摘要
一种荣昌猪毛色识别与动态统计方法,其包括猪只目标检测网络模型与毛色识别网络模型,猪只目标检测网络模型对识别到的猪只进行跟踪抽取视频流中的帧,裁剪出猪只图像,生成猪只毛色持续追踪任务,确定猪只图像,将猪只图像输入猪只目标毛色识别网络模型,判断猪只图像是否具有供识别的毛色信息,根据该位置在区域内标注毛色类别信息,训练荣昌猪毛色识别网络模型。再根据模型判断猪只类别。通过本方法针对荣昌猪只的特征,有效的克服了传统人工识别耗时且易错的不足,大幅提升识别准确率、检测精度与统计效率,推动养殖管理的智能化和科学化发展。
技术关键词
动态统计方法
检测网络模型
协方差矩阵
卡尔曼滤波
置信度阈值
视频流
图像
识别神经网络
特征融合网络
匈牙利算法
元素
残差结构
卷积模块
动态更新
测量误差
样本
数据
速度
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SEM算法
估计概率密度函数
通信方法
信噪比
判决模块
工业加热设备
混合预测模型
开机控制方法
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周期
等效电路模型
估计优化方法
协方差矩阵
输入神经网络模型
参数
暗通道先验
检测网络模型
网络模块
雾天环境
图像