CC BY
2
УДК 636.22/28.06:004.9 DOI 10.51794/27132064-2022-3-16
ОПРЕДЕЛЕНИЕ ЧИСЛОВЫХ ЗНАЧЕНИЙ ЭКСТЕРЬЕРА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МОБИЛЬНЫХ СИСТЕМ И ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ
И.А. Баранова, кандидат физико-математических наук, доцент
С.Д. Батанов, доктор с.-х. наук, профессор
О.С. Старостина, кандидат с.-х. наук, доцент
ФГБОУ ВО Ижевская ГСХА
E-mail: tppzh@izhgsha.ru
М.М. Лекомцев, глава КФХ
ИП КФХ Лекомцев М.М.
E-mail: lekomtsev.1986@inbox.ru
В.Г. Борулько, доктор технических наук, доцент
ФГБОУ ВО РГАУ-МСХА им. К. А. Тимирязева
E-mail: v.borulko@mail.ru
Аннотация. В настоящее время бесконтактные дистанционные измерения параметров экстерьера животных представляют значительный интерес в области селекции и генетики крупного рогатого скота. Они позволяют снизить опасные реакции животных на стресс и сократить время на получение их промеров. В статье проанализированы бесконтактные методы измерения основных параметров телосложения животных, представлен новый подход к оценке экстерьера. Определены параметры экстерьера посредством обработки изображения животного, полученного путем фотографирования и с помощью сенсора глубины. Применение сенсора глубины Structure Sensor 3-D исключает неточности с получением силуэта, возникающие из-за непрерывного движения животных, и не требует создания новой методики получения промеров тела животных, отличающихся по возрасту, размерам и живой массе. С помощью Structure Sensore 3-D была определена величина промеров с точностью до 1 мм. Основные промеры тела, такие, как высота в холке, глубина груди, ширина груди, ширина в маклоках, прямая длина тазобедренной области, прямая длина туловища, обхват пясти, длина крестца, глубина в пояснице, ширина в седалищных буграх, были измерены в условиях производства, и при обработке погрешность составила не более 2%. Экспериментальные результаты показывают, что эти приемы можно рассматривать как инновационный метод для бесконтактного измерения параметров телосложения крупного рогатого скота. Ключевые слова: оценка экстерьера, параметры животных, сенсор глубины, бесконтактное измерение.
Введение. В настоящее время бесконтактные дистанционные измерения параметров экстерьера животных представляют значительный интерес в области селекции и генетики крупного рогатого скота [1, 2]. Они позволяют снизить опасные реакции животных на стресс и существенно сократить время на получение их промеров. В современных исследованиях приведены разные технологии бесконтактных измерений телосложения животных [3, 4]. Например, предлагается применять технологию LiDAR для построения трехмерной модели животных [5]. В экспериментах используются три головы крупного рогатого скота для определения пяти
промеров тела - высота в холке, косая длина туловища, глубина груди, высота в пояснице, высота в крестце. Приведены результаты апробации разработанного алгоритма по обработке трехмерного облака точек для дальнейшей реконструкции поверхности тела.
Вместе с тем авторы в выводах по применению предложенного алгоритма расчета трехмерной модели утверждают, что из-за различий в размерах крупного рогатого скота (от телят до взрослых особей) необходимо создавать разные системы измерения их промеров. Это высказывание позволяет утверждать, что для других пород и разных возрастных групп крупного рогатого скота, а также
для более широкого спектра промеров тела требуется разработать другой алгоритм обработки трехмерного изображения животного, который, возможно, будет аналогичен представленному способу, а возможно, и существенно отличаться.
Указано, что для получения силуэта коровы и измерения параметров тела требуется около 5 минут времени. Однако предложенный алгоритм [5] имеет две основные проблемы: как найти общее решение для фильтрации, чтобы получить четкий и полный контур крупного рогатого скота; как отка-либровать датчик LiDAR для получения точных данных измерений. Также для проведения эксперимента [5] требуется наличие датчика 3D LiDAR IFM O3D303, портативного компьютера и технических средств в виде среды программирования на языке C++/C# в Visual Studio с библиотекой Point Cloud Library (PCL), что не всегда предполагает получение результата в виде промеров тела на месте проведения эксперимента.
Мы предлагаем решение данных проблем путем получения изображения с применением сенсора глубины Structure Sensore 3-D, который позволяет получать информацию о размерах животного в режиме реального времени. В работах исследователей [6, 7] приведена информация о бесконтактном способе получения размеров. Применение сенсора глубины используется для реконструкции помещений, но не живых объектов и не в условиях производства. Таким образом, применяемый способ получения изображения для неживых объектов невозможно адаптировать к исследованию промеров тела животных. Следовательно, целью наших исследований является разработка приемов бесконтактного метода исследования экстерьер-ных особенностей и параметров телосложения животных в условиях производства.
