摘要
本发明提供一种基于图像识别的牛羊场余料收集方法与系统,包括:对获取的余料图像进行图像分割处理,采用基于区域生长的分割算法,根据余料颜色纹理特征自适应选择区域生长的起始点和生长准则,得到分割后的余料图像区域;针对每类余料图像集合,采用边缘检测算法提取余料轮廓,通过轮廓逼近获取余料形状多边形特征,根据多边形特征计算余料的长度、宽度和面积等尺寸信息;将余料类型、污渍区域、尺寸参数和入口大小参数输入到神经网络模型中,通过模型预测生成收集装置的运动轨迹控制指令,控制收集装置执行余料收集操作。本发明能够准确处理复杂余料场景,实现高效的余料回收。
技术关键词
特征数据库
控制收集装置
多光谱
颜色直方图
支持向量机模型
牛羊
纹理特征
三维空间结构
三维重建技术
多边形
神经网络模型
分割算法
边缘检测算法
视角
轮廓提取
三维重建算法
区域生长算法
尺寸
图像分割
系统为您推荐了相关专利信息
生理特征数据
判定方法
负荷
肌肉疲劳状态
注意力
湖泊生态修复
高原
监测方法
水动力学模型
水域环境分析
无人机遥感数据
动态评估方法
正射影像数据
综合评估模型
三维点云数据
主动脉
血液
指标
天冬氨酸氨基转移酶
凝血酶原时间
绿绒蒿
抗肝纤维化
LightGBM模型
数据获取单元
XGBoost模型