，设定最小外接矩形中经过坐标原点且远离像素坐标系纵轴的矩形边所在直线为新坐标系的x轴，最小外接矩形中经过坐标原点的另一条矩形边所在直线为新坐标系的y轴，获得最小外接矩形的中心点在新坐标系中的坐标为P(x₀，y₀)，在x轴上的矩形边边长为l₁，在y轴上的矩形边边长为l₂，新坐标系的x轴与像素坐标系横轴之间的夹角为θ，然后根据x轴上的矩形边边长l₁与y轴上的矩形边边长l₂的大小进行以下判断：若x轴上的矩形边边长l₁小于y轴上的矩形边边长l₂，则将夹角θ减去270°获得新的夹角θ；否则，保持夹角θ不变；根据中心坐标P(x₀，y₀)和夹角θ确定旋转矩阵M，利用旋转矩阵M对鸡只彩色分割图I_L′进行仿射变换获得变换后彩色图I_T，使得待测鸡只的鸡头朝向变换后彩色图I_T的横向方向。