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禽类疾病智能预警与防治系统设计——基于深度学习与物联网

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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.

蔡少霖、吴丽文、蔡盛灶

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汕尾职业技术学院,广东 汕尾 516600

深圳麦迪普科技有限公司,广东 深圳 518000

禽类疾病 智能预警与防治 系统设计 深度学习 物联网

2023年汕尾职业技术学院校级科研课题2020年广东省普通高校青年创新人才类项目2021年广东省教育厅普通高校重点科研平台和项目

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2024

农村经济与科技
湖北省农业科学院 农村经济与科技杂志社

农村经济与科技

影响因子：0.297
ISSN：1007-7103
年,卷(期)：2024.35(12)
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