本發(fā)明專利技術(shù)公開了一種牲畜智能體尺測定方法、系統(tǒng)及裝置，涉及牲畜體尺測定領(lǐng)域，方法包括：通過雙目相機(jī)采集待測牲畜不同角度的多組圖像；之后確定所述待測牲畜的立體模型的初始三維點(diǎn)集，并通過RANSAC算法的極線約束對所述初始三維點(diǎn)集進(jìn)行特征點(diǎn)匹配，通過SIFT算法對所述初始三維點(diǎn)集進(jìn)行關(guān)鍵點(diǎn)提取，根據(jù)所述特征點(diǎn)匹配結(jié)果和關(guān)鍵點(diǎn)提取結(jié)果構(gòu)建所述待測牲畜的三維模型；最后根據(jù)所述待測牲畜的三維模型即可確定所述待測牲畜的體尺數(shù)據(jù)。本發(fā)明專利技術(shù)通過雙目視覺體尺測定方法可以準(zhǔn)確地獲得牲畜的體尺數(shù)據(jù)。的體尺數(shù)據(jù)。的體尺數(shù)據(jù)。
【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
一種牲畜智能體尺測定方法、系統(tǒng)及裝置
[0001]本專利技術(shù)涉及牲畜體尺測定領(lǐng)域，特別是涉及一種牲畜智能體尺測定方法、系統(tǒng)及裝置。
技術(shù)介紹
[0002]目前現(xiàn)有體尺測定技術(shù)是手動測量尺和機(jī)械式測量模塊。其中手動測量沒有統(tǒng)一的測量標(biāo)準(zhǔn)，測量結(jié)果準(zhǔn)確率較低；機(jī)械式測量模塊雖然可以代替手動測量，節(jié)省了測量時間，但是仍然存在測量誤差大的問題，測量效率也未提升，無法很好的實(shí)現(xiàn)自動化或者智能化測量，還導(dǎo)致付出的成本與得到的收益不成比例，阻礙了畜牧行業(yè)的發(fā)展。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
[0003]本專利技術(shù)的目的是提供一種牲畜智能體尺測定方法、系統(tǒng)及裝置，可減小測定誤差，準(zhǔn)確的獲取牲畜的體尺數(shù)據(jù)。
[0004]為實(shí)現(xiàn)上述目的，本專利技術(shù)提供了如下方案：
[0005]一種牲畜智能體尺測定方法，包括：
[0006]通過雙目相機(jī)采集待測牲畜不同角度的多組圖像；
[0007]通過對所述雙目相機(jī)的標(biāo)定，并根據(jù)各所述圖像，確定所述待測牲畜的立體模型的初始三維點(diǎn)集；
[0008]基于隨機(jī)抽樣一致RANSAC算法的極線約束對所述三維點(diǎn)集進(jìn)行特征點(diǎn)匹配，得到有效三維點(diǎn)集；
[0009]根據(jù)尺度不變特征變換SIFT算法，對所述有效三維點(diǎn)集進(jìn)行關(guān)鍵點(diǎn)提取，得到關(guān)鍵點(diǎn)集；
[0010]根據(jù)所述關(guān)鍵點(diǎn)集及有效三維點(diǎn)集，構(gòu)建所述待測牲畜的三維模型；
[0011]根據(jù)所述待測牲畜的三維模型，確定所述待測牲畜的體尺數(shù)據(jù)。
[0012]進(jìn)一步地，所述通過對所述雙目相機(jī)的標(biāo)定，并根據(jù)各所述圖像，確定所述待測牲畜的立體模型的初始三維點(diǎn)集，具體包括：
[0013]通過對所述雙目相機(jī)的標(biāo)定，確定所述雙目相機(jī)的內(nèi)外參數(shù)；
[0014]分別對各圖像進(jìn)行分割，得到所述待測牲畜的不同角度的輪廓圖像；
[0015]提取各輪廓圖像上的空間點(diǎn)；
[0016]根據(jù)所述雙目相機(jī)的內(nèi)外參數(shù)、各空間點(diǎn)及對應(yīng)的各組圖像，得到各空間點(diǎn)的三維坐標(biāo)；具有三維坐標(biāo)的各空間點(diǎn)構(gòu)成所述待測牲畜的立體模型的初始三維點(diǎn)集。
[0017]進(jìn)一步地，所述根據(jù)所述關(guān)鍵點(diǎn)集及有效三維點(diǎn)集，構(gòu)建所述待測牲畜的三維模型，具體包括：
[0018]基于所述關(guān)鍵點(diǎn)集及有效三維點(diǎn)集，進(jìn)行曲面重建，得到多個曲面；
[0019]采用非均勻有理B樣條NURBS算法，對各曲面進(jìn)行曲面擬合，得到所述待測牲畜的三維模型。
[0020]可選地，所述體尺數(shù)據(jù)包括體高、體寬、體斜長、胸圍和管圍中至少一者。
[0021]可選地，所述牲畜視覺體尺測定方法，還包括在通過雙目相機(jī)采集待測牲畜不同角度的多組圖像之后，對各組圖像依次進(jìn)行圖像變換和圖像增強(qiáng)處理，得到處理后的各組圖像。
[0022]為實(shí)現(xiàn)上述目的，本專利技術(shù)還提供了如下方案：
[0023]一種牲畜智能體尺測定系統(tǒng)，包括：
[0024]獲取單元，獲取由雙目相機(jī)采集的待測牲畜不同角度的多組圖像；
