점군 데이터로부터 3차원 형상 복원을 이용한 돼지의 체형 분류에 관한 연구Study on Pig Body-type Classification Using 3D Mesh Reconstruction from a Point Cloud
- Other Titles
- Study on Pig Body-type Classification Using 3D Mesh Reconstruction from a Point Cloud
- Authors
- 박아람; 김상우; 이노준; 권기연
- Issue Date
- Jun-2023
- Publisher
- 대한기계학회
- Keywords
- Livestock Body Type Classification; Mesh Reconstruction; Point Cloud; 가축 체형 분류; 요소망 복원; 점군
- Citation
- 대한기계학회논문집 A, v.47, no.6, pp 511 - 518
- Pages
- 8
- Journal Title
- 대한기계학회논문집 A
- Volume
- 47
- Number
- 6
- Start Page
- 511
- End Page
- 518
- URI
- https://scholarworks.bwise.kr/kumoh/handle/2020.sw.kumoh/21739
- DOI
- 10.3795/KSME-A.2023.47.6.511
- ISSN
- 1226-4873
2288-5226
- Abstract
- 가축의 무게와 체형은 사육 과정에서 품질을 유지하기 위해 관리되는 항목이다. 본 연구는 깊이 카메라를 이용해서 돼지의 점군 데이터를 획득한 후, 3차원 형상으로 복원하여 가축의 체형을 예측하는 방법에 대해 제안한다. 점군 데이터로부터 요소 옵셋 방법을 이용해서 삼각형 요소망을 복원하고 돼지의 앞다리와 뒷다리 부분을 인식한다. 단면을 생성하여 폭, 높이, 둘레길이 및 면적을 산출하고, 앞다리와 뒷다리 기준으로 돼지의 체형 분류에 영향을 미치는 38개의 치수를 산출하였다. 측정 돼지에 대한 체형은 작업자가 경험적으로 판단했으며, 이에 대한 판단 오차가 존재할 수 있다. MLP(multi-layer perceptron)를 이용해서 체형을 예측했으며, 학습의 정확도를 높이기 위해 최적의 은닉층의 개수와 노드 수를 산출했다. 적용 결과 체형 예측의 정확도는 97.8% 획득되었다.
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