利用计算机视觉技术估测种猪体重

利用计算机视觉技术估测种猪体重一、研究意义现代化养猪，就是采用先进的科学技术，借助一定设施，创造适宜猪营养需要的饲料供应体系，良好的生活环境，卫生条件，配套的健康保健措施等；并且能够达到高生产水平，高劳动效率，高经济效益和优质产品的生产目的，且具有一定规模。但就目前来看，我国的养猪生产水平和科技发展，总体同国外养猪先进国家相比还存在很大差距，如一年提供的商品猪数量和饲料利用效率等。这体现在生产管理、环境条件等各个方面。有效生产的关键就是通过连续监测来维持最优生长率和饲料转化率。体重则是影响这两个指标的重要因素，体重测量是生产管理中的一项重要环节，它可以为评价动物的营养，生长环境，卫生条件提供重要的依据。在种猪场日常饲养管理中，经常需要对种猪进行定期称重，然后根据体重变化检查饲料是否适当，以便调整日粮以及日后的选种。传统的测量方法：（1）体重箱（2）电子秤自动喂料系统视频图像方法（一种无接触式的方法）

现代计算机和视频技术的发展为猪体尺、体重的测量提供了精确、便捷的方法。利用计算机视觉技术，获取和分析处理视频图像来评估种猪的体尺、估算体重，从而可以监测种猪的生长，也有助于研究猪的行为，为猪舍的环境调控提供依据。

传统方法与视觉方法的对比

传统人工测量

计算机视觉技术

体重箱，电子秤人工测量

间接估算体尺、体重

只能靠经验人士肉眼识别

识别猪的形态

不方便，耗时，误差

方便，快捷，精确

造成应激

避免物理伤害

接触式测量

无接触式测量

需要大量人力

大量节省人力

机械的

电子的

不能有技术上的改进

能不断提高技术计算机视觉技术的优点可以实时连续地监测家畜的体重，测量其形态参数。有效地显示了家畜生长环境以及它们的行为变化，为环境调控提供依据。帮助饲养者观测家畜的生长率，以便控制饲料，调节营养结构，减少废弃物的排放。有助于根据生长率判断健康状况，有利于日后的选种和育肥以及选择最佳的屠宰时间。饲养者有更多的时间观察家畜的健康和福利。大大了节省了人力物力，提高了生产效益和市场效益。（1）构造计算机视觉硬件系统二、研究方法

环境参数采集装置红外电子耳号装置（2）图像采集（3）图像预处理：由于现场条件的限制，图像在拍摄过程中，会受到光照的影响或噪声的干扰，因此需要在处理之前对图片进行预处理，以提高图片的质量。（4）图像分割：我们在这里选用阈值分割算法来分割图像，选取象素的颜色分量来进行阈值分割的效果较好。

颜色分量分析：我们根据图像的红r绿g蓝b三个分量，构建一个图像D，该图像突出背景部分，减小前景部分：

计算阈值：根据直方图选择阈值*二值化图像和后处理

D图像的直方图，根据直方图得到阈值0.0262

采用RGB颜色信息分割效果图（5）特征提取：

根据种猪的饲养管理，我们主要选用了四个主要体尺（体长、体高、投影面积、体宽）作为特征参量。投影面积：计算闭环区域的像素个数体高：计算对象在水平位置投影的白色象素点个数体长：猪区域的主轴的长度体宽：猪背部和主轴垂直的最大宽度（6）体重的估算：结合人工测量的体重，得出体尺和体重的回归方程式，作为新样本的计算公式。根据猪的种类不同，生长阶段不同，回归公式也不一样，也就是并没有通用的公式。三、结果与讨论投影面积与体重的线性相关性：

Y=0.0368X-3.9257R=0.94

W=0.003xS^1.2811xH^0.6121

R=2.8%

误差产生的来源主要有：1）客观条件带来的误差，在用电子秤测量体重时，猪的来回晃动给数据的读取带来一定的误差。2）由于实际条件的限制，图像的分割和处理效果带来的误差。发展趋势：（1）实验条件（2）硬件设备（3）软件算法本研究是利用二维参数来测量体重，由于动物的形态特征比较复杂，单纯的二维方法并不能完全反映它们的形态特征，因此力于寻求一种更精确的3D方法。从获取的二维投影图像中提取动物的三维结构信息，这样可以更加准确地测量出物体的几何参数，进而估计出其他的形态学参数（如体长，体高，胸围，体重等），并且还能连续监测动物的行为，预估出它们的生长模型，从而更加有效地改善动物的生长环境，提高生产效益。由于图像分析处理的难度，本研究还只限于处理单个对象，建