近年来,非洲猪瘟频发,对我国主要肉类食品安全和养猪业的健康发展造成了严重影响。为了及时发现疫情,以猪只常见咳嗽声为研究对象,基于智能语音模型进行识别,识别模型调试完成后,通过COM(组件对象模型)技术将Matlab建立的模型编译成DLL...近年来,非洲猪瘟频发,对我国主要肉类食品安全和养猪业的健康发展造成了严重影响。为了及时发现疫情,以猪只常见咳嗽声为研究对象,基于智能语音模型进行识别,识别模型调试完成后,通过COM(组件对象模型)技术将Matlab建立的模型编译成DLL文件,实现了算法的嵌入,设计了一款猪只咳嗽声识别与监测系统。系统采用Python编程语言和基于Bootstrap的Web前端框架,以Visual Studio 2019平台为基础,使用ASP.NET框架和WinForm设计了用户界面,实现了猪只咳嗽声的精确识别与监测,以期在猪只疫病发生后作出快速反应,从而提高生猪生产效率。展开更多
文摘近年来,非洲猪瘟频发,对我国主要肉类食品安全和养猪业的健康发展造成了严重影响。为了及时发现疫情,以猪只常见咳嗽声为研究对象,基于智能语音模型进行识别,识别模型调试完成后,通过COM(组件对象模型)技术将Matlab建立的模型编译成DLL文件,实现了算法的嵌入,设计了一款猪只咳嗽声识别与监测系统。系统采用Python编程语言和基于Bootstrap的Web前端框架,以Visual Studio 2019平台为基础,使用ASP.NET框架和WinForm设计了用户界面,实现了猪只咳嗽声的精确识别与监测,以期在猪只疫病发生后作出快速反应,从而提高生猪生产效率。
