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摘要：本案涉及人工智能，提供一种基于单目摄像头的动物体在线核赔方法、装置及存储介质，方法包括：单目摄像头对焦动物体和标定板，动物体侧放于地面,标定板置于动物体腹部下方，拍摄画面中有动物体区域框和标定板区域框，动物体置于动物体区域框中；若当前帧动物体最小外包矩形区域和动物体区域框的IOU大于预设的交并阈值则继续执行，否则提示重新对焦；拍摄包含动物体和标定板的图像，将图像输入Cascade网络模型进行动物体区域识别，输出动物体最小外包矩形区域掩模；以动物体为中心分割出预分割图像送入体重识别模型，输出体长和体重信息，并结合动物体的面部图像识别获得的种类信息进行核赔。本发明通过模型在线核赔，保证公平性准则，且降低核赔成本。

主权项：1.一种基于单目摄像头的动物体在线核赔方法，其特征在于，包括以下步骤：控制单目摄像头对焦动物体和标定板，其中，动物体侧放于地面,标定板置于动物体腹部下方，单目摄像头的拍摄画面中显示有动物体区域框和标定板区域框，动物体置于动物体区域框中；判断当前帧的动物体最小外包矩形区域和拍摄画面中显示的动物体区域框的IOU是否大于预设的交并阈值，若大于，则继续执行，否则提示重新对焦；控制单目摄像头拍摄包含动物体和标定板的图像，将图像输入CascadeRCNN网络模型进行动物体区域的识别，输出动物体最小外包矩形区域掩模；以动物体为中心分割出预设尺寸的预分割图像送入经过训练的体重识别模型，输出体长和体重信息，并结合动物体的面部图像识别获得的种类信息，确定核赔结果，在拍摄前还采用Opencv的FindChessboardCorners函数寻找标定板的角点，获得标定板的面积计算比例尺度I，并在所述比例尺度I小于预设的比例尺度阈值时提示重新对焦，比例尺度I的公式为： 其中，Sb1代表为当前帧获得的标定板的面积；Sb1代表为画面中预设的标定板区域面积，以动物体为中心分割出预分割图像包括根据比例尺度I获得预分割图像的尺寸D宽度、D高度，其中，其中，D预设宽度、D预设高度是比例尺度I为1时的预分割图像的尺寸，所述体重识别模型为RESNET-50网络，利用体重识别模型进行体重识别的方法包括：收集多张标注有动物体的体长、体重信息的预分割图像，设定参考体长和参考体重，并将每张动物体图像标注的体长除以参考体长获取归一化的标注体长，每张动物体图像标注的体重除以参考体重获取归一化的标注体重，将所述预分割图像中一部分作为训练图像，一部分作为验证图像；将训练图像输入RESNET-50网络进行训练，RESNET-50网络输出体长识别分支和体重识别分支，将验证图像输入RESNET-50网络，直至输出达到预设的准确率阈值；将预分割图像输入至经过验证的RESNET-50网络，输出体长和体重的相对指标L_0和W_0，并分别与对应的参考体长、体重参数相乘，从而得到识别的体长L、体重W。

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