Материал и методы исследования. Научные экспериментальные исследования проводились в 2018-2022 гг. на коровах черно-пестрой породы в племенных предприятиях Удмуртской Республики. Объем выборочной совокупности животных составил около 2000 коров. Животные оценивались в
период с 90-го по 150-й день лактации. Нами были выбраны следующие промеры: высота в холке, глубина груди, ширина груди, ширина в маклоках, прямая длина тазобедренной области, прямая длина туловища, обхват пясти, длина крестца, глубина в пояснице, ширина в седалищных буграх. Указанные параметры наиболее более точно характеризуют габариты (каркас) и тазобедренную область животного.
Экстерьерные параметры были получены тремя способами. Первый способ заключается в контактном измерении. В этом случае замеры проводились с помощью измерительных инструментов (мерная лента, мерная палка, мерный циркуль). Второй способ заключается в определении промеров статей коров по их изображениям, полученным путем фотосъемки. Определение промеров статей коров по фотографиям было выполнено с помощью введения в кадр перспектрометра, размеры которого заведомо известны. В качестве перспектрометра была применена метровая линейка. Изображение получено на цифровом фотоаппарате с высокой разрешающей способностью матрицы, установленном на штативе, с использованием сетки фо-кусировочного экрана. Указанная функция позволяет выровнять получаемое изображение относительно экрана фотоаппарата. Так, были получены три проекции животного: вид сбоку, сзади и спереди [8, 9]. При снятии первой проекции животное располагалось параллельно экрану фотоаппарата, в двух других случаях - перпендикулярно.
Полученные изображения были обработаны в графическом редакторе следующим образом. На изображении были определены границы перспектрометра и исследуемых параметров, затем между ними проведены линии (рис. 1). Таким образом, были найдены интересующие нас размеры в пикселях. Истинные размеры экстерьерных параметров животных были вычислены по формуле:
где I - длина перспектрометра, см; 51 -размер перспектрометра в пикселях; 52 - размер объекта в пикселях. Длина линии в пик-
селях вычислена как гипотенуза прямоугольного треугольника, катеты которого составляют длину и ширину выделенной области при определении того или иного промера по изображению.
размеров объекта без применения перспек-трометра с привлечением минимального количества людей и отсутствием стрессового воздействия на животных. В режиме онлайн были определены все исследуемые экстерь-ерные параметры (рис. 2-4).
Рис. 1. Схема снятия промеров по изображениям животных: 1 - перспектрометр, 2 - обхват пясти, 3 - высота в холке, 4 - прямая длина туловища, 5 - глубина груди
К третьему способу определения эксте-рьерных параметров относится метод обработки изображений, полученных с помощью сенсора глубины - Structure Sensor 3D. Сенсор глубины представляет собой камеру, которая крепится к планшетному устройству и позволяет захватывать трехмерное изображение объектов. Кроме самой камеры, в устройстве используется инфракрасный лазер, сенсор и специальная подсветка. Инфракрасный лазер наносит невидимый для человеческого глаза точечный узор на объекты в пределах 3,5 метров, одновременно с ним инфракрасный сенсор регистрирует искажения узора. Таким образом, создается карта глубин для сцены и объектов внутри нее. Узор дополняется изображением с обычной камеры, в результате чего получаются трехмерные модели предметов или окружающего пространства. Программное обеспечение для сенсора позволяет получать информацию о расстоянии между объектами, расстоянии от камеры до объекта и определять любой линейный размер самого объекта в режиме реального времени. Основное и весомое преимущество использования сенсора глубины заключается в возможности определения
Рис. 2. Определение промера - прямая длина туловища
шшЛШ
Рис. 3. Определение промера - высота в холке
Рис. 4. Определение промера - ширина в маклоках
Результаты исследований и обсуждения. Результаты исследований популяции коров по экстерьерным показателям, полученным тремя вышеописанными способами, приведены в таблице 1.
