摘要
本申请涉及图像识别技术领域,其具体地公开了一种基于红外热成像技术的鸭喙发育图像识别方法,其利用红外成像仪采集目标鸭子对象的鸭喙红外图像,对其进行图像降噪处理后通过数据增强技术生成新的图像样本,以获得鸭喙红外图像的增强数据集,进而通过基于深度学习的图像处理技术对生成的各个鸭喙红外图像进行图像特征提取和细粒度特征增强处理,以提取出各个鸭喙红外图像的鸭喙特征表示,接着,通过对各个鸭喙红外图像的鸭喙特征表示进行本质特征挖掘,以此来智能识别鸭喙所处的发育阶段。这样,可以有效提高鸭喙发育状态识别的准确性和效率,为家禽养殖业提供一种高效、准确的鸭喙发育评估工具。
技术关键词
红外热成像技术
图像识别方法
语义
图像像素
红外成像仪
度量
矩阵
余弦函数值
卷积神经网络模型
家禽养殖业
细粒度特征
图像特征提取
聚类
图像识别技术
图像处理技术
鸭子
核心
数据
分层
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文本