基于双目-红外多源数据的猪只体尺自动测量方法

摘要

针对猪只体尺测量过程中普通彩色图像易受到环境光线影响、深度图像易产生空洞等问题，提出一种基于双目-红外图像的非接触式猪只体尺测方法。该方法使用红外图像提取猪只前景图像，基于椭圆拟合法和投影差分法分割猪只头尾部，采用凸包分析法和对称性检验法筛选猪只理想姿态。同时，利用双目图像获得猪只深度信息，使用单应性矩阵联系红外与双目图像的位置信息，并在此基础上设计了猪只体尺测量方法。结果显示：基于红外图像提取出的猪只轮廓清晰且平滑；理想姿态筛选算法精确度为94.0%；体长、体宽、臀宽、体高和臀高测量的平均相对误差分别为1.78%、3.26%、3.20%、1.92%和2.27%，平均相对误差的平均值为2.49%，平均绝对误差为1.42 cm。研究表明，本文提出的算法能够满足猪只体尺测量的精度要求，为猪只体尺的连续、自动测量提供了可行的解决方案。

关键词

猪 / 体尺测量 / 单应性矩阵 / 数据融合 / 姿态检测