摘要
本发明提供一种基于红外热成像和机器学习的母猪发情状态检测方法,所述方法包括:使用红外热像仪拍摄母猪正臀部红外热像图,根据发情状态标注图像,构建发情与未发情母猪的正臀部红外热像图数据集,并划分训练集与验证集,所述红外热像图包含外阴部位且位于图像中间;基于所述数据集和深度卷积神经网络构建母猪发情状态检测模型,并进行训练;拍摄待检测母猪正臀部的红外热像图,输入训练后的母猪发情状态检测模型判断发情状态;基于所述发情状态根据母猪配怀数据验证检测结果,将验证数据作为训练集重新投入模型进行迭代优化。本发明可以提高非接触式母猪发情状态检测的准确度。
技术关键词
红外热像图
状态检测方法
空间特征提取
深度卷积神经网络
红外热像仪
检测母猪
成像
母猪发情周期
数据验证
滑动时间窗口
时序
全局平均池化
输出模块
机器人系统
动态
训练集
系统为您推荐了相关专利信息
故障预测方法
高维特征向量
故障预测模型训练
空间特征分析
时序特征
知识图谱构建方法
实体间关系
知识图谱模型
网络模型结构
装备
评定方法
深度卷积神经网络模型
高分辨率摄像头
高清动态捕捉摄像头
面部表情特征
抗噪声
注意力
语义特征提取
空间特征提取
点云数据预处理
客户端
状态检测方法
双向通信通道
存储系统
平台