[发明专利]一种基于3D视觉技术的猪体重预估方法

权利要求书

1.一种基于3D视觉技术的猪体重预估方法，其特征在于，包括，

S1、以RGBD相机对猪只进行图像采集；

S2、对S1采集到的图像进行筛选，借助理想帧方法判断当前采集的图像是否为理想帧；如果是，则保留图像；如果不是，则删除图像；

S3、经过S2筛选后的图像进入3D点云建模通道，匹配不同视角的边缘点，成功匹配后获取一头猪的三维空间模型；

S4、根据S3获取的三维模型，结合体重预估模型获得猪的体重；

S5、对S4所得的体重结果进行评估，如果是合理结果，则保存记录，并将保存的记录作为下一次测量时的参考体重值。

2.根据权利要求1所述的基于3D视觉技术的猪体重预估方法，其特征在于，所述S2中，对S1采集到的图像进行筛选，借助理想帧方法判断当前采集的图像是否为理想帧；如果是，则保留图像；如果不是，则删除图像；

具体为，删除猪只低头、抬头、弯曲、倾斜姿态的图像。

3.根据权利要求2所述的基于3D视觉技术的猪体重预估方法，其特征在于，所述S4中，体积依据S3获取的猪体三维模型得到，方法为，在三维模型中去除头部和四肢，将猪体看做为椭圆柱体计算；

根据公式，

其中，V为猪体体积，S_i为第i个截面的面积；

其中，S为二维截面面积，a为测量像素点的起点，b为测量像素点的重点，f(x)像素点函数。

4.根据权利要求3所述的基于3D视觉技术的猪体重预估方法，其特征在于，所述步骤S4中，以猪只生长阶段分别建模，建模阶段分为20～60kg、60～110kg、110～150kg。

5.根据权利要求4所述的基于3D视觉技术的猪体重预估方法，其特征在于，所述S5中，对S4所得体重结果进评估，具体为，

建立猪只体重增长曲线的波动范围作为参考标准，判定S4得到的体重结果是否位于正常的参考范围之内，如果S4测得的体重结果超出正常范围，则不记录信息；如果S4测得的体重结果在正常生长范围内，则体重结果为合理结果。

6.根据权利要求1-5任一所述的基于3D视觉技术的猪体重预估方法，其特征在于，所述S1中，以RGBD相机对猪只进行图像采集，具体为，在固定时间对猪只进行图像采集。

7.根据权利要求3所述的基于3D视觉技术的猪体重预估方法，其特征在于，所述S4中，在三维模型中去除头部和四肢的方法为，通过猪耳根连线的垂直地面方向的切面进行去头，通过肢体同腹部交点在水平方向的切面进行去四肢。

8.根据权利要求7所述的基于3D视觉技术的猪体重预估方法，其特征在于，所述S4中，体重预估模型为：

BW＝α×ρ×V+β×L+δ×H

其中，BW为一只猪的体重，α为体密度的修正系数；ρ为猪体密度，V为体积，体积依据S3获取的猪体三维模型得到，β为四肢质量修正系数；L为猪四肢质量，不同日龄猪只的四肢质量差异由系数β修正；δ为为猪头质量的修正系数；H为猪头的质量，不同日龄猪只的猪头质量差异由系数δ修正。

9.根据权利要求8所述的基于3D视觉技术的猪体重预估方法，其特征在于，猪体密度ρ的默认值为0.975g/cm³。