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基于深度卷积神经网络的蛋鸡体温监测系统

Laying Hen Body Temperature Monitoring System based on Deep Convolutional Neural Network

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蛋鸡养殖是我国畜牧业的重要组成部分,蛋鸡的体温是影响其生长、产蛋和健康的重要指标.以蛋鸡体温监测为研究对象,提出一种基于深度卷积神经网络的蛋鸡体温监测系统,实现对蛋鸡的自动检测、定位、温度计算和异常报警.利用热红外相机采集蛋鸡的热红外图像,分别采用YOLOV3和YOLOV4 2种算法进行目标检测,对比分析2种算法在蛋鸡目标检测任务上的性能,结果表明,YOLOV4算法具有更高的准确率(95.60%)、召回率(94.80%)和mAP(96.10%).设计了一种基于聚类分析的蛋鸡体温异常检测方法,通过对像素值进行聚类,得到蛋鸡的异常温度阈值,对检测到的蛋鸡目标进行温度计算和异常判断,实现对异常蛋鸡体温的自动报警.

chickenthermal infrared imagestemperature monitoringdeep convolutional neural networkcluster analysis

杨雨彤、句金、任守华

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黑龙江八一农垦大学,黑龙江 大庆 163000

蛋鸡 热红外图像 体温监测 深度卷积神经网络 聚类分析

2023

10.19369/j.cnki.2095-9737.2023.10.014

现代畜牧科技
黑龙江省畜牧研究所

现代畜牧科技

影响因子：0.066
ISSN：2095-9737
年,卷(期)：2023.(10)
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