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基于机器视觉的畜牧生长状态监测方法 

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申请/专利权人:尽开科技(大连)有限公司

摘要:本发明涉及图像边缘检测技术领域,具体涉及一种基于机器视觉的畜牧生长状态监测方法。该方法首先根据在畜牧群体图像中所有闭合边缘区域的像素点数量以及所有闭合边缘区域对应的边缘长度,获取畜牧群体图像中各个闭合边缘区域的干扰程度值;进而筛选出所有闭合边缘区域中各个疑似畜牧边缘区域;从而确定畜牧群体图像的各个初始聚类中心;获取畜牧群体图像中的各个真实个体畜牧区域;根据畜牧群体图像中的所有真实个体畜牧区域,获取畜牧生长状态监测结果。本发明通过优化初始聚类中心的选取,准确聚类出真实单个畜牧区域,从而有效提高了畜牧生长状态监测的效果。

主权项:1.一种基于机器视觉的畜牧生长状态监测方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:获取畜牧群体图像;获取所述畜牧群体图像中的所有强边缘和所有弱边缘;根据所有强边缘和所有弱边缘的分布,筛选出目标闭合强边缘及目标闭合强边缘内部的待分析弱边缘;根据所述待分析弱边缘周围的灰度差异,以及待分析弱边缘及其对应的目标闭合强边缘的形状,获取待分析弱边缘的保留程度值;根据所述畜牧群体图像中所有待分析弱边缘的保留程度值和所有所述目标闭合强边缘,获取畜牧群体图像中各个闭合边缘区域;根据在所述畜牧群体图像中所有所述闭合边缘区域的像素点数量以及所有所述闭合边缘区域对应的边缘长度,获取所述畜牧群体图像中各个所述闭合边缘区域的干扰程度值;根据所述畜牧群体图像中闭合边缘区域的干扰程度值,筛选出所有所述闭合边缘区域中各个疑似畜牧边缘区域;根据畜牧群体图像中所有所述疑似畜牧边缘区域,确定所述畜牧群体图像的各个初始聚类中心;根据畜牧群体图像中各个像素点的灰度值,确定畜牧群体图像中各个畜牧像素点;根据各个所述初始聚类中心,对所述畜牧群体图像中所述畜牧像素点进行聚类,获取所述畜牧群体图像中的各个真实个体畜牧区域;根据所述畜牧群体图像中的所有所述真实个体畜牧区域,获取畜牧生长状态监测结果;所述保留程度值的获取方法包括:在待分析弱边缘所在的所述目标闭合强边缘所围成的区域中,将待分析弱边缘一侧的区域,作为待分析灰度第一区域;将待分析弱边缘另一侧的区域,作为待分析灰度第二区域;根据待分析弱边缘及其对应的目标闭合强边缘的形状,获取待分析弱边缘的拟合形状边缘;根据保留程度值公式获取保留程度值,所述保留程度值公式包括: ;为第条所述待分析弱边缘的保留程度值;为第条所述待分析弱边缘的待分析灰度第一区域的所有像素点灰度值的均值;为第条待分析弱边缘的所述待分析灰度第二区域的所有像素点灰度值的均值;为第条所述待分析弱边缘;为第条所述待分析弱边缘对应的所述拟合形状边缘;表示待分析弱边缘和拟合形状边缘的距离;表示在所述待分析弱边缘和拟合形状边缘的所围成区域中,所有像素点的总数量;为归一化函数;表示以自然常数e为底的指数函数;所述干扰程度值的获取方法,具体包括:根据干扰程度值公式获取干扰程度值,所述干扰程度值公式包括: ;其中,为第个闭合边缘区域的干扰程度值;为第个闭合边缘区域的轮廓边缘长度;为第个闭合边缘区域中像素点总数量;为第个闭合边缘区域的轮廓边缘长度;为第个闭合边缘区域中像素点总数量;为在所述畜牧群体图像中,所有闭合边缘区域的总数量;为归一化函数。

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