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申请/专利权人：易采天成(郑州)信息技术有限公司
摘要：本发明公开了一种基于牛背图像和身高体长数据的牛只体重估测方法及系统。本发明首先将牛只的体直长、身高和牛背掩码图像作为体重估测的输入数据，采用图像与数据融合模块对多个数据进行加权拼接获得高维复合数据；其次提出双注意力残差的SCA‑ConvNet特征提取网络，旨在利用深度神经网络自主学习的能力提高网络对于有效信息的关注度；最后设计一个体重、身高和体直长多任务输出的回归预测网络，旨在让不同任务的特征进行相互学习，并且将多个任务的损失值进行加权用于约束网络模型的训练。本发明同时采用数据与图像数据进行体重估测，模型中加入空间注意力和通道注意力机制，最后通过多任务预测和损失计算的方式，使得本发明能够进一步降低体重估测的误差。
主权项：1.基于牛背图像和身高体长数据的牛只体重估测方法，其特征在于该方法首先对牛背掩码图像和身高体长数据进行加权构造，获得包含更多可学习特征的高维数据；其次设计一种通道注意力和空间注意力残差的SCA-ConvNet网络，从高维数据中提取相关特征，并且使用体重、身高和体长多个预测任务的损失值共同监督学习，提高牛只体重估测精度；具体包括如下步骤：S1、采集牛背图像、牛身高、牛体长和牛体重数据，训练牛只背部的实例分割深度学习模型，用于分割获取牛背掩码图像；并将牛背掩码图像、身高、体长和体重对应成组，组成完整的数据集，将数据集分为训练集和测试集；S2、基于SCA-ConvNet网络对牛背掩码图像以及牛只身高体长进行数据处理；S3、使用步骤S1中的训练集构建损失函数，对步骤S2中所述的SCA-ConvNet网络进行训练，当总损失下降到趋于稳定时结束训练，得到训练好的牛只体重估测模型；S4、将步骤S1中所述的测试集中的数据输入训练好的牛只体重估测模型中，进行牛只的体重估测并比较误差。
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权利要求：
百度查询： 易采天成(郑州)信息技术有限公司 基于牛背图像和身高体长数据的牛只体重估测方法及系统
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