一种牲畜智能体尺测定方法、系统及装置.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115886792A(43)申请公布日2023.04.04(21)申请号202211471534.3(51)Int.Cl.(22)申请日2022.11.23A61B5/107(2006.01)G06T7/10(2017.01)(71)申请人内蒙古好快科技有限公司G06T7/80(2017.01)地址010000内蒙古自治区呼和浩特市晨G06T17/00(2006.01)光街2号科创中心708申请人内蒙古自治区农牧业科学院内蒙古自治区农牧业技术推广中心东乌珠穆沁旗赫希格畜牧业发展有限责任公司东乌珠穆沁旗畜牧工作站(72)发明人乌达巴拉冯连杰杨燕燕何亭漪李秀男石泉周璇苏乐德阿拉坦苏和阿古达木(74)专利代理机构北京高沃律师事务所11569专利代理师贾瑞华权利要求书2页说明书6页附图4页(54)发明名称一种牲畜智能体尺测定方法、系统及装置(57)摘要本发明公开了一种牲畜智能体尺测定方法、系统及装置，涉及牲畜体尺测定领域，方法包括：通过双目相机采集待测牲畜不同角度的多组图像；之后确定所述待测牲畜的立体模型的初始三维点集，并通过RANSAC算法的极线约束对所述初始三维点集进行特征点匹配，通过SIFT算法对所述初始三维点集进行关键点提取，根据所述特征点匹配结果和关键点提取结果构建所述待测牲畜的三维模型；最后根据所述待测牲畜的三维模型即可确定所述待测牲畜的体尺数据。本发明通过双目视觉体尺测定方法可以准确地获得牲畜的体尺数据。CN115886792ACN115886792A权利要求书1/2页1.一种牲畜智能体尺测定方法，其特征在于，包括：通过双目相机采集待测牲畜不同角度的多组图像；通过对所述双目相机的标定，并根据各所述图像，确定所述待测牲畜的立体模型的初始三维点集；基于随机抽样一致RANSAC算法的极线约束对所述三维点集进行特征点匹配，得到有效三维点集；根据尺度不变特征变换SIFT算法，对所述有效三维点集进行关键点提取，得到关键点集；根据所述关键点集及有效三维点集，构建所述待测牲畜的三维模型；根据所述待测牲畜的三维模型，确定所述待测牲畜的体尺数据。2.根据权利要求1所述的牲畜智能体尺测定方法，其特征在于，所述通过对所述双目相机的标定，并根据各所述图像，确定所述待测牲畜的立体模型的初始三维点集，具体包括：通过对所述双目相机的标定，确定所述双目相机的内外参数；分别对各图像进行分割，得到所述待测牲畜的不同角度的轮廓图像；提取各轮廓图像上的空间点；根据所述双目相机的内外参数、各空间点及对应的各组图像，得到各空间点的三维坐标；具有三维坐标的各空间点构成所述待测牲畜的立体模型的初始三维点集。3.根据权利要求1所述的牲畜智能体尺测定方法，其特征在于，所述根据所述关键点集及有效三维点集，构建所述待测牲畜的三维模型，具体包括：基于所述关键点集及有效三维点集，进行曲面重建，得到多个曲面；采用非均匀有理B样条NURBS算法，对各曲面进行曲面拟合，得到所述待测牲畜的三维模型。4.根据权利要求1所述的牲畜智能体尺测定方法，其特征在于，所述体尺数据包括体高、体宽、体斜长、胸围和管围中至少一者。5.根据权利要求1‑4中任一项所述的牲畜智能体尺测定方法，其特征在于，所述牲畜视觉体尺测定方法还包括在通过双目相机采集待测牲畜不同角度的多组图像之后，对各组图像依次进行图像变换和图像增强处理，得到处理后的各组图像。6.一种畜双目视觉体尺测定系统，其特征在于，所述畜双目视觉体尺测定系统包括：获取单元，获取由双目相机采集待测牲畜不同角度的多组图像；初始点集确定单元，用于通过对所述双目相机的标定，并根据各所述图像，确定所述待测牲畜的立体模型的初始三维点集；有效点集确定单元，用于基于随机抽样一致RANSAC算法的极线约束对所述三维点集进行特征点匹配，得到有效三维点集；关键点集提取单元，用于根据尺度不变特征变换SIFT算法，对所述有效三维点集进行关键点提取，得到关键点集；三维模型构建单元，用于根据所述关键点集及有效三维点集，构建所述待测牲畜的三维模型；体尺数据确定单元，用于根据所述待测牲畜的三维模型，确定所述待测牲畜的体尺数据。2CN115886792A权利要求书2/2页7.一种牲畜智能体尺测定系统，其特征在于，所述牲畜智能体尺测定系统包括：双目相机，用于采集待测牲畜不同角度的多组图像；计算机，与所述双目相机连接，用于通过对所述双目相机的标定，并根据各所述图像，确定所述待测牲畜的立体模型的初始三维点集；基于随机抽样一致RANSAC算法的极线约束对所述三维点集进行特征点匹配，得到有效三维点集；根据尺度不变特征变换SIFT算法，对所述有效三维点集进行关键点提取，得到关键点集；根据所述关键点集及有效三维点集，构建所述待测牲畜的三维模型