[0025]初始點(diǎn)集確定單元，用于通過對所述雙目相機(jī)的標(biāo)定，并根據(jù)各所述圖像，確定所述待測牲畜的立體模型的初始三維點(diǎn)集；
[0026]有效點(diǎn)集確定單元，用于基于隨機(jī)抽樣一致RANSAC算法的極線約束對所述三維點(diǎn)集進(jìn)行特征點(diǎn)匹配，得到有效三維點(diǎn)集；
[0027]關(guān)鍵點(diǎn)集提取單元，用于根據(jù)尺度不變特征變換SIFT算法，對所述有效三維點(diǎn)集進(jìn)行關(guān)鍵點(diǎn)提取，得到關(guān)鍵點(diǎn)集；
[0028]三維模型構(gòu)建單元，用于根據(jù)所述關(guān)鍵點(diǎn)集及有效三維點(diǎn)集，構(gòu)建所述待測牲畜的三維模型；
[0029]體尺數(shù)據(jù)確定單元，用于根據(jù)所述待測牲畜的三維模型，確定所述待測牲畜的體尺數(shù)據(jù)。
[0030]為實(shí)現(xiàn)上述目的，本專利技術(shù)還提供了如下方案：
[0031]一種牲畜智能體尺測定系統(tǒng)，包括：
[0032]雙目相機(jī)，用于采集待測牲畜不同角度的多組圖像；
[0033]計(jì)算機(jī)，與所述雙目相機(jī)連接，用于通過對所述雙目相機(jī)的標(biāo)定，并根據(jù)各所述圖像，確定所述待測牲畜的立體模型的初始三維點(diǎn)集；
[0034]基于隨機(jī)抽樣一致RANSAC算法的極線約束進(jìn)行對所述三維點(diǎn)集進(jìn)行特征點(diǎn)匹配，得到有效三維點(diǎn)集；
[0035]根據(jù)尺度不變特征變換SIFT算法，對所述有效三維點(diǎn)集進(jìn)行關(guān)鍵點(diǎn)提取，得到關(guān)鍵點(diǎn)集；
[0036]根據(jù)所述關(guān)鍵點(diǎn)集及有效三維點(diǎn)集，構(gòu)建所述待測牲畜的三維模型；
[0037]根據(jù)所述待測牲畜的三維模型，確定所述待測牲畜的體尺數(shù)據(jù)。
[0038]為實(shí)現(xiàn)上述目的，本專利技術(shù)還提供了如下方案：
[0039]一種牲畜測定裝置，包括：
[0040]稱重設(shè)備，用于對待測牲畜稱重，得到所述待測牲畜的重量數(shù)據(jù)；
[0041]所述牲畜智能體尺測定系統(tǒng)的雙目相機(jī)對應(yīng)所述稱重設(shè)備設(shè)置；
[0042]耳標(biāo)讀取設(shè)備，用于讀取位于待測牲畜的耳標(biāo)寫入設(shè)備中的牲畜信息；所述耳標(biāo)讀取設(shè)備設(shè)置在所述稱重設(shè)備上；
[0043]控制終端，分別與所述稱重設(shè)備、牲畜智能體尺測定系統(tǒng)、耳標(biāo)讀取設(shè)備連接，用于將所述待測牲畜的重量數(shù)據(jù)、體尺數(shù)據(jù)以及牲畜信息匹配，并成組存儲。
[0044]根據(jù)本專利技術(shù)提供的具體實(shí)施例，本專利技術(shù)公開了以下技術(shù)效果：
[0045]本專利技術(shù)牲畜智能體尺測定方法從不同角度使用雙目相機(jī)拍攝多組待測牲畜的圖像；之后根據(jù)已經(jīng)標(biāo)定的雙目相機(jī)的參數(shù)和多組待測牲畜的圖像確定構(gòu)建所述待測牲畜的
立體模型的初始三維點(diǎn)集；根據(jù)所述初始三維點(diǎn)集基于RANSAC算法的極線約束進(jìn)行特征點(diǎn)匹配，根據(jù)SIFT算法進(jìn)行關(guān)鍵點(diǎn)提取；最后根據(jù)匹配和提取結(jié)果，構(gòu)建所述待測牲畜的三維模型，通過所述待測牲畜的三維模型即可確定所述待測牲畜的體尺數(shù)據(jù)。本專利技術(shù)牲畜智能體尺測定方法、系統(tǒng)及裝置相較于現(xiàn)有的體尺測定技術(shù)，可以準(zhǔn)確獲得牲畜的體尺數(shù)據(jù)，減小測定誤差。
附圖說明
[0046]為了更清楚地說明本專利技術(shù)實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對實(shí)施例中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本專利技術(shù)的一些實(shí)施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動性的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。
[0047]圖1為本專利技術(shù)牲畜智能體尺測定方法的流程示意圖；
[0048]圖2為本專利技術(shù)牲畜智能體尺測定系統(tǒng)模塊結(jié)構(gòu)示意圖；
[0049]圖3為本專利技術(shù)牲畜測定裝置中稱重設(shè)備的立體結(jié)構(gòu)示意圖；
[0050]圖4為本專利技術(shù)牲畜測定裝置中稱重設(shè)備的正視圖。
[0051]符號說明：
[0052]獲取單元
?
