本发明专利技术公开了一种双模型结构的牛肉分级方法、装置和存储介质，所述方法包括将待测牛肉图像和标准模板图像输入到经过训练的比较模型中，得到相应的纹理丰富程度比较值，将所述纹理丰富程度比较值输入至增强模型中，以及获取每个比较值对应的等级概率等步骤。本发明专利技术利用牛肉等级标准样图来学习牛肉大理石纹的特征，使得训练图像与标准样图进行关联，提升了模型的鲁棒性。通过两两组合牛肉图像增大了样本的数量，提升了模型的泛化能力；将标准模板作为参照物，与待评级牛肉图像进行比较，提升结果的可靠性；而且使用增强模型进一步提升了整个系统的准确率。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及牛肉图像机器学习，尤其是一种双模型结构的牛肉分级方法、装置以及存储介质。
技术介绍
1、不同等级的牛肉对烹饪条件、品尝口感及营养价值均有所不同。因此，对牛肉分级可以提高牛肉的附加值，增加社会经济效益。此外，国外一些发达国家对牛肉质量的要求较高。国内牛肉的出口也需要对牛肉进行分级处理。对于牛肉质量的判定以检测牛胴体为主，以大理石纹作为分析的主要指标之一。大理石纹是指牛肉肌纤维之间沉积的间层脂肪，它与肌肉中的膜蛋白质紧密结合在一起，表现出很强的纹理结构。根据大理石花纹的丰富程度不同国家设定为不同的等级：5分制(中国)；6分制(美国)；12分制(日本)。
2、早期，牛肉大理石纹的测定主要依靠牛肉分级员肉眼观察来进行判定，具有一定的主观性。长时间对牛肉切面的观察，使得分级员难免出现身体和视觉上的疲劳，导致分级的误判。另外，不同分级员技术水平参差不齐，使得同一批产品不同分级员鉴定的结果可能存在差异，降低分级标准的可信度。此外，培养一名优秀的牛肉分级员周期也比较长。因此，寻求计算机辅助进行牛肉分级成为一种趋势。
>3、目前，计算机发本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种双模型结构的牛肉分级方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的牛肉分级方法，其特征在于，所述比较模型通过以下步骤构建样本集，然后进行训练：
3.根据权利要求1或2所述的牛肉分级方法，其特征在于，所述增强模型通过以下步骤构建样本集，然后进行训练：将初始样本集中每个牛肉图像分别与标准模板图像相结合送入到比较模型结构中得到比较关系值，将比较关系值和表示该牛肉图像属于每个等级对应概率值的集合构成增强模型的样本集。
4.根据权利要求2任一项所述的牛肉分级方法，其特征在于，所述比较模型依次输入两幅牛肉图像进行卷积操作分别得到两组特征进行串联...
【技术特征摘要】
1.一种双模型结构的牛肉分级方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的牛肉分级方法，其特征在于，所述比较模型通过以下步骤构建样本集，然后进行训练：
3.根据权利要求1或2所述的牛肉分级方法，其特征在于，所述增强模型通过以下步骤构建样本集，然后进行训练：将初始样本集中每个牛肉图像分别与标准模板图像相结合送入到比较模型结构中得到比较关系值，将比较关系值和表示该牛肉图像属于每个等级对应概率值的集合构成增强模型的样本集。
4.根据权利要求2任一项所述的牛肉...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵拴平，金海，李倩，徐磊，李庆岗，金磊，
申请(专利权)人：安徽省农业科学院畜牧兽医研究所，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。