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申请/专利权人：甘肃农业大学

摘要：本发明提供一种基于计算机技术的藏羊胴体产量分级方法，涉及畜禽胴体产量分级领域，包括如下步骤：绵羊的选取与处理，数据采集，图像处理及数据提取，胴体特征点AI标定，结果与分析，本发明通过采用计算机视觉技术中的图像处理技术,对藏系绵羊胴体尺寸指标进行提取,通过相关性分析和通径分析阐明藏系绵羊胴体尺寸指标之间的相关关系,了解各项胴体体尺指标与胴体重相关影响的内在规律，并根据胴体尺寸提取数值进行胴体分级工作，提高了藏系绵羊的胴体产量分级效率。

主权项：1.一种基于计算机技术的藏羊胴体产量分级方法，其特征在于，包括如下步骤：1绵羊的选取与处理，包括:选取健康无病的800只藏系绵羊，其中2岁龄岗巴羊、4岁龄岗巴羊、2岁龄霍尔巴羊和4岁龄霍尔巴羊各200只，屠宰过程按照国标处理后，在-1℃～4℃，湿度85％～90％，胴体吊挂间距不小于10cm条件下预冷排酸12-24h，使得后腿肌肉最厚处中心温度降至4℃以下。2数据采集：对排酸后的胴体进行称重，在胴体分割之后，对去骨后腿肉、去骨前腿肉进行称重，完成胴体重和胴体前后腿的重量收集；3图像采集：对800只排酸之后的藏系绵羊胴体进行编号，配有T字尺，使用数码相机对全胴体侧视图图像进行采集，全胴体侧视图中测定的5个胴体指标分别为:胸宽:距离ABcm；正臀宽：距离CDcm；后腿宽：距离EFcm；体长：距离EGcm；4图像处理及数据提取：使用计算机进行图片筛选整理以及图像背景去除处理，并进行关键点的定位。；5胴体特征点AI标定：基于步骤4进行调整，得到数据集为800张藏羊胴体图像，以及其通过步骤4得到的关键点数据，将其按照8:2的比例划分为训练集和测试集其中训练集640张，测试集160张，得到预训练网络，将待检测图像输入至预训练网络中，得到AI标定点位数据；6结果与分析：6.1胴体指标的描述性分析：对不同品种与年龄的藏羊胴体特征指标分别进行描述统计，7个胴体尺指标胴体重、前腿重、后腿重、胸宽、后腿宽、正臀宽、体长的最大值、最小值、平均值、标准差和变异系数；6.2胴体指标的相关性分析：采用相关性分析表征800只藏系绵羊胴体重、前后腿重、体长、正臀宽、胸宽和后腿宽之间的相关性关系，其不同胴体指标之间的相关性规律；6.3胴体产肉量预测方程；6.4胴体产量级评价指标的等级划分；6.5人工智能胴体产量等级评定系统。

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