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申请/专利权人：玖兴农牧(涞源)有限公司

摘要：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。

主权项：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。

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