【摘 要】
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随着生猪养殖业的规模化程度越来越高,对计算机技术的各方面需求也随之增加。为提高生猪养殖业的信息化水平,需改进传统方式中获取猪体重困难、易导致猪应激现象发生等问题,实现高效快速的生猪体重估测。本研究基于机器视觉与机器学习相结合的方式,提出使用Mask R-CNN实例分割算法实现猪轮廓分割,获取猪图像特征信息,利用Stacking模型拟合猪图像特征与体重关系,实现猪体重估测。本研究主要工作内容如下:（
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随着生猪养殖业的规模化程度越来越高,对计算机技术的各方面需求也随之增加。为提高生猪养殖业的信息化水平,需改进传统方式中获取猪体重困难、易导致猪应激现象发生等问题,实现高效快速的生猪体重估测。本研究基于机器视觉与机器学习相结合的方式,提出使用Mask R-CNN实例分割算法实现猪轮廓分割,获取猪图像特征信息,利用Stacking模型拟合猪图像特征与体重关系,实现猪体重估测。本研究主要工作内容如下:（1）研究各类图像分割算法的原理与实际效果,结合猪场实际环境,分析各类分割模型的适用程度,最终选取Mask R-CNN模型作为图像分割研究算法。搭建Detectron2平台,保障模型的训练效率。（2）优化Mask R-CNN模型结构,主要包括调整Resnet50的网络结构,构建4种不同类型的特征提取网络,用于满足猪图像特征提取多样化,结合猪图像特征,通过区域建议网络RPN的参数优化获取3种目标框输入尺寸,共组成12种图像分割模型。比较模型分割评价指标,得出优化后的模型对像素的平均分割精度m PA达到96.95%,可较有效地对猪特征进行分割提取。（3）利用图像处理方式,对分割后的图像进行特征提取,得到猪轮廓像素面积、周长、体长、体宽、离心率与偏差等特征,制作特征与体重对应的数据集。（4）构建以Xgboost、随机森林RF与BP神经网络为初级训练器,简单线性回归为次级训练器的Stacking模型,用于猪图像特征与体重的模型建立,试验结果表明:Stacking模型效果比各初级训练器模型更好,模型泛化性更强,模型估测值与真实值决定系数R~2为0.9889,平均绝对误差MAE为1.272kg以及均方误差MSE为2.760kg。（5）以Python中Py QT5的框架编辑用户图像操作界面,开发智能体重估测软件。该软件可实现猪图像特征信息获取以及体重估测,可为养殖人员提供有效的体重估测软件帮助,有效地缓解传统称重压力。本文研究育肥猪体重估测方法对生猪养殖业的发展有一定的促进作用。
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