项目描述:项目背景:传统水牛体尺测量依赖人工接触式测量,效率低且误差大,难以满足规模化养殖的数字化管理需求(http://221.3.179.42:6080)
参与工作:负责基于计算机视觉的水牛体尺自动测量算法优化与嵌入式端落地,实现水牛体尺参数实时自动测量
(1)训练并优化水牛体表关键点检测模型,提升牛体边缘关键点的检测精度
(2)结合 ZED 双目深度相机,将关键点检测模型部署至 ZED Box 嵌入式设备,完成实时水牛体尺测量和数据传输
(3)参与开发水牛体尺数据管理平台,实现测量数据可视化、牛只信息管理及测量数据导出等功能
项目成果:1. 论文:Liu, L., Yu, C., Li, Q., Qian, S., Du, A., Sun, Y. (2025). Automated Body Size Measurement of Buffalo Based on Keypoint Detection and Stereo Vision Camera. In 2025 IEEE International Conference on Big Data Science and Eng