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走近智能化CF体系:“AI+养猪”的黑科技
1
作者
鞠铁柱
袁维稀
《今日养猪业》
2019年第5期50-52,共3页
俗话说,猪粮安天下。长期以来,养猪业一直是影响国计民生的重要产业。随着人工智能技术与传统养猪产业的不断融合创新,成熟的AI领域黑科技必将加速生猪养殖企业的转型升级,同时带来颠覆性的革新。俗话说,猪粮安天下。长期以来,养猪业一...
俗话说,猪粮安天下。长期以来,养猪业一直是影响国计民生的重要产业。随着人工智能技术与传统养猪产业的不断融合创新,成熟的AI领域黑科技必将加速生猪养殖企业的转型升级,同时带来颠覆性的革新。俗话说,猪粮安天下。长期以来,养猪业一直是影响国计民生的重要产业。
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关键词
融合创新
人工智能技术
转型升级
猪粮安天下
养猪业
养猪产业
AI
智能化
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职称材料
基于改进实例分割算法的智能猪只盘点系统设计
被引量：
22
2
作者
胡云鸽
苍岩
乔玉龙
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第19期177-183,共7页
基于图像处理的动物资产计数方法,不仅可以减少人工投入,还可以缩短生物资产的计数周期,但该方法受光照条件影响严重,并且当动物间相互挤压、遮挡时,计数精度较差。针对这些问题,该研究提出了一种基于图像实例分割算法的生猪计数网络。...
基于图像处理的动物资产计数方法,不仅可以减少人工投入,还可以缩短生物资产的计数周期,但该方法受光照条件影响严重,并且当动物间相互挤压、遮挡时,计数精度较差。针对这些问题,该研究提出了一种基于图像实例分割算法的生猪计数网络。针对光照和目标边缘模糊问题,利用拉普拉斯算子进行图像预处理。对Mask R-CNN网络的特征提取网络进行改进,在原始特征金字塔网络(Feature Pyramid Network,FPN)后面增加一条自底向上的增强路径,直接将低层边缘位置特征与高层特征相融合,提高对目标边缘轮廓的识别能力,对非极大值抑制过程和损失函数进行优化和改进,以提高分割精度。在河北丰宁、吉林金源和内蒙古正大3个试验猪场进行测试,验证本文网络的计数精度。采集设备在3个试验猪场共采集2400张图像,经图像预处理去除模糊和光线差的图像,从剩余的图像中随机选取共1250张图像作为原始数据集,其中丰宁猪场500张、金源猪场500张,正大猪场250张。将各猪场的原始数据集分别按2:2:1的比例分为3部分,包括训练集905张,验证集95张,测试集250张,对原始训练集和验证集进行数据增强,最终得到训练集图像1500张,验证集图像150张,测试集图想250张。河北和吉林的试验猪场,每栏猪只数目为12~22头,各测试100张图像,完全准确清点的图像比例分别为98%和99%,满足实际应用要求。内蒙古试验猪场的单栏猪只密度大,每栏猪只数目平均80头,测试50张图像,完全准确清点的图像比例为86%。该研究所提出的猪只盘点系统,通过修改网络增强图像中目标特征信息提取和优化边界框回归过程,减少由于光线差和遮挡导致的目标漏检情况,解决了基于图像分割算法的猪只盘点中光照、模糊以及遮挡等问题,能够满足单栏饲养密度为1.03~1.32头/m^2的养殖场的猪只盘点需求。
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关键词
图像处理
算法
目标检测
实例分割
猪只计数
深度学习
特征金字塔网络
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职称材料
题名
走近智能化CF体系:“AI+养猪”的黑科技
1
作者
鞠铁柱
袁维稀
机构
北京小龙潜行科技有限公司
出处
《今日养猪业》
2019年第5期50-52,共3页
文摘
俗话说,猪粮安天下。长期以来,养猪业一直是影响国计民生的重要产业。随着人工智能技术与传统养猪产业的不断融合创新,成熟的AI领域黑科技必将加速生猪养殖企业的转型升级,同时带来颠覆性的革新。俗话说,猪粮安天下。长期以来,养猪业一直是影响国计民生的重要产业。
关键词
融合创新
人工智能技术
转型升级
猪粮安天下
养猪业
养猪产业
AI
智能化
分类号
F32 [经济管理—产业经济]
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职称材料
题名
基于改进实例分割算法的智能猪只盘点系统设计
被引量：
22
2
作者
胡云鸽
苍岩
乔玉龙
机构
哈尔滨工程大学信息与通信工程学院
北京小龙潜行科技有限公司
出处
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第19期177-183,共7页
基金
国家自然科学基金项目(61871142)。
文摘
基于图像处理的动物资产计数方法,不仅可以减少人工投入,还可以缩短生物资产的计数周期,但该方法受光照条件影响严重,并且当动物间相互挤压、遮挡时,计数精度较差。针对这些问题,该研究提出了一种基于图像实例分割算法的生猪计数网络。针对光照和目标边缘模糊问题,利用拉普拉斯算子进行图像预处理。对Mask R-CNN网络的特征提取网络进行改进,在原始特征金字塔网络(Feature Pyramid Network,FPN)后面增加一条自底向上的增强路径,直接将低层边缘位置特征与高层特征相融合,提高对目标边缘轮廓的识别能力,对非极大值抑制过程和损失函数进行优化和改进,以提高分割精度。在河北丰宁、吉林金源和内蒙古正大3个试验猪场进行测试,验证本文网络的计数精度。采集设备在3个试验猪场共采集2400张图像,经图像预处理去除模糊和光线差的图像,从剩余的图像中随机选取共1250张图像作为原始数据集,其中丰宁猪场500张、金源猪场500张,正大猪场250张。将各猪场的原始数据集分别按2:2:1的比例分为3部分,包括训练集905张,验证集95张,测试集250张,对原始训练集和验证集进行数据增强,最终得到训练集图像1500张,验证集图像150张,测试集图想250张。河北和吉林的试验猪场,每栏猪只数目为12~22头,各测试100张图像,完全准确清点的图像比例分别为98%和99%,满足实际应用要求。内蒙古试验猪场的单栏猪只密度大,每栏猪只数目平均80头,测试50张图像,完全准确清点的图像比例为86%。该研究所提出的猪只盘点系统,通过修改网络增强图像中目标特征信息提取和优化边界框回归过程,减少由于光线差和遮挡导致的目标漏检情况,解决了基于图像分割算法的猪只盘点中光照、模糊以及遮挡等问题,能够满足单栏饲养密度为1.03~1.32头/m^2的养殖场的猪只盘点需求。
关键词
图像处理
算法
目标检测
实例分割
猪只计数
深度学习
特征金字塔网络
Keywords
image processing
algorithms
object detection
instance segmentation
pig counting
deep learning
haracteristic pyramid network
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
走近智能化CF体系:“AI+养猪”的黑科技
鞠铁柱
袁维稀
《今日养猪业》
2019
0
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职称材料
2
基于改进实例分割算法的智能猪只盘点系统设计
胡云鸽
苍岩
乔玉龙
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
22
在线阅读
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职称材料
已选择
0
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引用分析
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引证文献
统计分析
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