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申请/专利权人：华南农业大学

摘要：本发明公开了一种肉鸭体重估测方法及其估测系统，所述肉鸭体重估测方法包括：S1：获取肉鸭原始相关图像；S2：对所述肉鸭原始相关图像进行预处理操作，得到肉鸭相关图像；S3：判断所述肉鸭相关图像是否包含肉鸭，若是，进入步骤S4，否则，返回步骤S1；S4：根据所述肉鸭相关图像，得到肉鸭体重的估测结果。本发明所提供的肉鸭体重估测方法及其估测系统，能够提高肉鸭体重测量效率。

主权项：1.一种肉鸭体重估测方法，其特征在于，所述肉鸭体重估测方法包括：S1：获取肉鸭原始相关图像；S2：对所述肉鸭原始相关图像进行预处理操作，得到肉鸭相关图像；S3：判断所述肉鸭相关图像是否包含肉鸭，若是，进入步骤S4，否则，返回步骤S1；S4：根据所述肉鸭相关图像，得到肉鸭体重的估测结果；所述步骤S4包括：S41：利用神经网络对所述肉鸭相关图像进行分割处理，得到肉鸭分割图像；S42：对所述肉鸭分割图像进行二值化处理，得到肉鸭二值化图像；S43：对所述肉鸭二值化图像进行数学处理，得到数学处理结果；S44：利用所述数学处理结果和肉鸭相关信息，得到所述肉鸭体重的估测结果；所述肉鸭相关信息包括肉鸭编号和肉鸭位置，所述步骤S43包括：S431：分别对所述肉鸭二值化图像添加外接矩形和最大内切圆；S432：分别计算所述外接矩形的相对像素面积和所述最大内切圆的相对像素面积；S433：计算所述外接矩形的相对像素面积和所述最大内切圆的相对像素面积之差的绝对值；S434：根据所述绝对值，得到校正系数；S435：根据所述外接矩形、所述最大内切圆、所述校正系数、肉鸭编号以及肉鸭位置，利用BP神经网络，得到所述肉鸭体重的估测结果；所述步骤S435包括：S4351：获取所述外接矩形、所述最大内切圆、所述校正系数、肉鸭编号以及肉鸭位置，以生成数据集；S4352：对所述数据集进行预处理操作，得到预处理结果；S4353：将所述预处理结果划分为训练集和测试集；S4354：利用所述训练集对所述BP神经网络进行训练，得到训练好的BP神经网络；S4355：将所述测试集输入至所述训练好的BP神经网络中进行验证，得到验证结果；S4356：根据所述验证结果、肉鸭真实体重值、鸭群体重的平均值以及试验次数，得到最优可决系数；S4357：根据所述最优可决系数，得到所述肉鸭体重的估测结果；所述步骤S4352中，所述预处理操作包括：对所述数据集中错误和或丢失和或无效数据进行删除，以及利用插值法对删除数据进行补全；所述步骤S4356包括：根据所述验证结果、肉鸭真实体重值、鸭群体重的平均值以及试验次数，得到可决系数，其中，所述可决系数为： 式中，表示BP神经网络输出的肉鸭体重估测结果，表示真实肉鸭体重测量的平均值，yw表示肉鸭体重测量的真实值，i表示试验次数；根据预设阈值判断所述可决系数是否为最优可决系数，若是，将所述可决系数作为所述最优可决系数，否则，返回步骤S4354。

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