数字农业若干技术在畜禽业应用简报之二中国种猪信息网

数字农业假设干技术在畜禽业

运用简报之二中国农业大学报告人：滕光辉研讨意义研讨现状研讨进展利用双目视觉检测猪体高的研讨研讨意义传统方式围栏称称重车图像工程技术技术程度提高省时省力无接触式防止应激易于实现实时可尽量防止损坏图像工程技术图像分析图像处置图像了解图像工程图像分三个层次笼统性数据量广泛运用于：生物、医学、遥感、测绘、工业自动化及农业等丹麦Nabil等(1996)：猪体背部设置一部摄像机，利用预先在距地面半米高处设置好的标杆对系统进展定标，采集图像后计算得到猪体背部的面积，并利用面积的对数得到与体重对数的线性关系。国外相关研讨简介日本的H.Minagawa等(2003)：建立如右图的平台，根据阅历公式估计猪体重，设备可以在一个导轨上挪动，改动光源成分增大背景与猪体之间的反差，简化图像处置算法设计英国Schofield的研讨：在猪进入饲喂器时，利用背部的摄像机采集猪体背部图像，求取背部区域内象素数目，以此回归猪体重。2004JiahuaWu,RobinTillett,NigelMcFarlaneetal.Extractingthethree-dimensionalshapeoflivepigsusingstereophotogrammetry.ComputersandElectronicsinAgriculture.2004,4:203~222对于三维技术的运用，国外也有研讨。文献中引见了利用立体摄像合成三维图像的方法。系统采用六部摄像头，三个方位〔每个方位两部〕：侧面，反面，后面采集图像。每个方位布置了一个闪光灯，采集图像时进展补光，闪光灯中的一盏由计算机控制，另两盏由第一个闪光灯控制。采集系统布置在猪舍一角，将实验猪只根据豢养配方不同分成两组以获得体型上的差别。实验开场阶段人工引导猪进入采集区域，等其顺应后人就不再干涉，仅设置一些吃的东西诱使猪进入采集区域。实验的猪体重由30kg生长到80kg，实验继续了14个周，图像数据存储经过IEEE4接口传至计算机保管在一个硬盘中；这个采集系统没有引见触发设备，主要着力引见三维合成，利用三个角度获得的六张图像合成了三维图，其研讨的主要目的是建立一个不同周龄、饲料配方、体重、姿态的猪体型数据库。2004R.P.White,C.P.Schofield,D.M.Greenetal.Theeffectivenessofavisualimageanalysis(VIA)systemformonitoringtheperformanceofgrowing/finishingpigs.AnimalScience2004,78:409-418.国外研讨比较成熟的可视图像分析〔VIA〕系统，可以实现自动实时地获取猪体尺寸和外形信息，为了客观评价该系统的运用效果，文献三中引见了评价该系统性能所进展的实验设计、实施和数据处置的整个过程。选择由代表性的不同体型、性别、日龄等的猪进展实验，评价结果阐明：1〕VIA系统可以监测到8－10天的猪体参数变化；2〕根据实验数据利用人工神经网络〔ANN〕和变量归一化分析〔canonicalvariatesanalysis〕对该系统性能进展分析，可以得出该系统可以识别出猪体的类型和性别，对不同类型的猪体识别正确率最低在64％，最高在81％，且利用ANN分析得到的识别正确率较后者高，以为VIA系统是一个有实践意义的系统，可以成为整个综合管理系统〔IMS〕的一部分。体形体重豢养猪生长模型算法控制机构实现耗费总氮监测背膘IMA饲喂站等子系统预定目的IntegratedManagementSystem〔IMA〕可以利用VIA系统提供的参数实现对预测模型的实时优化利用IMA可以经过改动饲料配方控制猪体的增重可以部分实现对背膘的控制，但并不理想，还需求获取一些与背膘有关的反响信息，有望从VIA系统获得在控制增重的同时减少了废弃物的排放VIA系统和饲喂系统可以为研讨安康情况和福利情况提供途径主要功能2004A.R.Frost,A.P.French,R.D.Tillettetal.Avisionguidedrobotfortrackingalive,looselyconstrainedpig.ComputersandElectronicsinAgriculture,2004,44:93–106一些传感器可以获得猪体的生理目的，如：背膘厚、心跳率、呼吸率、肌体组成等，经常获取这些生理目的对各项控制措施有重要意义。但这些传感器不易操作，利用人工布置或操作这些传感器那么需求较强的专业技巧，特别是要要常获取这些信息时，难度更大。出于这个问题，文献以背膘厚为检测对象，设计了一个基于机器视觉的智能系统。超声波背膘传感器有其固定的测试部位，为了准确、自动化地布置测背膘传感器的位置，利用采集到的背部图像，提取出背部轮廓的四个关键点位置，根据这四点的坐标，经过运算求得传感器应该布置的位置，再控制气动的机械机构将传感器布置到位。国外研讨总结有对单只猪的研讨也由对多只猪的研讨；有二维图像的也有三维图像的；灰度图像研讨较多，彩色较少。由仅估计体重到猪各项体尺、面积包括体重等的生长参数实时监测有对系统硬件进展研讨也有对如何评价系统进展研讨的利用机器视觉及智能控制向智能化的方向开展国外其他研讨JiahuaWu研讨利用立体视觉合成猪体三维图像的方法Doeschl研讨猪在生长过程中在尺寸和外形方面的变化，延续监测了猪体背部11个参数，描画猪生长变化过程White对建立的可视图像分析系统，可以获取猪体背部尺寸和外形信息，利用人工神经网络评价了该系统的运用效果，以为系统可以成为猪场整个综合管理系统的一部分其他主要包括：猪体定位算法、彩色图像分析技术及算法模型稳定性研讨等国内研讨现状中国农业大学研讨：刘艳国：猪活体等级评定以贴在猪背部知尺寸的长方形块为规范，用数码相机采集猪体图像，研讨了种猪背部去除头部和尾部后剩余的投影面积与体重的相关性实测了与猪宰杀等级有关的体形参数，建立了这些参数实测值与宰后目的及猪肉等级的关模型；再利用数码相机获取猪体图像，经过图像处置获取体尺参数，并利用BP神经网络建立了猪肉等级的预测模型。国内研讨文献国内有一些利用体尺参数估计体重的阅历或公式，与图像技术相关的主要有以下几篇：2005刘艳国.图像处置技术在活体猪等级评定中的运用.中国农业大学硕士论文2006吕刚.计算机视觉技术在猪肉质评定中的运用.中国农业大学硕士论文.2006年5月2006杨艳.利用二维数字图像估算种猪体重.中国农业大学学报.2006，11〔3〕：61-64系统定标问题国内研讨不够系统、深化图像采集方式对体高的思索缺乏存在问题国内外研讨现状分析目前的任务研讨目的：利用机器视觉原理实现实时〔每天〕远程无接触检测〔丈量〕种猪体尺，包括：体高、体长、背宽、背部面积等，及时掌握猪体的生长情况和环境信息并对猪体重进展预测，为管理决策提供根据主要研讨内容：猪个体识别；猪体图像的采集、传输、处置；体尺参数的提取、存储；环境参数的采集、存储；利用体尺参数进展生长过程监测，研讨决策算法，对生长形状进展评价。双目视觉摄象机标定

用CCD摄像机CMOS摄像器线性标定、自标定、双目视觉标定提取对应的图象特征寻觅同一个空间点在两幅图象中的对应点，得到视差图根据视差信息求解三维空间信