基于计算机视觉技术育肥猪体重分析研究

发布时间：2018-03-10 14:40

  本文选题：猪体　切入点：图像处理　出处：《农机化研究》2017年05期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：为了更好地解决育肥猪的体重预估问题,本研究通过获取育肥猪在不同生长阶段的图像和质量数据,利用计算机视觉技术将猪的侧视图像进行预处理、颜色特征处理、阈值分割及图像形态学处理,经过推导计算求出猪体的侧视面积,对一维体尺参数、侧视面积与体重进行数据拟合并建立数学模型。研究结果表明:在只考虑体尺单因素的影响时,拟合出的体重与体尺的相关性较小,其平均误差也较大。通过比较逐步回归法与MLP神经网络模型发现:MLP神经网络拟合模型相关性最好,相关性R2可达到0.993,平均相对误差为1.38%,可以很好地保证估测精度,为测量猪的体重提供新的方法。
[Abstract]:In order to better solve the problem of weight estimation of fattening pigs, the image and quality data of fattening pigs at different growth stages were obtained, and the side-view images of pigs were preprocessed and color features were processed by computer vision technology. After threshold segmentation and image morphology processing, the side-view area of pig body was derived and calculated. A mathematical model was established by combining the data of side-view area and body weight. The results showed that the correlation between body weight and body size was less when considering only the influence of single factor of body size. By comparing the stepwise regression method with the MLP neural network model, it is found that the fitting model has the best correlation, R2 can reach 0.993, and the average relative error is 1.38, which can ensure the estimation accuracy. A new method for measuring the weight of pigs is provided.
【作者单位】： 内蒙古农业大学机电工程学院;
【基金】：“十二五”国家科技支撑计划项目(2014BAD08B05)
【分类号】：S828;TP391.41

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1593777