【摘 要】
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为了更好地解决育肥猪的体重预估问题,本研究通过获取育肥猪在不同生长阶段的图像和质量数据,利用计算机视觉技术将猪的侧视图像进行预处理、颜色特征处理、阈值分割及图像形
【基金项目】
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“十二五”国家科技支撑计划项目(2014BAD08B05)
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为了更好地解决育肥猪的体重预估问题,本研究通过获取育肥猪在不同生长阶段的图像和质量数据,利用计算机视觉技术将猪的侧视图像进行预处理、颜色特征处理、阈值分割及图像形态学处理,经过推导计算求出猪体的侧视面积,对一维体尺参数、侧视面积与体重进行数据拟合并建立数学模型。研究结果表明：在只考虑体尺单因素的影响时,拟合出的体重与体尺的相关性较小,其平均误差也较大。通过比较逐步回归法与MLP神经网络模型发现：MLP神经网络拟合模型相关性最好,相关性R2可达到0.993,平均相对误差为1.38%,可以很好地保证估测精度,
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