[發(fā)明專利]一種基于深度學(xué)習(xí)和特征部位檢測(cè)的牛體尺算法

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201910361651.6
• 申請(qǐng)日: 2019-04-30
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN110136192A
• 公開(kāi)（公告）日: 2019-08-16
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李琦;趙建敏;白卓玉;張萬(wàn)鍇;杜永興;尚絳嵐
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 內(nèi)蒙古科技大學(xué);內(nèi)蒙古智牧溯源技術(shù)開(kāi)發(fā)有限公司
• 主分類號(hào): G06T7/62
• 分類號(hào): G06T7/62;G06T7/73;G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 北京馳納智財(cái)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11367
• 代理人: 蔣路帆

1.一種基于深度學(xué)習(xí)和特征部位檢測(cè)的牛體尺算法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟一，設(shè)置一測(cè)量系統(tǒng)，其包括地面標(biāo)注面(1)、側(cè)身攝像頭(2)、尾部攝像頭(3)和圖像服務(wù)器，側(cè)身攝像頭(2)采集牛的側(cè)身圖像傳輸至所述圖像服務(wù)器，所述尾部攝像頭(3)采集牛的尾部圖像傳輸至所述圖像服務(wù)器，所述圖像服務(wù)器包括特征部位檢測(cè)模型和體尺測(cè)量算法；

步驟二，安裝地面標(biāo)注面(1)，所述地面標(biāo)注面(1)為鋪設(shè)在地面上的長(zhǎng)方形地板，包括六條標(biāo)注線，五個(gè)地面標(biāo)注面區(qū)域，每個(gè)地面標(biāo)注面區(qū)域都是長(zhǎng)方形，長(zhǎng)度不固定，寬度是20cm，在每塊的地面標(biāo)注面區(qū)域的寬取中心取豎直向上的豎直面作為豎直標(biāo)定面，和側(cè)身攝像頭(2)、尾部攝像頭，所述側(cè)身攝像頭(2)和所述尾部攝像頭(3)通過(guò)伸縮勾吊掛屋頂上，所述側(cè)身攝像頭(2)和尾部攝像頭(3)與圖像服務(wù)器通過(guò)以太網(wǎng)連接；

步驟三，使牛站在地面標(biāo)注面(1)上，打開(kāi)側(cè)身攝像頭(2)和尾部攝像頭(3)，側(cè)身攝像頭(2)和尾部攝像頭(3)分別傳輸側(cè)身圖像和尾部圖像給所述特征部位檢測(cè)模型，所述特征部位檢測(cè)模型處理輸入圖像，輸出特征部位位置，計(jì)算地面標(biāo)定參數(shù)An和垂直地面的標(biāo)定面的標(biāo)定參數(shù)Kn；

步驟四，側(cè)身攝像頭(2)和尾部攝像頭(3)分別傳輸側(cè)身圖像和尾部圖像給所述特征部位檢測(cè)模型，所述特征部位檢測(cè)模型處理輸入圖像，輸出特征部位坐標(biāo)信息，根據(jù)步驟三和步驟四的公式獲得地面標(biāo)定參數(shù)An、垂直地面的標(biāo)定面的標(biāo)定參數(shù)Kn，根據(jù)比例獲得牛的體尺數(shù)據(jù)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于深度學(xué)習(xí)和特征部位檢測(cè)的牛體尺算法，其特征在于，步驟三中，先做地面標(biāo)注，在測(cè)量區(qū)域，垂直于鏡頭平面每間隔20cm做一條標(biāo)注線，計(jì)算出每一個(gè)區(qū)域內(nèi)的標(biāo)定參數(shù)An，n＝1，2，3，4，5，其中每個(gè)區(qū)域的實(shí)際距離是20cm，從獲取到的圖中可以得到每個(gè)區(qū)域的像素距離，也就是圖像距離。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于深度學(xué)習(xí)和特征部位檢測(cè)的牛體尺算法，其特征在于，垂直地面的每個(gè)區(qū)域分別有一個(gè)垂直地面的標(biāo)定面和對(duì)應(yīng)的標(biāo)定參數(shù)，垂直地面的標(biāo)定面的標(biāo)定參數(shù)Kn的計(jì)算步驟如下：

(1)垂直地面的標(biāo)定面由棋盤格組成，測(cè)出實(shí)際的每一個(gè)黑色的小方塊的邊長(zhǎng)，測(cè)得的距離就是實(shí)際距離，然后用攝像頭獲得每一個(gè)黑色的小方塊的像素距離；

(2)垂直地面的標(biāo)定面的標(biāo)定參數(shù)Kn，n＝1，2，3，4，5。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于深度學(xué)習(xí)和特征部位檢測(cè)的牛體尺算法，其特征在于，步驟三中，牛的兩個(gè)前蹄中點(diǎn)到牛兩個(gè)后蹄中點(diǎn)的連線與地面標(biāo)注線的夾角為站姿偏角，站姿偏角的計(jì)算步驟如下：

(1)從獲取的圖片中，利用兩個(gè)前蹄和兩個(gè)后蹄的像素坐標(biāo)分別求得前蹄中點(diǎn)的像素坐標(biāo)和后蹄中點(diǎn)的像素坐標(biāo)。然后利用步驟三得到的標(biāo)定參數(shù)An，將像素坐標(biāo)轉(zhuǎn)換成實(shí)際坐標(biāo)；

(2)前蹄中點(diǎn)和后蹄中點(diǎn)的實(shí)際坐標(biāo)和標(biāo)注線的平行線構(gòu)建一個(gè)直角三角形，利用三角函數(shù)公式，計(jì)算站姿偏角的大小。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于深度學(xué)習(xí)和特征部位檢測(cè)的牛體尺算法，其特征在于：所述特征部位檢測(cè)模型包括特征部位數(shù)據(jù)集、特征部位檢測(cè)方法。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種基于深度學(xué)習(xí)和特征部位檢測(cè)的牛體尺算法，其特征在于：所述特征部位數(shù)據(jù)集包括牛圖像和標(biāo)定文件；所述牛圖像包括單只或多只牛正面、側(cè)身、背部圖像，特征部位名稱有牛、牛頭、牛軀干、牛蹄、關(guān)節(jié)、牛尻；所述標(biāo)定文件給出牛、牛頭、牛軀干、牛蹄、關(guān)節(jié)、牛尻的邊框的標(biāo)簽和坐標(biāo)信息。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種基于深度學(xué)習(xí)和特征部位檢測(cè)的牛體尺算法，其特征在于：所述標(biāo)定文件采用xml格式文件，文件中列出圖像基本信息，包括xml文件名，xml文件保存路徑，圖片尺寸，特征部位名稱，特征部位像素坐標(biāo)。