摘要
本发明公开了一种基于实例分割的仔猪窝均重估测方法，包括以下步骤：S1、数据采集；S2、数据预处理；S3、仔猪目标检测；进行仔猪目标检测；S4、构建实例分割模型OD_SeGAN，输出每只仔猪的实例分割掩码；S5、统计掩码区域内的像素点数，作为体重估算模型的输入特征；采用最小二乘法构建线性回归模型，以实现像素面积与体重之间的最优映射；S6、窝均重计算与多帧融合估测：基于S4中分割结果，计算仔猪像素面积平均值；在估测阶段，系统在每帧图像中统计该栏位所有分割出的仔猪实例数量，并对其估测体重求平均，得到当前帧的窝均重估计值。本发明能够在复杂遮挡条件下对仔猪进行精确分割，然后结合像素回归和线性拟合技术估算窝均重。
