(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210785252.4 (22)申请日 2022.06.29 (71)申请人 北京市农林科 学院信息技 术研究中 心 地址 100097 北京市海淀区曙光 花园中路 11号农科大厦A座1 107 (72)发明人 李奇峰　马为红　李嘉位　薛向龙　 丁露雨　于沁杨　余礼根　高荣华　 蒋瑞祥　 (74)专利代理 机构 北京路浩知识产权代理有限 公司 11002 专利代理师 赵娜 (51)Int.Cl. G06T 7/73(2017.01) G06T 7/66(2017.01)G06T 7/62(2017.01) G06K 9/62(2022.01) G06T 7/13(2017.01) (54)发明名称 家畜三维点云关键区域提取方法、 装置及电 子设备 (57)摘要 本发明提供一种家畜三维点云关键区域提 取方法、 装置及电子设备， 所述方法包括： 获取目 标家畜的连续点云切片， 连续点 云切片垂直于第 一方向， 第一方向为从家畜尾部指向家畜头部的 方向； 基于连续点云切片在第二方向上的跨度 值， 获取跨度特征分布拟合曲线和梯度特征分布 曲线， 第二方向为从地面指向家畜头部的方向； 基于跨度特征分布拟合曲线的极值点， 获取腿部 区域中心位置； 基于腿部区域中心位置、 梯度特 征分布曲线及其最大最小值， 获取前腿边界位置 和后腿边界位置； 基于前腿边界位置、 后腿边界 位置和梯度特征分布曲线， 可以获取关键区域切 片。 本发明通过确定用于家畜体尺计算的关键区 域切片， 能够实现非接 触式体尺自动测量。 权利要求书3页 说明书16页 附图12页 CN 115311356 A 2022.11.08 CN 115311356 A 1.一种家畜三维点云 关键区域 提取方法， 其特 征在于， 包括： 获取目标家畜的连续点云切片， 所述连续点云切片垂直于第一方向， 所述第一方向为 从家畜尾部指向家畜头 部的方向； 基于所述连续点云切片在第 二方向上的跨度值， 获取跨度 特征分布拟合曲线和获取用 于表征跨度值变化 率的梯度特 征分布曲线， 所述第二方向为从地 面指向家畜头 部的方向； 基于所述 跨度特征分布拟合曲线的极值 点， 获取所述目标家畜的腿部区域中心位置； 基于所述腿部区域中心位置、 所述梯度特征分布曲线和所述梯度 特征分布曲线的最大 最小值， 获取 所述目标家畜的前腿边界位置和后腿边界位置； 基于所述前腿边界位置、 所述后腿边界位置和所述梯度特征分布曲线， 获取用于家畜 体尺计算的关键区域 点云切片。 2.根据权利要求1所述家畜三维点云关键区域提取方法， 其特征在于， 所述腿部区域中 心位置包括： 前腿区域中心位置和后腿区域中心位置， 所述基于所述跨度特征分布拟合 曲 线的极值 点， 获取所述目标家畜的腿部区域中心位置， 包括： 基于第一跨度阈值， 在所述跨度特征分布拟合曲线的极值点中， 确定第一极点点集和 第二极点点集， 所述第一极点点集中任意一个极值点在第二方向上的取值均大于或等于所 述第一跨度阈值， 所述第二极点点集中任意一个极值点在第二方向上的取值均小于所述第 一跨度阈值； 遍历所述第 一极点点集中的每一个目标极值点， 并对所述目标极值点和所述目标极值 点的相邻极值 点进行合并， 直至获取到 两个合并极点； 所述对所述目标极值 点和所述目标极值 点的相邻极值 点进行合并， 包括： 在所述第一极点点集中确定所述目标极值点的相邻极值点， 所述相邻极值点与所述目 标极值点在所述第一方向上的取值之差的绝对值小于或等于第二跨度阈值， 所述相邻极值 点与所述目标极值点在所述第一方向上的取值均大于或小于非腿部极值点在所述第一方 向上的取值， 所述非腿部极值 点为所述第二极点 点集中任意 一个极值 点； 从所述第一极点 点集中删除所述目标极值 点的相邻极值 点； 对所述目标极值点和所述目标极值点的相邻极值点进行合并， 获取一个所述合并极 点。 3.根据权利要求1所述家畜三维点云关键区域提取方法， 其特征在于， 所述获取用于表 征跨度值变化 率的梯度特 征分布曲线， 包括： 基于所述连续点云切片在所述第 二方向上的跨度值， 确定用于表征所述连续点云切片 的跨度分布的多个离 散点； 基于预设聚类点位数量， 沿第 二方向对所述多个离散点进行划分， 获取多个点聚类， 所 述点聚类中的离 散点数量 等于所述预设聚类点 位数量； 沿第二方向， 计算所述多个点聚类之间的平均梯度， 获取 所述梯度特 征分布曲线。 