【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胴体眼肌面积实时智能测量方法及系统。
技术介绍
1、猪肉是全球范围内最主要的动物蛋白质来源。随着消费水平的提升，消费者对猪肉的品质、风味和瘦肉率等要求日益严苛。研究表明，猪的眼肌面积与瘦肉率呈正相关，因此在选育瘦肉型猪时，眼肌面积成为重要的育种性状之一。准确测量眼肌面积对于评估猪肉品质、指导育种和改良肉质具有重要意义。
2、传统的眼肌面积测量方法主要包括硫酸纸描边法和塑料网格法。硫酸纸描边法虽然广泛应用，但操作繁琐、耗时且测量结果易受操作人员主观因素影响，导致结果不稳定。同时，该方法涉及多次接触操作和消耗品的使用，难以实现高频率、大规模的快速测量。塑料网格法虽减少了手工描边的误差，但仍需手工操作，效率较低，且精度受限。这些传统方法在测量筋膜和其他非眼肌部分时存在局限，难以满足现代生产的高效、精准需求。
3、通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：
4、(1)传统的眼肌面积测量方法主要包括硫酸纸描边法和塑料网格法。硫酸纸描边法虽然广泛应用...
【技术保护点】
1.一种基于深度学习的猪胴体眼肌面积实时智能测量方法，其特征在于，通过开发特有数据集、获取眼肌面积真实值、数据标注、选择与训练深度学习模型、构建基于深度影像和二维影像的眼肌面积算法、智能去除非眼肌部分、构建实时测量系统以及模型可视化和解释性，实现了猪胴体眼肌面积的精准实时测量；该方法结合深度学习模型或者人工智能模型模型，利用多视角和多样化的图像数据，确保模型学习的全面性和充分性，提供高效、准确的眼肌面积测量结果。
2.如权利要求1所述基于深度学习的猪胴体眼肌面积实时智能测量方法，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胴...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的猪胴体眼肌面积实时智能测量方法，其特征在于，通过开发特有数据集、获取眼肌面积真实值、数据标注、选择与训练深度学习模型、构建基于深度影像和二维影像的眼肌面积算法、智能去除非眼肌部分、构建实时测量系统以及模型可视化和解释性，实现了猪胴体眼肌面积的精准实时测量；该方法结合深度学习模型或者人工智能模型模型，利用多视角和多样化的图像数据，确保模型学习的全面性和充分性，提供高效、准确的眼肌面积测量结果。
2.如权利要求1所述基于深度学习的猪胴体眼肌面积实时智能测量方法，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胴体眼肌面积实时智能测量方法，其特征在于，所述s1中，共采集202张图像，这些图像是从68头猪的不同视角在湖北黄冈的屠宰场采集的；按照8:2的比例随机划分数据集，其中162张作为训练集，40张作为验证集；测试集包含118头猪的影像数据，其中有115头的三维影像数据和118头的rgb影像数据；
4.如权利要求2所述基于深度学习的猪胴体眼肌面积实时智能测量方法，其特征在于，所述s2眼肌面积真实值的求法采用以下步骤和方法，以确保数据的准确性和一致性；
5.如权利要求2所述基于深度学习的猪胴体眼肌面积实时智能测量方法，其特征在于，所述s3为了确保数据标注的统一性和减少主观误差，所有的标注均由同一个人进行操作，具体为：
6.如权利要求2所述基于深度学习的猪胴体眼肌...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐学文，贾析杭，赵书红，李新云，刘小磊，罗涛，文晓红，
申请(专利权)人：华中农业大学，
类型：发明
国别省市：
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