专利名称：基于深度学习和图像处理的马体尺测量方法专利类型：发明专利 发明人：张婧婧，张靓靓，李勇伟，达新民，赵新苗，徐静
申请号：CN201911016728.2
申请日：20191024
公开号：CN110782467A
公开日：
20200211
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明涉及图像处理技术领域，具体为基于深度学习和图像处理的马体尺测量方法，该方法包括以下步骤：YOLACT的分割、马体分割图像的预处理、马体尺测量点的标定和马体尺的测量。基于YOLACT实例分割技术，完成马体与背景的快速、高性能分割；提出动态网格的测点标定方法，完成马体尺特征点的数据标定；采用Regress的多元线性回归方式，完成马体尺数据中胸围、管围的数据拟合及三维预测，并以像素为640*480两匹伊犁马体图像为例，定量获得了体尺测量结果；结果表明，基于深度学习和图像测量技术，可有效进行伊犁马体尺的自动测量并将其误差控制在较小范围之间，就大体型动物的体尺测量技术而言，该研究具备范例参考意义。 申请人：新疆农业大学
地址：830000 新疆维吾尔自治区乌鲁木齐市农大东路311号新疆农业大学
国籍：CN
代理机构：北京市京大律师事务所
代理人：刘玮
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