基于计算机视觉的奶牛生理参数监测与疾病诊断研究进展及挑战
|
|
康熙, 刘刚, 初梦苑, 李前, 王彦超
|
Advances and Challenges in Physiological Parameters Monitoring and Diseases Diagnosing of Dairy Cows Based on Computer Vision
|
|
KANG Xi, LIU Gang, CHU Mengyuan, LI Qian, WANG Yanchao
|
|
表 1 基于计算机视觉技术的奶牛体尺测量相关研究
|
Table 1 Researches on computer vision-based measurement of body size of dairy cows
|
|
| 文献 | 年份 | 设备类型 | 技术 | 体尺 | 研究结果 | 样本量/个 |
|---|
| Stajnko等［16］ | 2008 | 热成像仪 | 数字图像处理 | 体高、臀高 | 标准差为0.10~0.433 cm | 12 | | Taşdemir等［17］ | 2011 | 可见光相机 | 数字图像处理 | 肩高、臀高、臀宽、体长 | 平均精度为97.215% | 115 | | 郭浩等［18］ | 2014 | 深度相机 | 三维点云处理 | 胸宽、尻宽、前乳头长度等 | 相对误差小于10% | —— | | Marinello等［19］ | 2015 | 深度相机 | 三维点云处理 | 臀宽、体长、体高、胸围等 | 手工与算法测量的平均决定系数为0.929 | 20 | | Nir等［20］ | 2018 | 深度相机 | 数字图像处理 | 体高、臀高 | 手工与算法测量的平均决定系数为0.969 | 107 | | Pezzuolo等［21］ | 2018 | 深度相机 | 三维点云处理 | 臀宽、体长、体高、胸深等 | 相对误差小于6% | 20 | | Le Cozler等［22］ | 2019 | 3D扫描仪 | 三维点云处理 | 肩高、臀宽、体宽、坐骨 宽度等 | 手工与3D测量之间平均相关性 为0.75 | 30 | | 李琦等［23］ | 2020 | 可见光相机 | 三维点云处理 | 体长、体高、体斜长 | 平均相对误差为6.24% | 15 | | 初梦苑［24］ | 2020 | 深度相机 | 三维点云处理 | 胸围 | 平均相对误差为3.30% | 86 | | Kamchen等［25］ | 2021 | RGB-D相机 | 深度学习、数字图像处理 | 臀宽、臀长、臀高、肩高 | 平均相对误差为11.58% | 260 |
|
|
|