1，初始點(diǎn)集確定單元
?
2，有效點(diǎn)集確定單元
?
3，關(guān)鍵點(diǎn)集提取單元
?
4，三維模型構(gòu)建單元
?
5，體尺數(shù)據(jù)確定單元
?
6，雙目相機(jī)
?
7，稱重設(shè)備
?
8，金屬細(xì)網(wǎng)夾板
?
81，耳標(biāo)讀取設(shè)備
?
9。...
【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
【技術(shù)特征摘要】
1.一種牲畜智能體尺測定方法，其特征在于，包括：通過雙目相機(jī)采集待測牲畜不同角度的多組圖像；通過對所述雙目相機(jī)的標(biāo)定，并根據(jù)各所述圖像，確定所述待測牲畜的立體模型的初始三維點(diǎn)集；基于隨機(jī)抽樣一致RANSAC算法的極線約束對所述三維點(diǎn)集進(jìn)行特征點(diǎn)匹配，得到有效三維點(diǎn)集；根據(jù)尺度不變特征變換SIFT算法，對所述有效三維點(diǎn)集進(jìn)行關(guān)鍵點(diǎn)提取，得到關(guān)鍵點(diǎn)集；根據(jù)所述關(guān)鍵點(diǎn)集及有效三維點(diǎn)集，構(gòu)建所述待測牲畜的三維模型；根據(jù)所述待測牲畜的三維模型，確定所述待測牲畜的體尺數(shù)據(jù)。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的牲畜智能體尺測定方法，其特征在于，所述通過對所述雙目相機(jī)的標(biāo)定，并根據(jù)各所述圖像，確定所述待測牲畜的立體模型的初始三維點(diǎn)集，具體包括：通過對所述雙目相機(jī)的標(biāo)定，確定所述雙目相機(jī)的內(nèi)外參數(shù)；分別對各圖像進(jìn)行分割，得到所述待測牲畜的不同角度的輪廓圖像；提取各輪廓圖像上的空間點(diǎn)；根據(jù)所述雙目相機(jī)的內(nèi)外參數(shù)、各空間點(diǎn)及對應(yīng)的各組圖像，得到各空間點(diǎn)的三維坐標(biāo)；具有三維坐標(biāo)的各空間點(diǎn)構(gòu)成所述待測牲畜的立體模型的初始三維點(diǎn)集。3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的牲畜智能體尺測定方法，其特征在于，所述根據(jù)所述關(guān)鍵點(diǎn)集及有效三維點(diǎn)集，構(gòu)建所述待測牲畜的三維模型，具體包括：基于所述關(guān)鍵點(diǎn)集及有效三維點(diǎn)集，進(jìn)行曲面重建，得到多個曲面；采用非均勻有理B樣條NURBS算法，對各曲面進(jìn)行曲面擬合，得到所述待測牲畜的三維模型。4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的牲畜智能體尺測定方法，其特征在于，所述體尺數(shù)據(jù)包括體高、體寬、體斜長、胸圍和管圍中至少一者。5.根據(jù)權(quán)利要求1
?
4中任一項(xiàng)所述的牲畜智能體尺測定方法，其特征在于，所述牲畜視覺體尺測定方法還包括在通過雙目相機(jī)采集待測牲畜不同角度的多組圖像之后，對各組圖像依次進(jìn)行圖像變換和圖像增強(qiáng)處理，得到處理后的各組圖像。6.一種畜雙目視覺體尺測定系統(tǒng)，其特征...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：烏達(dá)巴拉，馮連杰，楊燕燕，何亭漪，李秀男，石泉，周璇，蘇樂德，阿拉坦蘇和，阿古達(dá)木，
申請(專利權(quán))人：內(nèi)蒙古自治區(qū)農(nóng)牧業(yè)科學(xué)院內(nèi)蒙古自治區(qū)農(nóng)牧業(yè)技術(shù)推廣中心東烏珠穆沁旗赫希格畜牧業(yè)發(fā)展有限責(zé)任公司東烏珠穆沁旗畜牧工作站，
類型：發(fā)明
國別省市：
還沒有人留言評論。發(fā)表了對其他瀏覽者有用的留言會獲得科技券。