基于图像分析结合机器学习的肉牛胴体质量评级方法

本发明涉及肉制品分析技术领域，具体涉及基于图像分析结合机器学习的肉牛胴体质量评级方法，包括以下步骤：通过多光谱相机在不同波段对肉牛胴体进行图像采集；对多光谱图像进行预处理；从预处理后的多光谱图像中提取多维度胴体特征，将不同波段图像中提取的多维度胴体特征通过特征融合网络进行融合，生成综合特征向量；利用异常检测算法识别肉牛胴体中的异常部位；对提取的图像特征和检测到的异常部位进行人工标注；采用监督学习方法训练多任务学习模型，通过联合训练质量评级和异常检测任务。本发明，基于分层特征分析和加权异常评分方法，综合判断异常部位，提高了异常检测的灵敏度和可靠性。