Таблица 1. Величина экстерьерных параметров,
В целом, оценивая экстерьер животных, необходимо отметить, что коровы имеют крепкое и глубокое туловище, хорошие параметры развития тела в высоту, правильно поставленные передние и задние конечности. Животные отличались хорошей приспособленностью к промышленной технологии. Развитие экстерьерных особенностей коров анализируемой популяции имеет достаточно выровненный характер, изменчивость изучаемых признаков варьировала от 3,56% до 8,87%. Следует отметить, что по всем пока-
зателям оценки экстерьера коров достоверных различий по величине признаков, полученных разным способом, не выявлено, за исключением промера «обхват пясти», разница по которому составила 4,4% (Р < 0,01) и 3,4% (Р < 0,05) (таблица 1). Промер «обхват пясти» характеризует степень развития костяка и в плане его определения является одним из самых «неудобных» промеров; следовательно, полученные результаты имеют достаточно высокую погрешность (4,41% и 3,43%). По остальным изучаемым признакам экстерьера погрешность по величине полученных результатов между первым и вторым способами варьировала от 1,04% до 2,51%, а между первым и третьим способами, соответственно - от 0,97% до 3,62% (таблица 2). Из анализа таблицы 2 видно, что погрешность измерений между контактным способом и методом обработки изображений, полученных путем фотографирования, а также между контактным способом и с помощью сенсора глубины не превышает 5%.
Таблица 2. Относительная погрешность величины экстерьерных параметров (2000 коров)
Параметр Относительная погрешность величины экстерьерных параметров, полученных контактным способом и методом обработки изображений, % Относительная погрешность экстерьерных параметров, полученных контактным способом и с помощью сенсора глубины, %
Высота в холке 2,24 1,73
Прямая длина туловища 1,04 1,14
Глубина груди 2,51 3,20
Ширина груди 2,29 3,62
Ширина в маклоках 2,51 2,37
Прямая длина тазобедренной области 1,59 0,97
Обхват пясти 4,41 3,43
Выводы. Анализ полученных результатов свидетельствует об обоснованности использования сенсора глубины Structure Sensor 3-D как приоритетного способа для получения промеров животных. Сравнительный анализ бесконтактных способов получения промеров коров показывает, что за примерно
полученных тремя различными способами
Показатель х ± Дх, см Lim min-max, см Cv, %
Контактный метод (взятие промеров)
Высота в холке 138,70±0,66 (131,00-148,00) 3,60
Прямая длина туловища 147,40±0,93 (132,00-172,00) 4,70
Глубина груди 84,30±0,62 (75,00-94,00) 5,54
Ширина груди 52,40±0,31 (46,00-57,00) 4,60
Ширина в маклоках 67,60±0,59 (60,00-79,00) 6,74
Прямая длина тазобедренной области 113,20±0,61 (99,00-119,00) 4,23
Обхват пясти 20,40±0,11 (19,00-22,00) 3,90
Метод обработки изображений, полученных путем фотографирования
Высота в холке 141,80±0,69 (130,50-151,00) 3,69
Прямая длина туловища 145,86±0,91 (127,10-160,00) 4,69
Глубина груди 82,18±0,59 (72,40-92,30) 5,47
Ширина груди 51,20±0,47 (44,40-59,00) 6,86
Ширина в маклоках 65,90±0,74 (54,50-79,00) 8,42
Прямая длина тазобедренной области 111,40±0,92 (96,40-129,30) 6,23
Обхват пясти 21,30±0,16** (16,70-24,20) 5,80
Метод обработки изображений, полученных с помощью сенсора глубины
Высота в холке 141,10±0,67 (130,20-148,50) 3,56
Прямая длина туловища 145,72±0,87 (135,30-162,00) 4,50
Глубина груди 81,60±0,77 (71,20-89,60) 7,19
Ширина груди 50,50±0,50 (44,00-57,00) 7,58
Ширина в маклоках 66,00±0,81 (55,80-77,00) 8,87
Прямая длина тазобедренной области 112,10±0,60 (107-120,00) 3,99
Обхват пясти 21,10±0,23* (17,90-24,00) 8,27
*P < 0,05; **P < 0,01
одинаковое время можно получить числовые значения до 10 параметров экстерьера. Калибровка производится легко в течение 1015 мин. Применение Structure Sensore 3-D исключает неточности промеров силуэта животного, связанные с его непрерывным движением, и не требует создания новой методики получения промеров тела животных, отличающихся по возрасту, размерам и живой массе. С помощью Structure Sensore 3-D получены промеры с точностью до 1 мм, при этом животные не подвергались стрессу.
Литература:
1. Halachmi I. Cow Body Shape and Automation of Condition Scoring // J Dairy Science. 2008. 91. Р. 4444-4451.
2. Св-во о регистрации программы 2019614397 РФ. Оценка живой массы КРС с использованием методов бесконтактной трехмерной реконструкции форм животных / А. Ручай и др. Заяв. 26.03.19; Опубл. 04.04.19
3. Ruchay A.N. Fusion of information from multiple ki-nect sensors for 3d object reconstruction // Computer Optics. 2018. 42(5). Р. 898-903.
