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公开(公告)号:CN118967771A
公开(公告)日:2024-11-15
申请号:CN202411044324.5
申请日:2024-07-31
Applicant: 华中农业大学 , 牧原食品股份有限公司
Abstract: 本发明属于智能农业和畜牧业自动化领域,具体涉及一种基于深度学习技术的屠宰线胴体长度实时测量方法及系统,利用深度相机实时采集带深度图的三维数据,通过深度学习模型分析图像,测量胴体长度,并通过欧氏距离算法计算关键点间的距离,实现精准测量。图像采集模块负责实时采集三维数据,数据处理模块使用深度学习技术分析图像并测量胴体长度,结果显示模块实时显示测量结果,存储和分析影像,绘制关键点和连线,记录测量结果,便于后续数据分析。系统通过数据增强技术提高模型在各种环境下的泛化能力,并通过时间序列计数法记录经过ROI区域的猪只帧数,确保数据的准确性和自动筛选。该系统具有高精度、实时性和高效性的优点。
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公开(公告)号:CN118968603A
公开(公告)日:2024-11-15
申请号:CN202411044326.4
申请日:2024-07-31
Applicant: 华中农业大学
IPC: G06V40/18 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06T7/62
Abstract: 本发明属于计算机视觉和人工智能技术领域,公开了一种基于深度学习的猪胴体眼肌面积实时智能测量方法,本发明不仅在技术上具有显著的创新性和实用性,在商业应用中也展现出了巨大的潜力和价值。通过该系统,屠宰企业能够实现更高效、精准的生产管理,降低成本,提升产品质量和市场竞争力,同时确保产品的卫生性和安全性,开拓新的市场和商业机会。本发明提供了一种基于深度学习模型YOLOv8的猪胴体眼肌面积实时智能测量系统。通过利用YOLOv8Seg模型对猪胴体图像进行分割处理,实现对眼肌面积的精准测量。该方法旨在克服现有技术在自动化测量方面的诸多困难,提供一种高效、准确的测量手段,全面提升测量效率并支持科学育种。
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