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基于深度学习的鸡脸识别与行为分析算法研究

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为探索深度学习在鸡脸识别及其行为分析中的应用,通过构建并训练深度神经网络实现了高效精确的个体识别和行为模式分析,为智能化农业和动物行为学研究提供技术基础.研究围绕鸡的个体识别,通过图像识别技术解决养鸡业的疫病传播问题.研究选用YOLOv4模型进行鸡脸和行为的识别,与Faster R-CNN网络模型相比,YOLOv4在精确度和召回率的精度上都优于Faster R-CNN,显著提升检测准确率,表现出较传统技术更优的实时检测能力.未来,研究将致力于数据集扩展和模型优化,以提高准确性和实用性,助力养殖业疫病防控.

陈嘉茹、侯英勇、王树臣、李尚民、邹修国、杜彬杰

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江苏华丽智能科技股份有限公司,江苏 常州 213100

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深度学习 鸡脸识别 行为分析 神经网络

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CZ20220011KC21135CE20222025CEIEC-2022-ZM02-0225BE2022379

2024

10.3969/j.issn.2097-065X.2024.08.008

数字农业与智能农机
湖北省农业机械工程研究设计院 湖北省农业机械学会

数字农业与智能农机

影响因子：0.11
ISSN：2097-065X
年,卷(期)：2024.(8)