针对马品种登记中对马匹护照自动标记马匹外貌特征的需求,提出一种基于Mask R-CNN的马匹四肢别征的提取方法,对马匹四肢上别征进行精确检测和分割,并在马匹外貌特征图示中进行自动标记.利用新疆马业协会提供的马匹图像、网络爬虫和实地拍摄的图像,构建马匹四肢别征数据集,在Mask R-CNN框架上对单个模型与马匹模型、四肢模型和别征模型进行对照实验,4个模型的AP值分别为83.7％、91.5％、90.1％和89.2％.发现单个模型进行三层分割会使像素点存在歧义性,无法对马匹外貌特征进行自动标记.实验结果表明,使用3个模型联级进行检测与分割,效果显著,实现了马匹四肢别征的自动标记.

马匹外貌特征:Mask R-CNN;图像处理;自动标记

新疆农业大学计算机与信息工程学院,新疆乌鲁木齐830052

[1]迪力夏提·多力昆;张太红;冯向萍-.基于Mask R-CNN的马匹四肢别征提取方法研究与应用)[J].电子设计工程,2022(15):172-175,180

马品种登记

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