专利名称：基于深度学习和图像处理的马体尺测量方法专利类型：发明专利发明人：张婧婧，张靓靓，李勇伟，达新民，赵新苗，徐静申请号：CN201911016728.2申请日：20191024公开号：CN110782467A公开日：20200211专利内容由知识产权出版社提供摘要：本发明涉及图像处理技术领域，具体为基于深度学习和图像处理的马体尺测量方法，该方法包括以下步骤：YOLACT的分割、马体分割图像的

⼈机⼯程学的基本设计原则（笔记）尺寸测量1.极限设计原则（以某种⼈体尺⼨极限作为设计参数的原则）设计的最⼤尺⼨参考选择⼈体尺⼨的⾼百分位设计的最⼩尺⼨参考选择⼈体尺⼨的低百分位最主要时应⽤在⼈体活动空间和基础空间选择之上2.可调设计原则设计中优先采⽤可调式结构，可调的尺⼨范围⼀般应根据第5百分位和第95百分位确定。3.动态设计原则在考虑⼈员必须执⾏的操作时，选⽤动作范围的最⼩值；在考虑⼈员的⾃由活

基于三维点云的奶牛体尺测量与体重预测方法研究章国锡奶牛养殖业是我国畜牧业的重要组成部分,而奶牛的体尺和体重参数是奶牛养殖和生产环节的重要指标,对奶牛的规模化、标准化养殖具有重要应用价值。本文针对人工测量奶牛体尺和体重工作量大且对奶牛应激大等问题,在分析和总结国内外奶牛体尺测量和体重预测研究成果的基础上,利用Kinect深度传感器获取荷斯坦奶牛的三维点云数据,研究点云的预处理方法、点云缺失区域的修复