【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智慧畜牧，尤其涉及一种基于多模态数据融合的羊生长状态智能预测方法，具体包括非接触式表型监测、羊毛厚度动态评估及多模态生长预测。
技术介绍
1、现有传统养殖存在以下技术缺陷：
2、1.经验依赖性强：传统养殖依赖人工观察评估生长状态，无法量化预测未来趋势。
3、2.监测手段单一：现有系统多采用单一体重传感器或手动测量，无法实时获取体尺、羊毛厚度等关键表型参数。
4、3.数据孤立低效：生长数据、品种信息与行为数据未有效融合，劣质羊识别准确率不足70％，饲料浪费率＞20％。
5、4.羊毛评估滞后：依赖人工触诊或剪毛实测，无法无接触动态监测羊毛品质变化。
技术实现思路
1、本专利技术旨在克服现有技术的不足，提供一种基于多模态数据融合的羊生长状态智能预测方法。
2、为了达到上述目的，本专利技术提供的技术方案为：
3、所述基于多模态数据融合的羊生长状态智能预测方法包括以下步骤：
4、1)通过rgb-d摄像头...
【技术保护点】
1.一种基于多模态数据融合的羊生长状态智能预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述基于多模态数据融合的羊生长状态智能预测方法，其特征在于，所述三维动态标定算法采用ICP点云对齐与OpenPose姿态估计，体尺测量误差≤1.5cm。
3.根据权利要求1所述基于多模态数据融合的羊生长状态智能预测方法，其特征在于，所述羊毛厚度三模态融合模型包括结合已有剪毛前后的长期跟踪数据，预测羊只在不同生产周期中的羊毛覆盖水平及剪毛时机。
4.根据权利要求3所述基于多模态数据融合的羊生长状态智能预测方法，其特征在于，所述羊毛...
【技术特征摘要】
1.一种基于多模态数据融合的羊生长状态智能预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述基于多模态数据融合的羊生长状态智能预测方法，其特征在于，所述三维动态标定算法采用icp点云对齐与openpose姿态估计，体尺测量误差≤1.5cm。
3.根据权利要求1所述基于多模态数据融合的羊生长状态智能预测方法，其特征在于，所述羊毛厚度三模态融合模型包括结合已有剪毛前后的长期跟踪数据，预测羊只在不同生产周期中的羊毛覆盖水平及剪毛时机。
4.根据权利要求3所述基于多模态数据融合的羊生长状态智能预测方法，其特征在于，所述羊毛厚度三模态融合模型为双通道卷积神经网络，其...
【专利技术属性】
技术研发人员：贺志雄，叶仑，景海春，徐龙超，刘智全，谭支良，彭皖，
申请(专利权)人：中国科学院亚热带农业生态研究所，
类型：发明
国别省市：
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