基于双目深度估计的牛体尺测量方法设计

为解决传统人工接触式测量工作量大、测量条件相对艰苦及影响牛正常生活习性的繁琐问题,提出了基于目标检测的双目深度估计牛的体尺测量方法。首先,通过双目相机采集图片,利用YOLOv5(you only look once v5)目标检测算法检测图像中的体尺特征部位,结合边缘检测等算法获取牛体尺测点。其次,利用双目立体匹配算法将双目2维图片转化为空间3维深度信息图,在深度信息图上读取测点3维坐标。最后,在3维坐标系下运用空间欧氏距离进而计算牛的体尺参数。搭建了测试平台进行测量,实验结果表明,该方法的测量精度高于现有相关方法,其中体长的平均相对误差为2.4%、体高的平均相对误差为1.1%、体斜长的平均相对误差为3.3%,为牛体尺测量提供了可行的示范。