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龙图腾网获悉玖兴农牧(涞源)有限公司申请的专利一种基于分割模型的肉鸡屠宰全过程管理方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118570736B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410842038.7，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种基于分割模型的肉鸡屠宰全过程管理方法及系统是由孙清辉;孙硕设计研发完成，并于2024-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于分割模型的肉鸡屠宰全过程管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机辅助农业数据监督处理技术领域，本发明提供的一种基于分割模型的肉鸡屠宰全过程管理方法及系统，本发明通过获取肉鸡屠宰全过程数据，并对影像数据进行预处理，利用分割模型进行自动分割与识别，实现了肉鸡屠宰过程的自动化与智能化管理。此外，系统还引入了自我优化与学习机制，通过遗传算法对模型进行优化训练，提高了模型的识别准确性。本发明还采用条件随机场方法对分割结果进行后处理，优化分割效果，提取感兴趣区域，并进行进一步的处理与分析，如计算面积与形状等。有效解决了传统肉鸡屠宰过程中图像质量不佳、标注数据获取困难等问题，提高了处理效率和准确性，为企业提供了更加高效、安全的产品管理方式。

本发明授权一种基于分割模型的肉鸡屠宰全过程管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于分割模型的肉鸡屠宰全过程管理方法，其特征在于，包括：S101、获取肉鸡屠宰全过程数据，肉鸡屠宰全过程数据包括肉鸡屠宰质量标准数据、肉鸡屠宰中各设备的运行数据以及肉鸡屠宰影像数据，将肉鸡屠宰影像数据存储至云端数据库，将鸡屠宰质量标准数据存储至本地服务器数据库；S102、根据肉鸡屠宰中各设备的运行数据，确定肉鸡屠宰工艺步骤，将肉鸡屠宰影像数据进行预处理，得到预处理后的肉鸡屠宰影像数据；S103、建立肉鸡屠宰影像各工艺步骤识别模型组，通过肉鸡屠宰影像各工艺步骤识别模型组对预处理后的肉鸡屠宰影像数据进行图像识别，得到各工艺步骤图像识别结果；S104、随机调取在云端数据库调取影像数据，将肉鸡抽检图像识别结果与各工艺步骤图像识别结果进行匹配，若匹配不成功，则生成模型识别故障预警信息；S105、根据模型识别故障预警信息，确定故障预警信息对应的肉鸡屠宰影像识别模型，调取存储至云端数据库的原始肉鸡屠宰数据作为训练集数据，调取与原始肉鸡屠宰数据对应的图像识别结果数据作为验证集，根据鸡屠宰质量标准数据确定故障预警信息对应的肉鸡屠宰影像识别模型的误差限制值，将原始肉鸡屠宰数据以及故障预警信息对应的肉鸡屠宰影像识别模型通过遗传算法模型进行训练优化，得到优化后的故障预警信息对应的肉鸡屠宰影像识别模型，并将优化后的故障预警信息对应的肉鸡屠宰影像识别模型将故障预警信息对应的肉鸡屠宰影像识别模型进行替换；S102、根据肉鸡屠宰中各设备的运行数据，确定肉鸡屠宰工艺步骤，将肉鸡屠宰影像数据进行预处理，得到预处理后的肉鸡屠宰影像数据，包括：根据肉鸡屠宰中各设备的运行数据，确定肉鸡屠宰工艺步骤，根据肉鸡屠宰工艺步骤构建图像预处理模块组，将存储至云端数据库的肉鸡屠宰影像数据以图像生成的时间进行排序，生成肉鸡