摘要
为应对禽类疾病对养殖业带来的挑战,基于深度学习与物联网技术,开发了一套禽类疾病智能预警与防治系统.通过在养殖场部署物联网设备,实时收集环境与禽体健康数据,并利用深度学习算法分析图像和视频数据,系统能够实现禽类疾病的早期诊断和精准预警.采用了卷积神经网络(CNN)和迁移学习技术,优化了模型的训练效率和预测准确性.结果显示,该系统能显著提升疾病控制效率,减少经济损失,保障食品安全,为养殖业的可持续发展提供技术支撑.
基金项目
2023年汕尾职业技术学院校级科研课题(SWKT23-005)
2020年广东省普通高校青年创新人才类项目(2020WQNCX200)
2021年广东省教育厅普通高校重点科研平台和项目(2021ZDZX1101)
NETL
NSTL
万方数据