基于双目视觉的猪体体尺参数提取算法优化及三维重构
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-26页 |
| ·研究背景和意义 | 第14-16页 |
| ·国内外研究现状 | 第16-22页 |
| ·研究内容和技术路线 | 第22-26页 |
| 第二章 猪体重估测模型研究 | 第26-43页 |
| ·引言 | 第26-27页 |
| ·模型分析原理与方法 | 第27-30页 |
| ·猪体生长参数数据的测量 | 第30-32页 |
| ·基于线性回归分析的猪体重预估模型研究 | 第32-35页 |
| ·逐步回归方法建模与分析 | 第35-37页 |
| ·RBF神经网络建模与分析 | 第37-40页 |
| ·偏最小二乘回归模型分析 | 第40页 |
| ·模型选择与分析 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-43页 |
| 第三章 复杂背景下猪体信息识别算法及优化研究 | 第43-55页 |
| ·引言 | 第43-44页 |
| ·图像处理相关理论与方法 | 第44-46页 |
| ·猪体背部图像数据采集 | 第46页 |
| ·猪体体尺测点提取算法设计 | 第46-48页 |
| ·猪体图像处理与分析 | 第48-51页 |
| ·猪体体尺测点提取及精度检验分析 | 第51-53页 |
| ·本章小结 | 第53-55页 |
| 第四章 双目立体视觉猪体三维重构及应用 | 第55-91页 |
| ·引言 | 第55-56页 |
| ·基于双目立体视觉的猪体三维重建原理 | 第56-58页 |
| ·双目立体视觉猪体图像采集及处理方法 | 第58-59页 |
| ·摄像机的标定 | 第59-70页 |
| ·猪体立体匹配 | 第70-79页 |
| ·猪体三维重建与可视化 | 第79-80页 |
| ·基于三维模型的猪体体尺参数提取分析 | 第80-82页 |
| ·主动式猪体三维重建技术与应用 | 第82-87页 |
| ·不同方法三维重构猪体体尺检测结果对比分析 | 第87-88页 |
| ·无接触式猪体体尺、体重检测精度验证与分析 | 第88-89页 |
| ·本章小结 | 第89-91页 |
| 第五章 结论与建议 | 第91-94页 |
| ·结论 | 第91-92页 |
| ·主要创新点 | 第92-93页 |
| ·建议 | 第93-94页 |
| 参考文献 | 第94-102页 |
| 致谢 | 第102-103页 |
| 附录 | 第103-104页 |
| 作者简介 | 第104-105页 |