屠宰影像数据序列表，将肉鸡屠宰影像数据序列表与图像预处理模块组中的图像预处理模块进行匹配，得到肉鸡屠宰影像数据对应的本地图像预处理模块，肉鸡屠宰影像数据通过对应的本地图像预处理模块进行图像预处理，得到预处理后的肉鸡屠宰影像数据；通过肉鸡屠宰中各设备的运行数据，确定肉鸡屠宰全过程中目前使用的设备信息，将目前使用的设备信息在预设的肉鸡屠宰工艺流程中进行匹配，确定肉鸡屠宰工艺步骤，在肉鸡屠宰工艺步骤中筛选需要进行图像识别的步骤，得到待图像识别工艺步骤，根据待图像识别工艺步骤建立图像预处理模块组；肉鸡屠宰工艺步骤构建图像预处理模块组包括毛鸡上挂图像预处理模块、肉鸡质量图像预处理模块、宰杀过程标准化图像预处理模块、浸烫脱毛图像预处理模块、内脏与头部处理图像预处理模块、产品质量图像预处理模块、产品分类图像预处理模块以及产品包装图像预处理模块；S103、建立肉鸡屠宰影像各工艺步骤识别模型组，通过肉鸡屠宰影像各工艺步骤识别模型组对预处理后的肉鸡屠宰影像数据进行图像识别，得到各工艺步骤图像识别结果，包括：肉鸡屠宰影像各工艺步骤识别模型组包括毛鸡上挂图像识别模型、肉鸡质量图像识别模型、宰杀过程标准化图像识别模型、浸烫脱毛图像识别模型、内脏与头部处理图像识别模型、产品质量图像识别模型、产品分类图像识别模型以及产品包装图像识别模型，将预处理后的肉鸡屠宰影像数据进行属性特征提取，得到肉鸡屠宰影像对应的肉鸡屠宰步骤，并对预处理后的肉鸡屠宰影像数据建立对应的肉鸡屠宰影像数据步骤标签，将肉鸡屠宰影像数据步骤标签与肉鸡屠宰影像各工艺步骤识别模型组进行匹配，得到肉鸡屠宰影像识别模型组匹配结果，将预处理后的肉鸡屠宰影像数据传输至对应的肉鸡屠宰影像识别模型后，对预处理后的肉鸡屠宰影像数据通过分割模型进行图像分割，将分割后的肉鸡屠宰影像通过对应的肉鸡屠宰影像识别模型进行识别，得到各工艺步骤图像识别结果；根据肉鸡屠宰工艺步骤，建立肉鸡屠宰影像各工艺步骤识别模型组，肉鸡屠宰影像各工艺步骤识别模型组用于对肉鸡屠宰工艺步骤中的每个步骤产生的图像数据进行特征标注，并将标注完成的图像传输至肉鸡屠宰影像各工艺步骤识别模型组对应的分割模型进行分割后的图像识别；将标注完成的图像输入到分割模型之前，对标注完成的图像进行去噪、增强对比度、调整亮度，得到预处理后的标注完成的图像；选择U-Net卷积神经网络作为训练模型，使用预处理后的标注完成的图像对模型进行训练，得到训练好的分割模型；将预处理后的肉鸡屠宰影像数据输入到训练好的分割模型中，模型自动将图像分割成不同的区域，包括鸡肉、鸡皮、骨骼、鸡头、鸡腿、鸡脖；对分割模型输出的结果进行后处理，通过条件随机场方法优化分割结果，提取出感兴趣的区域，并对其进行进一步的处理和分析，计算面积以及形状；S104、随机调取在云端数据库调取影像数据，将肉鸡抽检图像识别结果与各工艺步骤图像识别结果进行匹配，若匹配不成功，则生成模型识别故障预警信息，包括：随机调取预处理后的肉鸡屠宰影像数据中的原始数据生成时间，根据原始数据生成时间在云端数据库调取影像数据，得到抽检肉鸡屠宰影像，通过肉鸡屠宰质量标准数据确定原始图像检测标准，根据原始图像检测标准对抽检肉鸡屠宰影像进行预处理，得到预处理后的抽检肉鸡屠宰影像，在将预处理后的抽检肉鸡屠宰影像与预处理后的肉鸡屠宰影像数据进行匹配，若匹配成功，则将预处理后的抽检肉鸡屠宰影像代入至肉鸡屠宰影像识别模型组进行图像识别，得到肉鸡抽检图像识别结果，将肉鸡抽检图像识别结果与各工艺步骤图像识别结果进行匹配，若匹配不成功，则生成模型识别故障预警信息。

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