[发明专利]一种猪只估重方法

权利要求书

1.一种猪只估重方法，其特征在于：包括如下步骤：

基于深度学习建立猪只检测模型；

实时获取待检测猪只鱼眼图像；

将待检测猪只鱼眼图像输入猪只检测模型进行检测，得到所有的猪只目标及其像素面积；

根据对应的像素面积获取所有的猪只目标的猪只重量。

2.根据权利要求1所述的猪只估重方法，其特征在于：所述的基于深度学习建立猪只检测模型，包括如下步骤：

获取猪只鱼眼图像数据集，并对猪只鱼眼图像数据集中的所有图像进行预处理，得到预处理后的猪只鱼眼图像数据集；

基于深度学习建立Mask-RCNN模型；

使用预处理后的猪只鱼眼图像数据集对Mask-RCNN模型进行训练，得到猪只检测模型。

3.根据权利要求2所述的猪只估重方法，其特征在于：所述的预处理包括几何变换处理、光学变换处理、增加噪声处理以及归一化处理。

4.根据权利要求2所述的猪只估重方法，其特征在于：所述的Mask-RCNN模型的网络结构包括ResNeXt模块、RPN模块、RoI Align模块、Fast R-CNN模块以及FCN模块。

5.根据权利要求4所述的猪只估重方法，其特征在于：所述的Mask-RCNN模型的工作方法，包括如下步骤：

将猪只鱼眼图像输入ResNeXt模块，得到特征图；

根据特征图获取若干ROI候选框；

将若干ROI候选框输入RPN模块进行筛选，使用二值分类方法与边框回归方法得到筛选后的ROI候选框；

将筛选后的ROI候选框输入ROI Align模块进行特征图对应处理，即将输入的猪只鱼眼图像与特征图的像素进行对应，将特征图于固定特征进行对应；

将筛选后的ROI候选框输入FCN模块进行依次的分类、边框回归以及Mask分割，得到每个筛选后的ROI候选框的Mask。

6.根据权利要求2所述的猪只估重方法，其特征在于：所述的使用预处理后的猪只鱼眼图像数据集对Mask-RCNN模型进行训练，得到猪只检测模型，包括如下步骤：

将预处理后的猪只鱼眼图像数据集划分为猪只鱼眼图像训练集和猪只鱼眼图像测试集；

将猪只鱼眼图像训练集输入Mask-RCNN模型进行训练，得到初始的猪只检测模型；

将猪只鱼眼图像测试集输入初始的猪只检测模型进行优化，得到最优的猪只检测模型。

7.根据权利要求1所述的猪只估重方法，其特征在于：所述的将待检测猪只鱼眼图像输入猪只检测模型进行检测，得到所有的猪只目标及其像素面积，包括如下步骤：

将待检测猪只鱼眼图像进行网格划分，得到含有网格的猪只鱼眼图像；

获取每个网格的像素权重；

将当前的含有网格的待检测猪只鱼眼图像输入猪只检测模型进目标检测，得到待检测猪只鱼眼图像内的所有猪只目标及其位置；

获取当前的猪只目标在对应位置的网格的像素面积；

遍历待检测猪只鱼眼图像的所有猪只目标，得到所有的猪只目标在对应位置的网格的像素面积。

8.根据权利要求7所述的猪只估重方法，其特征在于：所述的根据对应的像素面积获取所有的猪只目标的猪只重量，包括如下步骤：

根据当前的猪只目标在对应位置的网格的像素面积和对应网格的像素权重获取当前的猪只目标的猪只重量；

遍历待检测猪只鱼眼图像的所有猪只目标，得到所有猪只目标的猪只重量。

9.根据权利要求8所述的猪只估重方法，其特征在于：所述的猪只重量的获取公式为：

式中，P为猪只重量；S_i为猪只目标在第i个网格的像素面积；l_i为第i个网格的像素权重；i为网格指示量；N为猪只目标所占的网格总数。

10.根据权利要求1所述的猪只估重方法，其特征在于：所述的猪只估重方法基于猪只估重系统，所述的猪只估重系统包括摄像单元和数据处理中心，所述的摄像单元与数据处理中心通信连接；

摄像单元，用于实时获取待检测猪只鱼眼图像，并将待检测猪只鱼眼图像发送至数据处理中心；

数据处理中心，用于基于深度学习建立猪只检测模型，接收待检测猪只鱼眼图像，将待检测猪只鱼眼图像输入猪只检测模型进行检测，得到所有的猪只目标及其像素面积，并根据对应的像素面积获取所有的猪只目标的猪只重量；

所述的摄像单元包括主控模块、摄像头以及通讯模块，所述的主控模块分别与摄像头和通讯模块通信连接，所述的通讯模块与数据处理中心通信连接；

所述的数据处理中心包括数据处理服务器、数据管理服务器以及数据存储服务器，所述的数据管理服务器分别与通讯模块、数据处理服务器以及数据存储服务器通信连接。