基于Mask R-CNN的牛体尺测量方法研究

发布时间：2021-04-23 14:11

　　牛只的生长发育状况以及选种育种都是通过牛的体尺数据进行判断的。而在传统测量方法中,牛只体尺数据的测量大多都是工作人员使用传统工具徒手进行接触式测量。这样的测量方法,工作量大,任务量极其繁重。近年来,随着机器视觉技术的发展,越来越多的研究人员将机器视觉技术应用于家畜的体尺测量。在家畜的轮廓提取问题上,大多数研究都采用背景差分法以及阈值分割法。然而在实际环境中,这些方法经常会受到牲畜颜色以及光线的影响,导致无法精准的将目标家畜的轮廓曲线提取出来。因此,单一的彩色图像在真实环境下无法准确获取牛体空间轮廓曲线。针对上述家畜存在颜色以及光线干扰导致无法精准分割的问题,本文采用了基于深度学习的目标分割方法,设计了一套非接触式牛只体尺测量系统。首先,搭建实验测量平台,划分测量区域并计算测量区域的标定参数用于后续体尺计算。然后采集牛只原始图像,利用已经训练好的Mask R-CNN目标分割模型,对采集得到的原始彩色图像进行处理生成的具有掩码信息的掩码图像,精准提取出牛体闭合轮廓曲线。针对获取到的轮廓曲线从左往右逐行扫描确定前、后足点。接下来利用分区法将轮廓曲线分为A、B、C三个区域,分别在三个分区中寻找... 

【文章来源】：内蒙古科技大学内蒙古自治区

【文章页数】：57 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 课题研究背景及意义
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 卷积神经网络在图像分割技术的应用研究
        1.2.2 边缘检测的在图像中的应用研究
        1.2.3 视觉技术在家畜形态参数测量中的应用研究
    1.3 研究内容和技术路线
        1.3.1 研究内容
        1.3.2 研究技术路线
    1.4 论文结构及章节安排
2 体尺测量系统总体设计方案
    2.1 系统整体设计方案
    2.2 系统平台设计
        2.2.1 实验平台的搭建
        2.2.2 软件平台的搭建
    2.3 目标分割算法的研究
    2.4 体尺测量系统软件结构与开发工具
        2.4.1 PyTorch框架
        2.4.2 MySQL数据库
        2.4.3 OpenCV视觉库
        2.4.4 COCO数据库
        2.4.5 Qt
    2.5 本章小结
3 Mask R-CNN算法的研究
    3.1 基于深度学习的图像分割
        3.1.1 特征提取网络
            3.1.1.1 残差块
            3.1.1.2 网络结构
        3.1.2 区域推荐网络的设计
        3.1.3 掩模的生成
        3.1.4 损失函数的设计
    3.2 目标分割算法效果图
    3.3 本章小结
4 体尺计算
    4.1 边缘信息提取
        4.1.1 轮廓提取
        4.1.2 平滑轮廓曲线
    4.2 体尺测点的提取
        4.2.1 特征区域的提取
        4.2.2 体尺测点的提取
    4.3 体尺计算
    4.4 系统界面设计
    4.5 本章小结
5 系统测试与分析
    5.1 体尺测量系统测试
    5.2 实验结果及分析
        5.2.1体尺测量实验
        5.2.2 系统误差分析
    5.3 本章小结
6 总结与展望
    6.1 全文总结
    6.2 展望与不足
参考文献
在校研究成果
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]卷积神经网络和峭度在轴承故障诊断中的应用[J]. 李俊,刘永葆,余又红.  航空动力学报. 2019(11)
[2]基于卷积神经网络的小目标交通标志检测算法[J]. 周苏,支雪磊,刘懂,宁皓,蒋连新,石繁槐.  同济大学学报(自然科学版). 2019(11)
[3]基于目标形态特征的工件自动分割方法[J]. 逄增治,史建杰,尹建芹,朱利民,李金屏.  北京邮电大学学报. 2019(05)
[4]基于图像边缘增强与弱化的边缘检测[J]. 张晗,钱育蓉,王跃飞,陈人和,田宸玮.  计算机工程与设计. 2019(11)
[5]基于双目视觉的小场景三维轮廓提取[J]. 李兴坤,肖世德,董庆丰.  传感器与微系统. 2019(11)
[6]井中地震数据中值滤波方法研究[J]. 王旭,赵冲.  云南化工. 2019(09)
[7]基于canny边缘检测的工业零件分类识别[J]. 王磊.  电子设计工程. 2019(21)
[8]基于自适应滤波的改进Canny算子图像边缘检测[J]. 陈美玲,朱铝芬,张云,石瑶.  现代机械. 2019(05)
[9]基于量子衍生的图像中值滤波算法[J]. 勾荣.  计算机测量与控制. 2019(10)
[10]基于改进Canny算子的手势图像边缘检测[J]. 柏丽银,彭亚雄,陆安江.  电子科技. 2020(07)

硕士论文
[1]种牛体尺非接触测量系统研究[D]. 常海天.长春工业大学 2018
[2]基于三维点云的奶牛体尺测量与体重预测方法研究[D]. 牛金玉.西北农林科技大学 2018
[3]基于图像处理的奶牛体型线性评定系统研究[D]. 王文娣.河北农业大学 2005



本文编号：3155474