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作者：孙军蕊;赵凯旋;王锦锦;高颂;年悦;江世界;
单位：河南科技大学农业装备工程学院;
摘要：奶牛乳头参数是线性评分的重要组成部分，但由于乳头目标较小且形态复杂，为实现多个乳头参数的快速精准检测，提出了基于改进PointNet++网络模型的奶牛乳头线性评分参数自动检测方法。首先，利用Kinect DK相机获取奶牛场景的RGB-D数据，并基于融合深度信息的ORB-SLAM2算法实现三维重构。然后，针对奶牛乳头目标小、分割难的特点，引入Heatblock注意力机制提升PointNet++网络模型对乳头的分割精度。最后，采用点云处理和主成分分析方法计算奶牛乳头长度、前后乳房高度差以及前后乳头间的距离等参数。结果表明：改进模型分割精确率达95.7%,平均交并比为80.2%,奶牛乳头参数误差均小于3.85%。该方法具有自动化程度高、精度高且对奶牛应激小的特点，能够满足奶牛乳头参数自动检测的使用需求。
关键词：奶牛乳头参数;;PointNet++;;三维重构
基金资助：国家重点研发计划项目(2023YFD2000702);; 河南省国际科技合作项目(232102521006);; 河南省高校科技创新人才项目(24HASTIT052)
