摘要
本发明提供的一种基于深度学习的猪体姿态识别方法,包括以下步骤:S1.获取样本数据集;S2.确定训练完成的图像分割模型;S3.将样本数据集输入至训练完成的图像分割模型中,得到猪体不同部位的掩码图;S4.根据掩码图确定像素数据集;S5.确定n种像素数据作为姿态识别数据;S6.确定训练完成的姿态识别模型;S7.获得待识别姿态猪体不同部位的掩码图;S8.根据姿态标签确定猪体姿态;通过上述方法,能够减少数据参数,降低姿态识别成本,提高姿态识别准确率。
技术关键词
姿态识别方法
图像分割模型
姿态识别模型
注意力
空间金字塔池化
皮尔逊相关系数
数据
解码器
输入端
标签
模块
输出端
样本
多层感知机层
像素块
编码器
可读存储介质
机器学习模型
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电池健康状态
深度学习模型
充放电数据
通道注意力机制
充放电特征
温度测量方法
深度学习神经网络
接触式
红外温度传感器
测温
GIS设备
注意力模型
SF6气体浓度
热传导方程
因子
强度预测方法
神经网络特征
特征提取网络
数据特征提取
规则格网
黄土地质
自动判别方法
指标
注意力
花朵授粉算法