摘要
本发明属于计算机视觉和人工智能技术领域,公开了一种基于深度学习的猪活体B超影像数据分析方法与系统,旨在解决养猪业自动化测量中的效率低、误差大等问题。系统利用YOLOv8Pose模型进行关键点检测,实现对背膘厚度和眼肌深度的精准快速测量。具体步骤包括:构建包含多样性和全面性的B超影像数据集,进行检测框和关键点标注,应用数据增强策略训练深度学习模型,并开发相应的B超影像分析与计算算法。系统集成了图像上传、模型管理、图像分析、结果展示与导出、数据存储和管理、以及异常处理与日志记录模块。通过模型性能评估和多次测量跳跃区间分析,验证了系统的稳定性和可靠性。
技术关键词
B超影像
数据分析方法
关键点
图像分析模块
数据分析系统
数据管理模块
背膘厚度
训练深度学习模型
动态加载技术
信息数据处理终端
日志记录功能
模拟真实世界
深度学习分析
坐标
系统为您推荐了相关专利信息
电网关键设备
时序关联规则
数据分析方法
故障记录数据
专网
时间序列图像
三维点云模型
三维重建方法
掩膜
图像像素