[發明專利]牲畜體況評分方法、裝置、電子設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202111422109.0
• 申請日: 2021-11-26
• 公開（公告）號: CN114266811A
• 公開（公告）日: 2022-04-01
• 發明（設計）人: 閆潤強;李旭強;楊梓鈺;鄧柯珀
• 申請（專利權）人: 河南訊飛智元信息科技有限公司
• 主分類號: G06T7/33
• 分類號: G06T7/33
• 代理公司: 北京路浩知識產權代理有限公司 11002
• 代理人: 李文清

本發明提供一種牲畜體況評分方法、裝置、電子設備及存儲介質，首先獲取待評分牲畜的目標點云圖像；然后將目標點云圖像與各關鍵部位點云圖像模板集合進行配準，得到第一配準結果；最后基于第一配準結果以及各關鍵部位點云圖像模板集合對應的標準體況評分，確定待評分牲畜的體況評分。通過圖像配準的方式確定待評分牲畜的體況評分，不需要引入人為操作，可以提高評分的自動化，并排除人為因素帶來的干擾。而且，該方法中不需要采用SSD或KCF，避免了漏檢問題或漏幀跟蹤問題的出現，具有較強的穩定性，提高了體況評分的準確性。而且，該方法不僅可以適用于奶牛，還可以適用于其他牲畜，具有很強的適應性。

技術領域

本發明涉及圖像處理技術領域，尤其涉及一種牲畜體況評分方法、裝置、電子設備及存儲介質。

背景技術

隨著畜牧業的快速發展，對牲畜的體況研究至關重要。例如，對奶牛來說，良好的奶牛體況是奶牛高產與健康的標志，通常采用奶牛體況評分(Cow Body ConditionScoring，BCS)將奶牛體況進行量化。通常情況下，奶牛體況評分采用5分制，級差為0.25。奶牛體況評分越高，奶牛越胖，反之越瘦。當奶牛的分數高于4.0或低于2.5時，表明該奶牛有嚴重的健康問題。因此，奶牛體況評分能為牛群飼養的管理提供參考，具有重要的意義。

目前，奶牛的體況評分主要是基于深度圖像的建模方法確定，在該方法中，通常使用RGB-D視頻，提取視頻中的關鍵幀，并在關鍵幀中使用改進的單級多框預測模型(SingleShot MultiBox Detector，SSD)來預測到奶牛的臀部區域，然后使用核相關濾波算法(Kernel Correlation Filter，KCF)對奶牛的臀部區域進行跟蹤，得到滿足要求的關鍵幀，然后對奶牛的臀部區域的RGB-D關鍵幀提取特征，輸入到分類模型最后得到奶牛的體況評分。

上述方法中，由于采用SSD與KCF相結合的方法確定奶牛的體況評分，而SSD受限于自身模型結構的影響，可能會出現漏檢問題，KCF則會因SSD引起的漏檢問題出現漏幀跟蹤問題，這都將導致該方法的穩定性降低，進而影響奶牛的體況評分的準確性。而且，由于奶牛與其他牲畜存在較大區別，因此現有技術中適用于奶牛的體況評分方法也并不能很好地適用于其他牲畜。

發明內容

本發明提供一種牲畜體況評分方法、裝置、電子設備及存儲介質，用以解決現有技術中存在的缺陷。

本發明提供一種牲畜體況評分方法，包括：

獲取待評分牲畜的目標點云圖像；

將所述目標點云圖像與各關鍵部位點云圖像模板集合進行配準，得到第一配準結果；

基于所述第一配準結果以及各關鍵部位點云圖像模板集合對應的標準體況評分，確定所述待評分牲畜的體況評分。

根據本發明提供的一種牲畜體況評分方法，所述基于所述第一配準結果以及各關鍵部位點云圖像模板集合對應的標準體況評分，確定所述待評分牲畜的體況評分，包括：

若所述第一配準結果為配準成功，則基于第一關鍵部位點云圖像模板集合對應的第一標準體況評分，確定所述待評分牲畜的體況評分；所述第一關鍵部位點云圖像模板集合為與所述目標點云圖像配準成功的關鍵部位點云圖像模板集合；

若所述第一配準結果為配準未成功，則基于所述目標點云圖像，確定所述待評分牲畜的目標體尺特征，將所述目標體尺特征與各體尺特征模板集合進行配準，得到第二配準結果，并基于所述第一配準結果、所述第二配準結果以及各體尺特征模板集合對應的標準體況評分，確定所述待評分牲畜的體況評分。

根據本發明提供的一種牲畜體況評分方法，所述配準未成功包括部分配準成功和配準失敗；

相應地，所述基于所述第一配準結果、所述第二配準結果以及各體尺特征模板集合對應的標準體況評分，確定所述待評分牲畜的體況評分，包括：