[发明专利]基于人工智能的无参考物的测量方法在审
| 申请号: | 202110466198.2 | 申请日: | 2021-04-28 |
| 公开(公告)号: | CN113077485A | 公开(公告)日: | 2021-07-06 |
| 发明(设计)人: | 张永利;杨庆山 | 申请(专利权)人: | 北京神州慧达信息技术有限公司 |
| 主分类号: | G06T7/13 | 分类号: | G06T7/13;G06K9/46;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司: | 重庆百润洪知识产权代理有限公司 50219 | 代理人: | 姚琼斯 |
| 地址: | 100000 北京市房山区西潞街*** | 国省代码: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 基于 人工智能 参考 测量方法 | ||
1.基于人工智能的无参考物的测量方法,其特征在于,该人工智能的无参考物的测量方法采用图像采集模型和测量模型模块,所述图像采集模块和测量模型模块的具体使用方法如下,该人工智能的无参考物的测量方法具体流程步骤如下:
图像采集模块:
第一步:在相关设备上开发程序获取RGB图与深度图或点云数据,相关设备主要是手机,或带有能获取深度图的设备,或带有激光雷达等能获取点云数据的设备;
第二步:利用第一步开发的程序,对牲畜即目标物进行拍照,即对牲畜的侧面拍照,对死亡标的主要从标的侧面进行拍照,对活的标的,主要从标的上方或侧面进行拍照,拍照获取目标的RGB图与深度图或目标的点云数据;
第三步:根据获取的RGB图,送入判断模型,判断照片是否存在牲畜即标的物,如果存在标的物则进入下一步,如果不存在则返回重拍;
第四步:将获取目标的RGB图与深度图或目标的点云数据送入测量模型模块;
模型测量模块:
第一步:获取图像采集模块的数据,即获取RGB图与深度图或目标的点云数据;
第二步:送入到深度学习模型,提取牲畜的特征,深度学习模型包括主流的基于图像的分割模型与关键点模型,提取牲畜的颜色特征、纹理特征、轮廓特征及任意位置的深度、任意两点间的距离等数据特征;
第三步:将第二步中提取到的特征送入回归模型中;
第四步:获取第三步中回归模型的结果,即牲畜的长度/深度等测量数据。
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的无参考物的测量方法,其特征在于:该基于人工智能的无参考物的测量方法在保险公司理赔上的应用具体步骤如下:保险公司签订投保协议,当出现死亡的牲畜时,依次经过图像采集模块和测量模型模块,保险公司获取牲畜的长度/重量数据,保险公司勘察,牲畜测量数据满足保险公司要求,如果满足,保险公司进行理赔,如果不满足,再次回到图像采集模块,重新进行数据测量。
3.根据权利要求1所述的基于人工智能的无参考物的测量方法,其特征在于:该基于人工智能的无参考物的测量方法在养殖企业或养殖户中的应用具体步骤如下,首先养殖户或养殖企业对牲畜进行测量,然后依次经过图像采集模块和测量模型模块,获得牲畜的长度/重量数据,与历史数据对比分析,做出相应决策。
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