基于深度学习的猪活体B超影像胴体性状测定方法与系统技术方案

本发明专利技术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活体B超影像数据分析方法与系统，旨在解决养猪业自动化测量中的效率低、误差大等问题。系统利用YOLOv8Pose模型进行关键点检测，实现对背膘厚度和眼肌深度的精准快速测量。具体步骤包括：构建包含多样性和全面性的B超影像数据集，进行检测框和关键点标注，应用数据增强策略训练深度学习模型，并开发相应的B超影像分析与计算算法。系统集成了图像上传、模型管理、图像分析、结果展示与导出、数据存储和管理、以及异常处理与日志记录模块。通过模型性能评估和多次测量跳跃区间分析，验证了系统的稳定性和可靠性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于计算机视觉和人工智能，尤其涉及一种基于深度学习的猪活体b超影像数据分析方法与系统。

技术介绍

1、随着全球农业和畜牧业的快速发展，养猪业正逐步向集约化、自动化和智能化转型。在此背景下，实现猪只生产与育种的高效测量和管理成为提高生产效率和产品质量的关键因素。目前市场上尚无专门针对活体猪b超影像数据分析的智能化解决方案。传统的人工测量方法尽管被广泛应用，但操作繁琐、耗时费力，且测量结果依赖于操作人员的经验和技能，容易出现误差，难以满足大规模生产的需求。

2、传统的评估方法，如手动测量背膘厚度和眼肌深度，虽然在一定程度上能够提供评估信息，但存在效率低、主观性强、精度不足等局限。这些测量依赖于物理测量和屠宰后的解剖评估，不仅繁琐残忍，且无法对活体猪只进行测定。使用b超设备进行背膘厚度和眼肌深度测量时，操作人员需手动选择测量点，不仅耗时，还容易受到主观因素影响，导致测量结果不准确。

3、在猪只生产与育种中，快速、准确地测量背膘厚度和眼肌深度对于整合生产数据、优化育种策略和提升肉质具有重要意义。通过b超影像，可以直观地观察猪只体内本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于深度学习的猪活体B超影像数据分析方法，其特征在于，通过构建特有数据集并使用人工智能模型对猪活体的B超影像进行全面分析，包括图像标注、数据增强、模型训练和实时系统构建；步骤包括在猪场收集B超影像数据，进行检测框和关键点标注，应用数据增强策略，选择并训练深度学习模型，开发用于分析和计算的算法，最终构建基于深度学习的分析系统并评估其性能。这种方法创新性地实现了对猪背膘厚度和眼肌深度的精确测量和分析。

2.如权利要求1所述基于深度学习的猪活体B超影像数据分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

3.如权利要求2所述基于深度学习的猪活体B超影像数据分析方法，其特征在...

【技术特征摘要】

1.一种基于深度学习的猪活体b超影像数据分析方法，其特征在于，通过构建特有数据集并使用人工智能模型对猪活体的b超影像进行全面分析，包括图像标注、数据增强、模型训练和实时系统构建；步骤包括在猪场收集b超影像数据，进行检测框和关键点标注，应用数据增强策略，选择并训练深度学习模型，开发用于分析和计算的算法，最终构建基于深度学习的分析系统并评估其性能。这种方法创新性地实现了对猪背膘厚度和眼肌深度的精确测量和分析。

2.如权利要求1所述基于深度学习的猪活体b超影像数据分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

3.如权利要求2所述基于深度学习的猪活体b超影像数据分析方法，其特征在于，所述s1中，从中随机选取100份数据作为测试集，不参与训练和验证；除测试集之外的304份数据进行图像数据增强后，抽取304张作为验证集，而剩下的3040张作为训练集。

4.如权利要求2所述基于深度学习的猪活体b超影像数据分析方法，其特征在于，所述s2中基于yolov8-pose模型学习的机制，需要先标注检测框，后标注出图像中的关键点；

5.如权利要求2所述基于深度学习的猪活体b超影像数据分析方法，其特征在于，所述s4中，所选择的yolov8pose模型...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐学文，时佩琦，贾析杭，赵书红，李新云，刘小磊，罗涛，覃苗，
申请(专利权)人：华中农业大学，
类型：发明
国别省市：