[发明专利]一种基于图像处理的猪只体重测量方法、装置及存储介质

权利要求书

1.一种基于图像处理的猪只体重测量方法，其特征在于，包括以下步骤：

对猪只图像进行预处理；

对预处理后的猪只图像进行猪脸特征识别，判断是否存在完整的猪脸特征，若存在，则提取猪只图像中的特征数据；

将猪脸图像的特征数据与预设特征权重模型进行匹配，得到该猪脸图像对应的猪只体重。

2.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的猪只体重测量方法，其特征在于，对猪只图像进行预处理，具体包括以下步骤：

对猪只图像进行灰度处理，得到灰度图像；

对灰度图像进行滤波处理。

3.根据权利要求2所述的一种基于图像处理的猪只体重测量方法，其特征在于，对预处理后的猪只图像进行猪脸特征识别，判断是否存在完整的猪脸特征，具体包括以下步骤：

训练Haar分类器；

使用Haar分类器对猪只图像进行检测，依次检测是否存在猪脸的面部轮廓、双眼、单只眼睛和鼻子，若存在，则在图像中标记特征所对应的区域；

判断检测结果是否存在完整的猪脸特征，若存在，则提取猪只图像中的特征数据。

4.根据权利要求3所述的一种基于图像处理的猪只体重测量方法，其特征在于，将猪脸图像的特征数据与预设特征权重模型进行匹配，具体包括以下步骤：

通过最小二乘法回归计算计算预设样本中的猪脸特征数据，得到对应猪只体重的权重模型；

根据猪脸特征数据和权重模型，计算得到目标猪只的体重。

5.根据权利要求1-4任一所述的一种基于图像处理的猪只体重测量方法，其特征在于，通过最小二乘法回归计算计算预设样本中的猪脸特征数据，得到对应猪只体重的权重模型，具体包括以下步骤：

对猪脸特征样本进行线性拟合，得到权重模型：

h_θ(x₁，x₂，...x_n)＝θ₀+θ₁x₁+...+θ_nx_n

其中，θ_i(i＝0，1，2...n)为模型参数，x_i(i＝0，1，2...n)为每个样本的n个特征值；

建立损失函数：

通过损失函数对拟合函数的θ_i(i＝0，1，...n)求导，并令导数为0，可得：

对上式进行求解，得到权重模型参数θ_i(i＝0，1，2...n)的值。

6.一种基于图像处理的猪只体重测量装置，其特征在于，包括：

预处理单元，用于对猪只图像进行预处理；

猪脸特征识别单元，用于对预处理后的猪只图像进行猪脸特征识别，判断是否存在完整的猪脸特征，若存在，则提取猪脸图像中的特征数据；

权重匹配单元，用于将猪脸图像的特征数据与预设特征权重模型进行匹配，得到该猪脸图像对应的猪只体重。

7.根据权利要求6所述的一种基于图像处理的猪只体重测量装置，其特征在于，预处理单元包括：

灰度处理模块，用于对猪只图像进行灰度处理，得到灰度图像；

滤波处理模块，用于对灰度图像进行滤波处理。

8.根据权利要求7所述的一种基于图像处理的猪只体重测量装置，其特征在于，猪脸特征识别单元包括：

训练模块，用于训练Haar分类器；

检测模块，用于使用Haar分类器对猪只图像进行检测，依次检测是否存在猪脸的面部轮廓、双眼、单只眼睛和鼻子，若存在，则在图像中标记特征所对应的区域；

判断模块，用于判断检测结果是否存在完整的猪脸特征，若存在，则提取猪只图像中的特征数据。