基于关键帧提取与头颈部去除的奶牛体尺测量方法

作者：初梦苑; 李孟飞; 李前; **^*

来源：农业机械学报, 2022, 53(S2): 226-259.

• 奶牛
• 头部检测
• 体尺测量
• Kinect DK
• 深度图像
• 关键帧提取

为提高奶牛体尺测量的效率与精度，降低劳动强度，提出一种基于关键帧提取与头颈部去除的奶牛体尺测量方法。首先，搭建奶牛俯视深度视频采集平台，利用分水岭算法提取深度图像中的奶牛目标；其次，使用图像扫描策略获取奶牛左右两侧轮廓，利用基于霍夫变换的直线检测方法，提取图像序列中含有完整奶牛躯干的关键帧；然后，根据奶牛头部区域骨架特征判定头部是否存在，若头部存在，则基于凸包分析方法去除图像中奶牛头部，并利用多项式曲线拟合方法去除奶牛颈部；最后，根据奶牛体尺测点的空间特征，自动计算奶牛体直长、肩宽、腹宽、臀宽及体高。利用35头奶牛的2 163帧深度图像对本文方法精度进行测试，结果分析表明，关键帧提取方法准确率为97.36%,可有效代替人工进行关键帧的选取；头部检测方法准确率为94.04%,提高了奶牛体尺测点定位的效率；体尺测量平均相对误差在3.3%以内。本文研究成果可提高奶牛体尺自动测量的效率与精度。

• 单位
  中国农业大学