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牛脸识别技术研究进展及应用场景分析
被引量：
1
1
作者
刘晋维
郭雷风
+1 位作者
刘东昊
袁明
《北方牧业》
2025年第1期13-13,共1页
牛脸识别技术对于提高养殖效率和动物福利发挥着重要作用。本文介绍了牛脸识别技术在个体识别领域中的优势和当前牛脸识别主要技术架构,分析了牛脸识别技术在数据质量、面部特征变化和数据安全性方面所面临的挑战,列举了牛脸识别技术在...
牛脸识别技术对于提高养殖效率和动物福利发挥着重要作用。本文介绍了牛脸识别技术在个体识别领域中的优势和当前牛脸识别主要技术架构,分析了牛脸识别技术在数据质量、面部特征变化和数据安全性方面所面临的挑战,列举了牛脸识别技术在个体精准管理、疾病预防控制和保险理赔方面的应用案例,展望了此技术在未来畜牧业中的广泛应用和发展潜力,为实现智能化牧场管理提供参考,助力精准化养殖的发展。1研究背景随着大数据、人工智能和物联网等技术的发展,畜牧业正在向现代化迈进。精准化养殖作为现代畜牧业的一种创新模式,对于推动畜牧业高质量发展具有重要意义,而个体识别技术是精准化养殖的基础。当前,牛只个体识别主要分为接触式识别和非接触式识别两类。常见的接触式识别包括耳标、项圈、无线射频识别(RFID)、截耳法、烙印等。这类方法虽然操作简单且成本低,但容易发生丢失或损坏,并且产生牛只健康问题,存在较大的局限性。
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关键词
精准化养殖
面部特征
数据安全性
牛脸识别
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职称材料
基于改进的轻量版SOLOv2红鳍东方鲀实例分割方法
被引量：
3
2
作者
何佳琦
周思艺
+3 位作者
唐晓萌
胡显辉
王魏
蔡克卫
《华中农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第3期71-79,共9页
为解决红鳍东方鲀养殖密度不均导致图像分割精度低和小目标分割效果差的问题,提出一种改进的轻量版SOLOv2实例分割方法。首先进行可变形卷积(deformable convolutional networks,DCN)网络结构的优化调整,通过在卷积核上增加偏移参数,调...
为解决红鳍东方鲀养殖密度不均导致图像分割精度低和小目标分割效果差的问题,提出一种改进的轻量版SOLOv2实例分割方法。首先进行可变形卷积(deformable convolutional networks,DCN)网络结构的优化调整,通过在卷积核上增加偏移参数,调整卷积的感受野,使感受野与物体的实际形状更加贴近;再在残差模块最后一层引入无参数注意力机制SimAM,捕捉图像中更多的局部信息,获得不同尺度的目标特征,优化模型对小目标分割的性能。试验结果显示,改进后的轻量版SOLOv2模型较原有模型平均分割精度提高了3.7个百分点,对小目标的分割精度提升了1.4个百分点,同时加入DCN和SimAM注意力模块后,模型的分割精度提高到65.2%。结果表明,改进后的SOLOv2模型可以提高边界处的细节感知能力,强化模型对小目标鱼群特征的提取能力,可用于高密度场景下的精准实例分割,实现红鳍东方鲀鱼群目标精准像素级分割。
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关键词
实例分割
分割
精
度
注意力机制
小目标
精准化养殖
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职称材料
题名
牛脸识别技术研究进展及应用场景分析
被引量：
1
1
作者
刘晋维
郭雷风
刘东昊
袁明
机构
山西农业大学软件学院
中国农业科学院农业信息研究所
河北省畜牧良种工作总站
西安交通工程学院
出处
《北方牧业》
2025年第1期13-13,共1页
文摘
牛脸识别技术对于提高养殖效率和动物福利发挥着重要作用。本文介绍了牛脸识别技术在个体识别领域中的优势和当前牛脸识别主要技术架构,分析了牛脸识别技术在数据质量、面部特征变化和数据安全性方面所面临的挑战,列举了牛脸识别技术在个体精准管理、疾病预防控制和保险理赔方面的应用案例,展望了此技术在未来畜牧业中的广泛应用和发展潜力,为实现智能化牧场管理提供参考,助力精准化养殖的发展。1研究背景随着大数据、人工智能和物联网等技术的发展,畜牧业正在向现代化迈进。精准化养殖作为现代畜牧业的一种创新模式,对于推动畜牧业高质量发展具有重要意义,而个体识别技术是精准化养殖的基础。当前,牛只个体识别主要分为接触式识别和非接触式识别两类。常见的接触式识别包括耳标、项圈、无线射频识别(RFID)、截耳法、烙印等。这类方法虽然操作简单且成本低,但容易发生丢失或损坏,并且产生牛只健康问题,存在较大的局限性。
关键词
精准化养殖
面部特征
数据安全性
牛脸识别
分类号
S823 [农业科学—畜牧学]
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职称材料
题名
基于改进的轻量版SOLOv2红鳍东方鲀实例分割方法
被引量：
3
2
作者
何佳琦
周思艺
唐晓萌
胡显辉
王魏
蔡克卫
机构
大连海洋大学信息工程学院
大连民族大学机电工程学院
出处
《华中农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第3期71-79,共9页
基金
设施渔业教育部重点实验室(大连海洋大学)开放课题(202314)
辽宁省教育厅科学研究项目(JL202015)。
文摘
为解决红鳍东方鲀养殖密度不均导致图像分割精度低和小目标分割效果差的问题,提出一种改进的轻量版SOLOv2实例分割方法。首先进行可变形卷积(deformable convolutional networks,DCN)网络结构的优化调整,通过在卷积核上增加偏移参数,调整卷积的感受野,使感受野与物体的实际形状更加贴近;再在残差模块最后一层引入无参数注意力机制SimAM,捕捉图像中更多的局部信息,获得不同尺度的目标特征,优化模型对小目标分割的性能。试验结果显示,改进后的轻量版SOLOv2模型较原有模型平均分割精度提高了3.7个百分点,对小目标的分割精度提升了1.4个百分点,同时加入DCN和SimAM注意力模块后,模型的分割精度提高到65.2%。结果表明,改进后的SOLOv2模型可以提高边界处的细节感知能力,强化模型对小目标鱼群特征的提取能力,可用于高密度场景下的精准实例分割,实现红鳍东方鲀鱼群目标精准像素级分割。
关键词
实例分割
分割
精
度
注意力机制
小目标
精准化养殖
Keywords
instance segmentation
segmentation accuracy
attention mechanism
small objects
precision farming
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
牛脸识别技术研究进展及应用场景分析
刘晋维
郭雷风
刘东昊
袁明
《北方牧业》
2025
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于改进的轻量版SOLOv2红鳍东方鲀实例分割方法
何佳琦
周思艺
唐晓萌
胡显辉
王魏
蔡克卫
《华中农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023
3
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职称材料
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