[發明專利]一種基于直接評測模型的奶牛體脂率檢測方法

有效

• 申請號: 202011355382.1
• 申請日: 2020-11-26
• 公開（公告）號: CN112331345B
• 公開（公告）日: 2023-07-07
• 發明（設計）人: 趙凱旋;劉曉航;張瑞紅;馬軍;張露元
• 申請（專利權）人: 河南科技大學
• 主分類號: G16H50/30
• 分類號: G16H50/30;G06T17/20;G06N3/084
• 代理公司: 鄭州睿信知識產權代理有限公司 41119
• 代理人: 史萌楊

1.一種基于直接評測模型的奶牛體脂率檢測方法，其特征在于，包括如下步驟：

1)采集被測奶牛背腹部的深度圖像；

2)利用采集的深度圖像，構建奶牛背腹部的三維模型；

3)根據奶牛背腹部的三維模型，定位對奶牛體脂率貢獻較大的體脂富積特定區域；

4)提取各個體脂富積特定區域的代表性體表結構特征，所述代表性體表結構特征包括點特征、局部特征和全局特征中的至少一種；所述點特征包括表面法線和曲率中的至少一種，所述局部特征包括3D形狀內容描述子、快速點特征直方圖、RSD特征和SHOT特征中的至少一種，所述全局特征包括視點特征直方圖和GFPFH中的至少一種；

5)獲取被測奶牛的個體因素和時間參數；所述個體因素包括體高、體重、泌乳期和胎次中的至少一種，所述時間參數為泌乳天數；

6)將被測奶牛的各個體脂富積特定區域的代表性體表結構特征、個體因素和時間參數輸入至構建的體脂率評測模型中，得到被測奶牛的體脂率；所述體脂率評測模型利用已測奶牛的各個體脂富積特定區域的代表性體表結構特征、個體因素和時間參數、以及對應的實測體脂率進行訓練得到；所述體脂率評測模型為BP神經網絡模型；所述體脂率評測模型輸入層神經元數量為m+n+1，m為三維結構特征參數的個數，n為個體因素的個數，1為歸一化的時間參數，輸出值為一個0～1之間的小數，通過反歸一化處理得到奶牛的體脂率；

所述實測體脂率采用以下方法得到：

對奶牛進行同位素試劑注射，測定奶牛的空體水量EBW和總體水量TBW；

根據下式，計算奶牛的體脂率：

BF＝BW-(TBW+EBP+EBA+GIDM+FEDM)

BFP＝BF/BW

其中，BW為奶牛體重；TBW為奶牛總體水量；EBP為體蛋白質含量，和體骨質量EBA與空體水量EBW呈比例關系；EBA為體骨質量；GIDM為胃腸容納物干質量；FEDM為胚胎干物質量，未妊娠的奶牛為0。

2.根據權利要求1所述的基于直接評測模型的奶牛體脂率檢測方法，其特征在于，所述BP神經網絡的隱層的傳遞函數為tansig函數，所述BP神經網絡的輸出層的傳遞函數為purelin函數。

3.根據權利要求1或2所述的基于直接評測模型的奶牛體脂率檢測方法，其特征在于，步驟3)中，利用構建的PointNet++網絡模型，以根據奶牛背腹部的三維模型定位對奶牛體脂率貢獻較大的體脂富積特定區域；所述PointNet++網絡模型利用已測奶牛的背腹部的三維模型和已確定的體脂富積特定區域進行訓練得到。

4.根據權利要求1或2所述的基于直接評測模型的奶牛體脂率檢測方法，其特征在于，所述體脂富積特定區域包括背、髖角、臀角和骶角區域中的至少一個區域。