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题名基于边缘的图像分割在牛体尺测量中的应用
被引量：3
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作者
石炜
张帅奇
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机构
内蒙古科技大学机械工程学院
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出处
《数字技术与应用》
2020年第2期48-51,共4页
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基金
2018年内蒙古自治区自然科学基金项目:基于机器视觉的机械零部件曲面图像检测关键技术研究(2018LH05024)
2018内蒙古自治区高等学校科学技术研究项目:基于机器视觉的机械零部件曲面图像检测关键技术研究(NJZY18149)。
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文摘
图像分割是图像处理、分析和理解的基础,目前它已经成为机器视觉研究领域最活跃的课题之一。边缘检测能勾画出目标物体,蕴含丰富的信息,是图像分割、识别和分析中抽取图像特征的重要方法。本文通过常用算子如Sobel、Roberts、Prewitt、Gauss-Laplace和Canny算法对牛体图像分割的效果进行实验对比,证明Canny算子总体上优于其他算子。针对Canny算子分割可能产生的断裂和不完整,运用OR运算结合模糊和边缘信息去除断边,利用数字形态学重新填充图像中的空洞,增强边缘轮廓显示的效果。在此基础上进行的牛体测量结果与实际结果相比误差较小,测量精度较高,其通用性较好,能够满足日常对于牛体体高和体长的测量要求。
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关键词
边缘检测
图像分割
CANNY算子
OR运算
牛体尺测量
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Keywords
edge detection
image segmentation
Canny operator
OR operation
cow body measurement
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分类号
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于A-Unet的牛体尺测量方法研究
被引量：2
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作者
石炜
张显宇
杨晶安
赵岩
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机构
内蒙古科技大学机械工程学院
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出处
《畜牧与饲料科学》
2023年第4期76-84,共9页
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基金
内蒙古自治区科技重大专项“基于物联网的内蒙古现代草原畜牧业生产监控及产品安全溯源平台建设”。
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文摘
[目的]建立一种基于U-Net改进的A-Unet图像分割与牛体尺测量方法,以实现对牛体体高、体长、体斜长的自动化测量。[方法]首先,在牧场通过摄像头采集牛的侧视图片;其次,利用A-Unet算法进行图像分割,提取牛体边缘轮廓曲线,在牛体轮廓曲线的基础上采用动态网格法寻找牛体尺测量点;最后,根据摄像头已标定的参数和提取到的测量点进行计算,得出牛体尺数据。[结果]通过对深度学习算法图像分割性能的对比分析发现,相比原始的U-Net算法,建立的A-Unet算法具有更高的准确度。利用该算法对牧场21头牛进行体尺指标测定,并与人工测量结果进行比较,经验证,该方法检测体高、体长、体斜长的平均相对误差分别为4.16%、4.05%、4.27%。[结论]基于A-Unet的牛体尺测量方法可以有效地替代传统的牛体尺人工测量方式,具有适用性好、稳定性强和检测准确率高等优点,测量误差能够满足牧户对牛体尺测量需求。
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关键词
图像分割
牛体尺测量
A-Unet
图像处理
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Keywords
image segmentation
cattle body size measurement
A-Unet
image processing
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分类号
S818.9
[农业科学—畜牧学]
TP391.41
[农业科学—畜牧兽医]
S823
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于机器视觉和TX2的牛生长参数测量系统设计
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作者
刘一呈
赵建敏
赵宇飞
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机构
内蒙古科技大学信息工程学院
燕山大学信息科学与工程学院
内蒙古农业大学职业技术学院
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出处
《信息技术与信息化》
2023年第10期13-18,共6页
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基金
内蒙古自治区科技计划项目(2021GG0224)
内蒙古自治区直属高校基本科研业务费项目(088)
+2 种基金
内蒙古自然科学基金项目(2019LH06006)
内蒙古教育厅高等学校科学研究项目(NJZY21508)
科技兴蒙行动重点专项(XM2021BT12)。
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文摘
针对人工牛生长参数测量工作强度大的问题,提出一种基于嵌入式AI的牛体尺体重自动测量系统。首先,摄像头获取牛只图像,利用YOLOv5检测牛体特征部位,边缘检测算法获取牛体轮廓,三点圆弧曲率法提取体尺测点,代入公式计算体尺。其次,采用STM32体重秤和RFID耳标读卡器获取体重和身份数据并通过RS-485传输。最后,搭建应用系统并连接MySQL提供信息管理综合服务。系统利用TensorRT部署至TX2,可实现体尺测量帧率23帧。经验证,体重平均相对误差1.01%,体长、体高、体斜长平均相对误差1.34%、1.60%、2.29%,满足牧场实际测量的准确性和实用性需求。
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关键词
机器视觉
牛体尺测量
嵌入式AI处理器
Jetson
TX2
TensorRT
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
S823
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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题名偏最小二乘法在西门塔尔牛体尺估测中的应用
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作者
王甲福
常海天
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机构
长春工业大学
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出处
《时代农机》
2017年第9期102-102,105,共2页
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文摘
偏最小二乘法能有效解决多元回归分析中变量的多重共线性问题。选用牛体重、体高两个参数做自变量估测牛的胸围和腹围,应用所建立的线性模型对184头西门塔尔牛的数据进行误差分析,腹围平均相对误差为3.742%,胸围平均相对误差为4.385%.证明所得偏最小二乘回归模型具有较好的精度,模型能应用到种牛的选育过程中,具有较强的实用性。
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关键词
偏最小二乘回归法
牛体尺测量
西门塔尔牛
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分类号
S823.32
[农业科学—畜牧学]
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