农业机械学报

作者：耿艳利，季燕凯，岳晓东，付艳芳

单位：河北工业大学,河北工业大学,河北工业大学,河北省畜牧总站,

关键词：猪只体尺;KinectV2;语义分割;非接触测量

基金：河北省省级科技计划项目（22326606D、20326620D）和国家留学基金委项目（202006705017）

生猪的体尺参数是生猪生长状态的重要评判标准，而人工测量体尺耗时耗力且容易造成猪只的应激反应，本文研究了无接触式猪只体尺参数测量方法，借鉴人工测量经验法，提出基于点云语义分割的猪只体尺测量方法。本文以大约克夏猪为研究对象，搭建无接触式猪只点云采集平台，采集3?510组猪只双侧点云数据；利用直通滤波器与随机采样一致性分割处理方法去除背景点云，基于统计滤波器去除离群点，采用体素下采样方法稀疏点云，完成猪只点云的预处理；基于PointNet网络，结合注意力模块构建语义分割模型，针对不同分割部位设计猪只体尺测量方法。试验结果表明，在自制数据集上，改进的语义分割模型准确率为86.3%，相较于PointNet、PointNet++和3D-RCNN分别高8、5.7、2.6个百分点；体尺的测量值与实测值最大绝对误差为6.8cm，平均绝对误差均在5cm以内，具有较高的估算准确性，此方法能够用于猪只体尺测量。本文将语义分割与体尺测量相结合，可为后续非接触测量提供思路。

来源：2023年第7期

《农业机械学报》期刊编辑部

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