[發明專利]識別家禽體積體尺的方法、裝置及存儲介質

有效

• 申請號: 201811397764.3
• 申請日: 2018-11-22
• 公開（公告）號: CN109636779B
• 公開（公告）日: 2021-02-19
• 發明（設計）人: 張鐵民;林文松;莊曉霖
• 申請（專利權）人: 華南農業大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/11;G06T7/90;G06T3/00;G06T7/62
• 代理公司: 廣州市華學知識產權代理有限公司 44245
• 代理人: 劉巧霞

1.識別家禽體積體尺的方法，其特征在于，包括步驟：

通過深度攝像頭獲取測量場景的圖像，所述圖像包括彩色圖和視差圖；

判斷當前圖像中是否出現目標家禽，方法是：利用家禽所具有的普遍特征信息，將彩色圖轉化到YCbCr空間并且在CbCr平面進行投影，利用統計橢圓模型分割出家禽羽毛輪廓，然后與視差圖檢測到的最近物體輪廓做交并比，若交并比大于閾值，則判斷為目標家禽；

若所述圖像中出現目標家禽，則從所述圖像中分割出目標家禽；

從圖像中分割出目標家禽后，進行仿射變換，步驟是：根據目標家禽特征區域部分的輪廓，計算其最小外接矩形，仿射變換根據該最小外接矩形將特征區域部分的輪廓擺正；

從圖像中分割出目標家禽后，對點云信息進行回歸模型擬合修正；

根據點云信息，采用累計積分算法進行體積的計算，將點云信息進行透視變換獲取世界坐標，根據世界坐標計算真實體尺信息；

其中，采用累計積分算法進行體積的計算，先計算每一切片的體積，再將這些切片體積進行累加得到整個物體的體積，具體步驟：

先計算ΔS，即線條上第j點、第j+1點與被測圖像上兩點云深度信息構成一個小梯形面積，將i線條按此方法累積計算即可得到S_i的面積，所述線條為物體切割線條，具體公式為：

其中n為i線條上儲存的點云個數，y_i,j為i線條上高度信息，y_0,j表示最遠距離基準線的高度信息；

計算相鄰兩切面S_i與S_i+1之間的距離ΔZ，由于深度圖已經擺正：

其中m為i+1線條上儲存的點云個數；

相鄰兩切面S_i與S_i+1之間的體積為：

d_Vz＝S_i×ΔZ

總體積V為：

其中Z為物體切割線條的總數。

2.根據權利要求1所述的識別家禽體積體尺的方法，其特征在于，從圖像中分割出家禽的步驟是：在識別出當前視差圖和彩色圖中存在目標家禽后，采用橢圓膚色模型進行色彩分割和識別，將目標家禽的特征區域部分按照其輪廓從原圖像中框選出來；然后將輪廓外的背景剔除。

3.一種實現如權利要求1所述識別家禽體積體尺的方法的裝置，其特征在于，包括：

圖像獲取模塊，用于通過深度攝像頭獲取測量場景的圖像，所述圖像包括彩色圖和視差圖；

目標提取模塊，用于判斷圖像中是否出現目標家禽，如果出現則從所述圖像中分割出目標家禽；

計算模塊，用于對所述分割出的目標家禽計算點云信息，根據點云坐標測算體積體尺。

4.根據權利要求3所述的裝置，其特征在于，目標提取模塊包括一用于判斷圖像中是否出現目標家禽的判斷模塊，判斷模塊執行方法：利用家禽所具有的普遍特征信息，將彩色圖轉化到YCbCr空間并且在CbCr平面進行投影，利用統計橢圓模型分割出家禽羽毛輪廓，然后與視差圖檢測到的最近物體輪廓做交并比，若交并比大于閾值，則判斷為目標家禽。

5.根據權利要求3所述的裝置，其特征在于，目標提取模塊包括一用于從圖像中分割出目標家禽的分割模塊，分割模塊執行方法：在識別出當前視差圖和彩色圖中存在目標家禽后，采用橢圓膚色模型進行色彩分割和識別，將目標家禽的特征區域部分按照其輪廓從原圖像中框選出來；然后將輪廓外的背景剔除。

6.根據權利要求3所述的裝置，其特征在于，所述識別家禽體積體尺的裝置包括仿射變換模塊，仿射變換模塊用于：根據目標家禽特征區域部分的輪廓，計算其最小外接矩形，仿射變換根據該最小外接矩形將特征區域部分的輪廓擺正。

7.一種計算機可讀存儲介質，其上儲存有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現如本權利要求1-2任一項描述的識別家禽體積體尺的方法。