[发明专利]一种利用深度图像和CNN-SVM的群猪多姿态识别方法在审
| 申请号： | 202210081491.1 | 申请日： | 2022-01-24 |
| 公开（公告）号： | CN114419673A | 公开（公告）日： | 2022-04-29 |
| 发明（设计）人： | 徐爱俊;徐金阳;周素茵;叶俊华 | 申请（专利权）人： | 浙江农林大学 |
| 主分类号： | G06V40/10 | 分类号： | G06V40/10;G06V10/26;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06T7/62;G06T7/64 |
| 代理公司： | 杭州创造力专利代理事务所(普通合伙) 33332 | 代理人： | 冉国政 |
| 地址： | 311300 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种利用深度图像和CNN‑SVM的群猪多姿态识别方法，包括以下步骤，采集初始数据集；定义和描述生猪的各姿态；对所述初始数据集进行深度图像处理，获取各姿态下目标猪只的肩臀部深度距离、肩臀部深度距离比值、凸包的面积与边界的比值和凸包的周长与边界的比值作为输入数据；构建CNN‑SVM检测器，将所述输入数据作为检测器的训练数据；待识别目标群猪的图像数据由CNN模型的第一个全连接层获取特征向量，把其送入SVM分类进行数据分类完成姿态识别。本发明的有益效果：本文模型与传统SVM、CNN识别姿态的差异，在相同的训练数据和测试数据下，姿态识别的准确率分别为94.6368％、92.2175％和90.5396％，很明显在识别准确率上有了一个较大提升。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 利用 深度 图像 cnn svm 多姿 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于浙江农林大学，未经浙江农林大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202210081491.1/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 彩色图像和单色图像的图像处理
- 图像编码/图像解码方法以及图像编码/图像解码装置
- 图像处理装置、图像形成装置、图像读取装置、图像处理方法
- 图像解密方法、图像加密方法、图像解密装置、图像加密装置、图像解密程序以及图像加密程序
- 图像解密方法、图像加密方法、图像解密装置、图像加密装置、图像解密程序以及图像加密程序
- 图像编码方法、图像解码方法、图像编码装置、图像解码装置、图像编码程序以及图像解码程序
- 图像编码方法、图像解码方法、图像编码装置、图像解码装置、图像编码程序、以及图像解码程序
- 图像形成设备、图像形成系统和图像形成方法
- 图像编码装置、图像编码方法、图像编码程序、图像解码装置、图像解码方法及图像解码程序
- 图像编码装置、图像编码方法、图像编码程序、图像解码装置、图像解码方法及图像解码程序
