摘要
本发明公开基于点云和深度学习的非接触式活体测定猪背膘厚的方法。所述模型建立方法包括深度图像采集,图像筛选,图像分割,深度图像转点云,获取猪背部点云信息;点云预处理,使用猪背部点云信息,构建点云深度学习回归模型对背部点云特征进行提取,模型训练;深度学习模型包括对点云下采样,使用三个层次的点云局部几何特征提取模块,前两层分三个尺度聚合点云局部特征,最后一层聚合点云全局特征,并采用浅层细节结合深层语义的特征融合策略来兼顾局部细节与全局语义以提高模型预测精度。本发明能在不直接接触动物的情况下,快速精准地获取表面信息,通过点云数据,结合深度学习模型进行预测,为育种养殖行业提供高效便捷的表型测定手段。
技术关键词
点云深度学习
点云特征
特征提取模块
深度学习模型
点云信息
层级化特征学习
深度学习回归模型
交互式图像分割
全局信息融合
接触式
融合策略
多尺度特征提取
模型建立方法
数据
点云局部
语义
多层次
系统为您推荐了相关专利信息
负载特征数据
负载预测方法
深度卷积神经网络
多尺度
长短期记忆网络
性别识别方法
主动学习框架
残差注意力机制
归一化模块
度量
全局路径规划
路径生成方法
三维地形数据
飞行器
RRT算法
形式呈现给用户
门票
特征提取模块
帖子
民航运输技术
多尺度卷积神经网络
识别方法
长短期记忆网络
深度学习模型
多模态特征融合