农业机械学报

作者：陆明洲，光二颖，陈子康，王锋，张生福，熊迎军

单位：南京农业大学,南京农业大学,南京农业大学,南京农业大学,青海民族大学,南京农业大学,

关键词：山羊;体尺测量;双视角图像;图像分割;超像素

基金：青海省科技厅基础研究计划项目（2020-ZJ-716）、中央高校基本科研业务费专项资金项目（ZJ22195003）、国家自然科学基金项目（31972615）和江苏省自然科学基金项目（BK20191315）

针对规模化羊场对山羊体尺无接触式自动测量的需求，设计了一种山羊双视角图像采集装置并开发了配套的山羊体尺自动测量算法。首先，开发了山羊双视角图像自动采集装置并在养殖场完成山羊双视角图像数据集的构建；然后，采用背景减除法二值化羊体俯视图，引入简单线性迭代聚类算法（SLIC）构建侧视图超像素的纹理和颜色特征向量，训练基于支持向量机（SVM）的超像素分类器，综合利用置信度和超像素区域邻接图（RAG）获取侧视图中的羊体二值图；最后，提出了在侧视和俯视二值图像中定位关键体尺特征点的方法，自动提取山羊体高、体斜长、胸深、胸宽、管径参数，拟合得到胸围和管围参数。算法测试结果表明，羊体侧视图前景区域超像素分类正确率超过94%，算法自动提取与人工标注的侧视、俯视前景二值图的交并比分别为96.1%和97.5%。以人工使用软尺测量获得体尺参数为金标准评价算法自动提取体尺参数的精度，结果表明管围、体高、胸深、胸宽、胸围和体斜长的平均相对误差分别为5.5%、3.7%、2.6%、5.2%、4.1%和3.9%。本文开发的羊体双视角图像采集装置及相应的图像处理方法可以满足山羊体尺无接触自动测量的精度要求，为山羊体尺的高效、自动测量提供了可行的解决方案。

来源：2023年第8期

《农业机械学报》期刊编辑部

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