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一种基于深度学习与点云凸包化特征的奶牛体况评分方法
- 专利权人:
- 发明人:
- 赵凯旋,刘晓航,张瑞红,陈蕾
- 申请号：
- CN202011561643.5
- 公开号：
- CN112825791B
- 申请日:
- 2020.12.25
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2023
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明涉及一种基于深度学习与点云凸包化特征的奶牛体况评分方法，属于图像处理技术领域，方法包括获取目标奶牛背部深度图像，进行旋转，使图像中奶牛脊柱方向与图像横轴平行；去掉图像中奶牛的前躯部分，获取奶牛后躯深度图像，将奶牛后躯图像转换为点云，得到后躯点云；进行体素栅格化，进行凸包化处理，确定包含所有体素云的最小凸多面体，计算特征距离；将体素云的各体素重心的坐标值依次替换为体素编号和特征距离，得到奶牛后躯的特征图像；获取若干张经过各步骤处理的特征图像，利用卷积神经网络模型进行预训练，然后利用训练好的卷积神经网络模型进行体况评分。与现有方法相比，本发明的方法原理简单，可靠性高，具体较高的应用价值。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
