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申请/专利权人：华中农业大学
摘要：本发明属于计算机视觉和人工智能技术领域，公开了一种基于深度学习的猪活体B超影像数据分析方法与系统，旨在解决养猪业自动化测量中的效率低、误差大等问题。系统利用YOLOv8Pose模型进行关键点检测，实现对背膘厚度和眼肌深度的精准快速测量。具体步骤包括：构建包含多样性和全面性的B超影像数据集，进行检测框和关键点标注，应用数据增强策略训练深度学习模型，并开发相应的B超影像分析与计算算法。系统集成了图像上传、模型管理、图像分析、结果展示与导出、数据存储和管理、以及异常处理与日志记录模块。通过模型性能评估和多次测量跳跃区间分析，验证了系统的稳定性和可靠性。
主权项：1.一种基于深度学习的猪活体B超影像数据分析方法，其特征在于，通过构建特有数据集并使用人工智能模型对猪活体的B超影像进行全面分析，包括图像标注、数据增强、模型训练和实时系统构建；步骤包括在猪场收集B超影像数据，进行检测框和关键点标注，应用数据增强策略，选择并训练深度学习模型，开发用于分析和计算的算法，最终构建基于深度学习的分析系统并评估其性能。这种方法创新性地实现了对猪背膘厚度和眼肌深度的精确测量和分析。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华中农业大学 基于深度学习的猪活体B超影像胴体性状测定方法与系统
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