(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 202111649615.3 (22)申请日 2021.12.3 0 (71)申请人 东北农业大 学 地址 150000 黑龙江省哈尔滨市香坊区长 江路600号 (72)发明人 戴百生　沈维政　史伟　阿晓辉　 李洋　孙雨坤　张永根　熊本海　 (74)专利代理 机构 北京东方盛凡知识产权代理 事务所(普通 合伙) 11562 专利代理师 袁蕾 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06V 10/25(2022.01) G06V 10/40(2022.01) (54)发明名称 基于注意力引导点云特征学习的奶牛体况 自动评分方法 (57)摘要 本发明涉及奶牛体况自动评分方法技术领 域， 具体为基于注意力引导点云特征学习的奶牛 体况自动评分方法， 在数据采集过程中， 从两个 牧场随机选取奶牛进行背部数据的采集， 采集背 部深度图像， 利用采集到的深度图像中所包含的 深度信息， 即深度帧数据， 结合相机内置参数， 生 成奶牛背部点云。 该基于注意力引导点云特征学 习的奶牛体况自动评分方法， 将奶牛背部后躯区 域作为感兴趣区域进行提取， 进行归一化、 降采 样与特征放大处理， 最后， 利用注意力引导的点 云特征提取网络进行感兴趣区域的特征提取， 并 完成奶牛的体况评分， 本发明能够更好的提取作 为奶牛体况评分感兴趣区域的三维特征， 并提升 奶牛体况评分的精度。 权利要求书2页 说明书5页 附图5页 CN 114677322 A 2022.06.28 CN 114677322 A 1.基于注意力引导点云特征学习的奶牛体况自动评分方法， 其特征在于： 包括以下步 骤： S1： 数据采集： 从两个牧场随机 选取奶牛进行背部数据的采集， 采集 奶牛背部深度图像； S2： 点云数据转 化： 利用采集到的深度图像 中所包含的深度信 息， 即深度帧数据， 结合相机内置参数， 生成 奶牛背部点云， 并进行保存； S3： 感兴趣区域的提取： 依次遍历点云内的点， 在获取到X坐标最大和最小的两个点后， 利用两点连线将奶牛前 躯部分去除， 从而获取到作为感兴趣区域的奶牛背部后躯区域； S4： 点云数据归一 化： 依据点云X,Y,Z三方向坐标的最小值进行平移， 并将点云归一化至以原点为中心的边 长为1的立方体中； S5： 降采样： 为输入点云创建3D体素栅格， 在每个体素栅格中计算体素栅格内所有点的质心， 用质 心代替体素内所有点； S6： 特征放大： 将Z轴坐标值 放大1.25倍； S7： 法向量计算： 使用基于局部表面拟合的方法进行法向量的估计， 将点云中点的X,Y,Z三方向法向量 加入到每 个点的特 征中。 2.根据权利要求1所述的基于注意力引导点云特征学习的奶牛体况自动评分方法， 其 特征在于： 步骤S1中， 在数据采集过程中， 本实验数据采集设备使用具有彩色， 红外和深度 三个摄像头的深度传感器， 相机深度摄 像头分辨 率为1280*720p， 工作范围为1.5m～5m。 3.根据权利要求1所述的基于注意力引导点云特征学习的奶牛体况自动评分方法， 其 特征在于： 步骤S2中， 通过深度图像转换生成的点云， 因牛舍内的复杂环境， 存在较多噪声 点， 此处采用半径滤波方法， 通过设置给定半径邻域内包含点的个数作为阈值进行滤波操 作， 以去除噪声点。 4.根据权利要求1所述的基于注意力引导点云特征学习的奶牛体况自动评分方法， 其 特征在于： 步骤S 3中， 在感兴趣区域提取过程中， 将奶牛后躯区域作为 感兴趣区域并进 行提 取， 而奶牛背部前后躯以髋关节连线为明显的界限。 5.根据权利要求1所述的基于注意力引导点云特征学习的奶牛体况自动评分方法， 其 特征在于： 步骤S4中， 在感兴趣区域数据的处理过程中， 依据X,Y,Z三方向坐标最小值对点 云进行平 移。 并将奶牛背部后躯点云进行归一 化处理。 6.根据权利要求1所述的基于注意力引导点云特征学习的奶牛体况自动评分方法， 其 特征在于： 步骤S5中， 在降采样过程中， 采用体素栅格滤波对后躯点云进行降采样。 7.根据权利要求1所述的基于注意力引导点云特征学习的奶牛体况自动评分方法， 其 特征在于： 步骤S6中， Z轴坐标值体现凹陷特征， 将奶牛背部感兴趣区域的Z轴坐标值放大 1.25倍。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114677322 A 28.根据权利要求1所述的基于注意力引导点云特征学习的奶牛体况自动评分方法， 其 特征在于： 步骤S7中， 使用基于局部表面拟合的方法进行法向量的估计， 基于某一个点的k 个近邻点计算一个最小二乘意义上的局部平面XOY， 平面XOY的法向量ni可视为该点的法向 量。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114677322 A 3