4. Shi C. Mobile measuring system based on LabVIEW for pig body components estimation in a large-scale farm // Comput. Electron. Agric. 2019. 156. Р. 399-405.
5. Huang L.W. Non-contact bodymeasurement for qinc-huan cattle with lidar sensor // Sensors. 2018. 18. Р. 3014.
6. Kalantari M. Accuracy and utility of the Structure Sensor for collecting 3D indoor information // Geo-spatial Information Sci. 2016. 19(3). Р. 202-209.
7. Popescu C. Real-time 3d reconstruction using a kinect sensor // Computer Sci. and Inf. Tech. 2014. 2. Р. 95-99.
8. Non-contact methods of cattle conformation assessment using mobile measuring systems I Batanov S.D. etc. II IOP Conference Series. 2019. 315. 032006.
9. Pазработка модели комплексной оценки экстерьера и продуктивности молочного скота с использованием цифровых технологий I С.Д. Батанов и др. II Зоотехния. 2019. № 7. С. 2-8.
Literatura:
1. Halachmi I. Cow Body Shape and Automation of Condition Scoring II J Dairy Science. 2008. 91. R. 4444-4451.
2. Sv-vo o registracii programmy 2019614397 RF. Ocen-ka zhivoj massy KRS s ispol'zovaniem metodov beskon-taktnoj trekhmernoj rekonstrukcii form zhivotnyh I A. Ru-chaj i dr. Zayav. 26.03.19; Opubl. 04.04.19
3. Ruchay A.N. Fusion of information from multiple kinect sensors for 3d object reconstruction II Computer Optics. 2018. 42(5). R. 898-903.
4. Shi C. Mobile measuring system based on LabVIEW for pig body components estimation in a large-scale farm II Comput. Electron. Agric. 2019. 156. R. 399-405.
5. Huang L.W. Non-contact bodymeasurement for qinc-huan cattle with lidar sensor II Sensors. 2018. 18. R. 3014.
6. Kalantari M. Accuracy and utility of the Structure Sensor for collecting 3D indoor information II Geo-spatial Information Sci. 2016. 19(3). R. 202-209.
7. Popescu C. Real-time 3d reconstruction using a kinect sensor II Computer Sci. and Inf. Tech. 2014. 2. R. 95-99.
8. Non-contact methods of cattle conformation assessment using mobile measuring systems I Batanov S.D. etc. II IOP Conference Series. 2019. 315. 032006.
9. Razrabotka modeli kompleksnoj ocenki ekster'era i produktivnosti molochnogo skota s ispol'zovaniem cifro-vyh tekhnologij I S.D. Batanov i dr. II Zootekhniya. 2019. № 7. S. 2-8. '
DETERMINATION OF THE EXTERIOR'S NUMERICAL VALUES BY MOBILE SYSTEMS AND INFORMATION TECHNOLOGIES USING I.A. Baranova, candidate of physical-and-mathematical sciences, docent S.D. Batanov, doctor of agricultural sciences, professor O.S. Starostina, candidate of agricultural sciences, docent FGBOU VO Izhevsk GSHA M.M. Lekomtsev, head of the KFH IP KFH Lekomtsev M.M.
V.G. Borul'ko, doctor of technical sciences, docent FGBOU VO RGAU-MSHA named after K.A. Timiryazev
Abstract. Currently, livestock exterior parameters' contactless remote measurements have had considerable inte-rest in the cattle breeding and genetics field. They help the animals dangerous stress reactions and their measures receiving time to reduce. The article analyzes animals body main parameters' measuring by non-contact methods and the exterior assessment's new approach is presented. The exterior's parameters of the animal's image processing obtained by photographing and a sensor of depth using were determined. The Structure Sensor 3-D of depth using eliminates silhouette's inaccuracies obtaining due to the animals' continuous movement, and it doesn't require the animals body measurements which are differ in age, size and live weight new technique creating. With the Structure Sensor 3-D help, the traits' measurement value with an accuracy of 1 mm was determined. The animal body main measurements, such as withers height, chest width, chest depth, rump width, hip area's straight length, trunk's straight length, pastern's girth, rump's length, loin's depth, sciatic mounds' width's on farm were measured, and during processing the error was no more than in 2%. Experimental results show that these techniques as cattle body parameters non-contact measurement's innovative method can be considered. Keywords: exterior's evaluation, animals parameters, sensor of depth, non-contact measurement.
