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龙图腾网获悉天津农学院申请的专利猪的背膘厚度、眼肌面积和肌内脂肪含量的无损测定方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116823920B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310650120.5，技术领域涉及：G06T7/62；该发明授权猪的背膘厚度、眼肌面积和肌内脂肪含量的无损测定方法是由刘同海;刘文正;孟玉环;郭田田;王雪;李之涵设计研发完成，并于2023-06-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本猪的背膘厚度、眼肌面积和肌内脂肪含量的无损测定方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种猪的背膘厚度、眼肌面积和肌内脂肪含量的无损测定方法，首先获取猪的B超图像；对猪的B超图像进行优化和数据增强，并输入图像分割模型，分割为背膘区域掩膜、眼肌区域掩膜和背膘、眼肌区域；使用格林公式计算背膘区域掩膜面积和周长、眼肌面积，根据所述背膘区域掩膜面积和周长确定猪的背膘厚度；去除背膘、眼肌区域图像中的背膘区域图像，得到眼肌区域图像；对眼肌区域图像进行彩色直方图均衡化，提取灰度‑梯度共生矩阵参数；将猪的背膘厚度、眼肌面积和灰度‑梯度共生矩阵参数输入循环神经网络预测模型进行预测，得到肌内脂肪含量。基于本发明的无损测定方法，摆脱了以往需要对猪进行屠宰的方法。

本发明授权猪的背膘厚度、眼肌面积和肌内脂肪含量的无损测定方法在权利要求书中公布了：1.一种猪的背膘厚度、眼肌面积和肌内脂肪含量的无损测定方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，获取猪的B超图像； 步骤2，对步骤1中获取到的猪的B超图像进行优化和数据增强，将数据增强后的猪的B超图像输入预先训练完成的图像分割模型，并基于预先训练完成的图像分割模型进行感兴趣区域分割，将优化过后的猪的B超图像分割为背膘区域掩膜、眼肌区域掩膜和背膘、眼肌区域； 步骤3，使用格林公式计算背膘区域掩膜面积和周长、眼肌区域掩膜图像中的眼肌面积，根据所述背膘区域掩膜面积和周长确定猪的背膘厚度； 所述步骤3包括以下步骤： S3.1：将背膘区域掩膜图像和眼肌区域图像转换为二值图像； S3.2：分别对背膘区域掩膜和眼肌区域的二值图像进行像素点遍历，并在相邻的两个像素点的位置差不超过1时，存储所有背膘区域掩膜和眼肌区域的二值图像的轮廓点； S3.3：使用格林公式将存储的所有轮廓点进行合成，并对合成的轮廓进行积分，得到背膘区域掩膜面积和眼肌区域掩膜图像中的眼肌面积； S3.4：对存储的所有轮廓点的像素进行计算，得到背膘区域掩膜周长； S3.5：根据背膘区域掩膜面积和周长，计算出背膘区域的宽度，即为猪的背膘厚度； 步骤4，去除背膘、眼肌区域图像中的背膘区域图像，得到眼肌区域图像； 所述步骤4具体包括以下步骤： S4.1：将背膘区域掩膜图像和背膘、眼肌区域图像转换为二值图像； S4.2：分别对背膘区域掩膜图像和背膘、眼肌区域图像的二值图像进行像素遍历，并在相邻的两个像素点的位置不超过1时，存储所有的轮廓点； S4.3：使用格林公式将存储的所有的轮廓点合成轮廓，并对合成的轮廓进行积分，得到背膘区域掩膜面积和背膘、眼肌区域图像中的背膘面积、眼肌面积以及背膘、眼肌区域图像中的不感兴趣区域面积； S4.4：比较背膘区域掩膜面积、背膘、眼肌区域图像中的背膘面积、眼肌面积和背膘、眼肌区域图像中的不感兴趣区域面积之间的大小； S4.5：当背膘区域掩膜面积与背膘、眼肌区域图像中的背膘面积的大小相差小于10，将背膘、眼肌区域图像中的背膘区域图像的像素点设置为黑色，得到眼肌区域图像； 步骤5，对眼肌区域图像进行彩色直方图均衡化，提取灰度-梯度共生矩阵参数； 步骤6，将猪的背膘厚度、眼肌面积和灰度-梯度共生矩阵参数输入预先训练完成的循环神经网络预测模型进行预测，得到肌内脂肪含量。

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