本文選題：豬體　切入點(diǎn)：圖像處理　出處：《農(nóng)機(jī)化研究》2017年05期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為了更好地解決育肥豬的體重預(yù)估問題,本研究通過獲取育肥豬在不同生長(zhǎng)階段的圖像和質(zhì)量數(shù)據(jù),利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)將豬的側(cè)視圖像進(jìn)行預(yù)處理、顏色特征處理、閾值分割及圖像形態(tài)學(xué)處理,經(jīng)過推導(dǎo)計(jì)算求出豬體的側(cè)視面積,對(duì)一維體尺參數(shù)、側(cè)視面積與體重進(jìn)行數(shù)據(jù)擬合并建立數(shù)學(xué)模型。研究結(jié)果表明:在只考慮體尺單因素的影響時(shí),擬合出的體重與體尺的相關(guān)性較小,其平均誤差也較大。通過比較逐步回歸法與MLP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型發(fā)現(xiàn):MLP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合模型相關(guān)性最好,相關(guān)性R2可達(dá)到0.993,平均相對(duì)誤差為1.38%,可以很好地保證估測(cè)精度,為測(cè)量豬的體重提供新的方法。
[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.
【作者單位】： 內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院;
【基金】：“十二五”國家科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目(2014BAD08B05)
【分類號(hào)】：S828;TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1593777