4.根据权利要求1 ‑3任一项所述家畜三维点云关键区域提取方法， 其特征在于， 所述前 腿边界位置包括前腿前缘边界和前腿后缘边界， 所述后腿边界位置包括后腿前缘边界和 后 腿后缘边界， 所述基于所述前腿边界位置、 所述后腿边界位置和所述梯度特征分布曲线， 获 取用于家畜体尺计算的关键区域 点云切片， 包括： 针对所述前腿前缘边界、 所述前腿后缘边界、 所述后腿前缘边界和所述后腿后缘边界权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115311356 A 2中的每一个目标腿部边界， 按 预设步长对目标腿部边界执行向所述腿部区域中心位置移动 的操作， 直至所述目标腿部边界对应的点云切片的聚类簇数量为 1， 所述聚类簇数量是基于 DBSCAN聚类算法确定的； 基于所述前腿前缘边界、 所述前腿后缘边界、 所述后腿前缘边界和所述后腿后缘边界， 获取所述关键区域切片。 5.根据权利要求4所述家畜三维点云关键区域提取方法， 其特征在于， 所述关键区域切 片包括第一关键区域切片、 第二关键区域切片、 第三关键区域切片和 第四关键区域切片， 所 述基于所述前腿前缘边界、 所述前腿后缘边界、 所述后腿前缘边界和所述后腿后缘边界， 获 取所述关键区域切片， 包括： 确定所述前腿前缘边界所在的前腿前缘区域切片、 所述前腿后缘边界所在的前腿后缘 区域切片和所述后腿后缘 边界所在的后腿后缘区域切片； 在所述跨度特征分布拟合曲线的极值点中， 确定处于前腿后 缘边界和后腿前缘边界之 间的极值点所在的区域切片作为腹围区域切片； 或， 确定腹围目标点所在的区域切片作为 腹围区域切片， 所述腹围目标点 位于前腿后缘 边界和后腿前缘 边界之间的中点 位置； 基于所述腹围区域切片中在所述第 二方向上取值最小的腹围最低 点， 确定所述腹围最 低点所在的水平分割面； 确定所述前腿前缘区域切片、 所述前腿后缘区域切片、 所述腹围区域切片和所述后腿 后缘区域切片 中处于所述水平分割面之上 的部分， 分别作为所述第一关键区域切片、 所述 第二关键区域切片、 所述第三关键区域切片和所述第四关键区域切片。 6.根据权利要求5所述家畜三维点云关键区域提取方法， 其特征在于， 在所述基于所述 前腿边界位置、 所述后腿边界位置和所述梯度特征分布曲线， 获取用于家畜体尺计算的关 键区域点云切片之后， 还 包括： 基于所述第一关键区域切片、 所述第二关键区域切片、 所述第三关键区域切片和所述 第四关键区域切片， 获取目标家畜的体尺； 所述体尺包括以下任意 一项或多 项： 体斜长、 体宽、 体高、 胸围或腹围。 7.一种家畜三维点云 关键区域 提取装置， 其特 征在于， 包括： 第一获取模块， 用于获取目标家畜的连续点云切片， 所述连续点云切片垂直于第一方 向， 所述第一方向为从家畜尾部指向家畜头 部的方向； 第二获取模块， 用于基于所述连续点云切片在第二方向上的跨度值， 获取跨度特征分 布拟合曲线和获取用于表征跨度值变化率的梯度特征分布曲线， 所述第二方向为从地面指 向家畜头 部的方向； 第三获取模块， 用于基于所述跨度特征分布拟合曲线的极值点， 获取所述目标家畜的 腿部区域中心位置； 第四获取模块， 用于基于所述腿部区域中心位置、 所述梯度特征分布曲线和所述梯度 特征分布曲线的最大最小值， 获取 所述目标家畜的前腿边界位置和后腿边界位置； 第五获取模块， 用于基于所述前腿边界位置、 所述后腿边界位置和所述梯度特征分布 曲线， 获取用于家畜体尺计算的关键区域 点云切片。 8.一种电子设备， 包括存储器、 处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运 行的计算机程序， 其特征在于， 所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至6任一项所权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115311356 A 3