一种猪只背膘厚度测定方法及系统

摘要

本发明涉及动物检测技术领域，公开了一种猪只背膘厚度测定方法，其获取猪只臀部的RGB‑D视频，通过预先训练的Mask R‑CNN模型从RGB‑D视频中的各帧图像中确定关键帧，并获得具有猪只目标的分割图像，Mask R‑CNN模型的特征提取网络采用轻量级网络MobilenetV3，其使用深度可分离卷积和逆残差结构，并引入轻量级attention模块；然后再根据猪只的生理部位和臀部宽度，将具有猪只目标的分割图像切割获得猪只臀部关键区域图像；接着将猪只臀部关键区域图像做四通道输入至训练好的深度学习模型网路中进行膘厚预测，该深度学习模型网络使用resenet50骨干网络结合FPN结构，使本发明的背膘厚度值预测更加准确。另外，本发明还提供一种实现上述方法的系统。