[發明專利]一種基于圖像的豬體重估測方法、系統、設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202110025419.2
• 申請日: 2021-01-08
• 公開（公告）號: CN112784713A
• 公開（公告）日: 2021-05-11
• 發明（設計）人: 柯海濱
• 申請（專利權）人: 深圳喜為智慧科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06T7/12;G01G17/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于圖像的豬體重估測方法，其特征在于，包括：

采集目標區域中豬的圖像；

采用圖像處理算法，在所述圖像中分割出豬的輪廓；

判斷所述輪廓是否完整；

若所述輪廓不完整，則根據該不完整輪廓匹配一個最相似的完整輪廓，以所述完整輪廓對應的豬的體重作為所述不完整輪廓對應的豬的體重。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述判斷所述輪廓是否完整，具體包括：

將所述輪廓輸入預先構建的CNN分類模型，判斷所述輪廓是否完整。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，還包括：

若所述輪廓完整，則根據該完整輪廓估測對應的豬的體重。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據該完整輪廓估測對應的豬的體重，具體包括：

將所述輪廓的像素面積輸入換算公式，計算得到對應的豬的體重。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，在將所述輪廓的像素面積輸入換算公式，計算得到對應的豬的體重之前，還包括：

識別所述圖像中豬的品種；

根據識別得到的豬的品種確定對應的換算公式。

6.根據權利要求1至5任一項所述的方法，其特征在于，所述根據該不完整輪廓匹配一個最相似的完整輪廓，具體包括：

將該不完整輪廓輸入預先訓練的深度學習模型，得到一個最相似的完整輪廓。

7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述深度學習模型的訓練方法包括：

構造一批完整的豬的圖像和不完整的豬的圖像，覆蓋不同體型和大小的豬，然后標注匹配對作為標簽訓練深度學習模型，所述深度學習模型的輸入為豬的圖像和豬的分割輪廓圖像，輸出為是否匹配。

8.一種基于圖像的豬體重估測系統，其特征在于，包括：

圖像采集模塊，用于采集目標區域中豬的圖像；

圖像分割模塊，用于采用圖像處理算法，在所述圖像中分割出豬的輪廓；

輪廓判斷模塊，用于判斷所述輪廓是否完整；

輪廓匹配模塊，用于若所述輪廓判斷模塊判斷所述輪廓不完整，則根據該不完整輪廓匹配一個最相似的完整輪廓；

體重估測模塊，用于以所述完整輪廓對應的豬的體重作為所述不完整輪廓對應的豬的體重。

9.一種終端設備，其特征在于，包括：

處理器；以及

存儲器，其上存儲有可執行代碼，當所述可執行代碼被所述處理器執行時，使所述處理器執行如權利要求1至7中任一項所述的方法。

10.一種非暫時性機器可讀存儲介質，其上存儲有可執行代碼，其特征在于，當所述可執行代碼被電子設備的處理器執行時，使所述處理器執行如權利要求1至7中任一項所述的方法。