基于立体视觉技术的生猪体重估测研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第13-29页 |
| 1.1 研究背景和研究意义 | 第13-17页 |
| 1.2 国内外研究现状及存在问题 | 第17-25页 |
| 1.3 研究目标和内容 | 第25-27页 |
| 1.4 研究方法与技术路线 | 第27-29页 |
| 第二章 猪体重估测模型研究与优化 | 第29-40页 |
| 2.1 实验材料与方法 | 第30-35页 |
| 2.2 体重估测模型验证 | 第35-39页 |
| 2.3 本章小结 | 第39-40页 |
| 第三章 无接触猪体尺检测系统构建 | 第40-65页 |
| 3.1 三维测量系统方案选型 | 第40-44页 |
| 3.2 双目视觉检测猪体尺原理 | 第44-62页 |
| 3.3 系统精度测定试验 | 第62-64页 |
| 3.4 讨论 | 第64页 |
| 3.5 本章小结 | 第64-65页 |
| 第四章 基于深度图像的猪体尺检测 | 第65-81页 |
| 4.1 猪体尺检测算法 | 第66-74页 |
| 4.2 体尺检测精度测定试验 | 第74-77页 |
| 4.3 虚拟猪只的三维重构 | 第77-79页 |
| 4.4 讨论 | 第79-80页 |
| 4.5 本章小结 | 第80-81页 |
| 第五章 猪体重自动估测系统验证 | 第81-102页 |
| 5.1 基于虚拟仪器的猪体重估测实验平台 | 第81-92页 |
| 5.2 猪体重估测精度验证试验 | 第92-100页 |
| 5.3 讨论 | 第100-101页 |
| 5.4 本章小结 | 第101-102页 |
| 第六章 基于物联网的猪生产管理系统构建 | 第102-109页 |
| 6.1 数据库及数据存储 | 第102-103页 |
| 6.2 环境实时监控 | 第103-104页 |
| 6.3 生产信息采集 | 第104-105页 |
| 6.4 音视频远程监控 | 第105-106页 |
| 6.5 数据发布 | 第106-108页 |
| 6.6 本章小结 | 第108-109页 |
| 第七章 总结 | 第109-112页 |
| 7.1 结论 | 第109-110页 |
| 7.2 本文创新点 | 第110页 |
| 7.3 建议 | 第110-112页 |
| 参考文献 | 第112-120页 |
| 致谢 | 第120-121页 |
| 附录 | 第121-129页 |
| 作者简介 | 第129-130页 |
