【摘 要】
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奶牛个体性状评定是筛选高产奶牛并进行规模化、标准化生产的关键技术,具有重要的经济应用价值。本文针对现有评定技术存在的系统功能单一、适用性差、自动化程度不足以及结果误差大等问题,开发了基于机器视觉的奶牛个体性状智能感知系统,通过对深度图像预处理、关键骨骼点定位、三维点云凹陷度提取等方法的研究,为奶牛体况评分（Body condition score,BCS）、体尺参数以及瘤胃充盈度评分（Rumen
【基金项目】
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国家重点研发计划（2019YFE0125600）；
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奶牛个体性状评定是筛选高产奶牛并进行规模化、标准化生产的关键技术,具有重要的经济应用价值。本文针对现有评定技术存在的系统功能单一、适用性差、自动化程度不足以及结果误差大等问题,开发了基于机器视觉的奶牛个体性状智能感知系统,通过对深度图像预处理、关键骨骼点定位、三维点云凹陷度提取等方法的研究,为奶牛体况评分（Body condition score,BCS）、体尺参数以及瘤胃充盈度评分（Rumen fill score,RFS）等个体性状的智能评定提供技术支持。论文主要工作如下:（1）搭建了奶牛顶视深度图像采集系统,包括Prime Sense?Carmine 1.08结构光型相机、补光灯、光线传感器、电源和安装底座。开发了图像自动采集软件,并提出了基于背景减除法和脊柱线拟合的目标奶牛提取与倾斜校正算法。（2）研究了基于奶牛后躯点云凸包特征的体况自动评分方法。在图像修剪和腰角骨定位获取的后躯点云基础上,采用体素化及凸包化算法构建表征奶牛胖瘦程度的凸包特征图。设计基于Efficient Net网络的二分类模型,并采用鲸鱼优化算法（Whale optimization algorithm,WOA）获取其最佳网络缩放系数。试验结果表明,2.75为二分类界线时,模型评分识别效果最佳,0.25误差内的准确率为91.21%,单帧识别时间为3.45s,显著提高了牧场奶牛体况评分的准确率和效率。（3）研究了基于图像切片的奶牛体尺测点自动定位方法。以后躯Z通道图像切片为基础,采用前后躯边界、包络线和空腔阈值定位腰角宽、坐骨结节宽及尻角度测点;采用像素统计曲线及脊柱点检测定位髋宽、臀端高、尻长和腰高测点。试验结果表明,除髋宽外,其余6项体尺的检测值与人工测量值之间均具有较强的相关性,决定系数范围为0.86～0.97;除尻角度外,其余体尺的平均相对误差均值为1.48%,尻角度平均绝对误差为4.37mm,实现了奶牛体型线性评定中尻部和体躯结构性状测量精度的提升。（4）研究了基于二维空腔特征的奶牛瘤胃充盈度自动评分方法。利用实例分割网络获取奶牛瘤胃点云,通过点云投影、二值化及形态学处理等操作构建表征瘤胃凹陷度的空腔结构特征图,最后采用二级分类模型进行图像分类以确定其评分。试验结果表明,空腔特征能够有效区分与RFS变化相关的奶牛变异性;主干网络为Res Net-101-FPN的SOLOv2模型取得最优分割精度86.29%,其评分精准识别率为85.77%,平均识别速率为5.5帧/s,实现了奶牛个体瘤胃充盈度的自动高效评定。
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