一种基于深度估计与多模态特征融合的生猪体重测量方法

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一种基于深度估计与多模态特征融合的生猪体重测量方法
申请号:CN202510876426
申请日期:2025-06-27
公开号:CN120628254A
公开日期:2025-09-12
类型:发明专利
摘要
本发明提供了一种基于深度估计与多模态特征融合的生猪体重测量方法,首先初始化并读取相机设置,捕获RGB图像,然后通过深度估计算法将RGB图像转换成深度图像序列,使用vit模型对深度图像进行特征提取,将提取的特征与深度估计中提取的rgb特征进行特征融合,并通过多层感知器回归模型来预测猪的体重。本发明利用单目RGB图像,通过深度估计神经网络重建目标的三维空间结构信息,采用先进的单目深度估计网络,通过Transformer编码器捕捉不同图像之间的相互关联和影响,并结合残差连接提升网络梯度传播效率,从而增强对猪只姿态变化、遮挡遮盖区域以及背景复杂性的鲁棒性,通过自动化测量大大降低人工成本,提升体重测量的精度和效率。
技术关键词
体重测量方法 模态特征 深度估计算法 深度特征提取 RGB特征 生成深度图像 单目深度估计 三维空间结构 融合特征 体重预测 编码器 多层感知器 网络 单目相机 注意力机制 跨模态 鲁棒性 中间层