[目的]斷奶仔豬腹瀉嚴(yán)重影響?zhàn)B豬業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益,本試驗(yàn)基于機(jī)器視覺(jué)技術(shù)提出一種排泄姿態(tài)與異常糞便結(jié)合的斷奶仔豬腹瀉檢測(cè)方法以實(shí)現(xiàn)斷奶仔豬腹瀉的快速、準(zhǔn)確檢測(cè)。[方法]以深層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（convolutional neural networks,CNN）為基礎(chǔ)構(gòu)建腹瀉檢測(cè)分類(lèi)模型,實(shí)現(xiàn)仔豬身份、姿態(tài)與異常糞便的一體化識(shí)別,對(duì)比不同迭代次數(shù)對(duì)模型效果的影響,選取最優(yōu)模型;提出時(shí)空信息融合判定法,從時(shí)間序列先后和空間距離遠(yuǎn)近兩方面,關(guān)聯(lián)最優(yōu)模型識(shí)別出的目標(biāo)姿態(tài)與病便,實(shí)現(xiàn)斷奶仔豬腹瀉的視頻檢測(cè)。[結(jié)果]在訓(xùn)練迭代25 000次時(shí)接近模型最優(yōu)值,對(duì)姿態(tài)、病便等目標(biāo)識(shí)別的平均精度均值和召回率分別為95.75%和89.13%;基于時(shí)空信息融合方法的斷奶仔豬腹瀉視頻檢測(cè)識(shí)別準(zhǔn)確率和召回率分別為97.92%和95.92%。[結(jié)論]深層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)模型結(jié)合時(shí)空信息融合判定法為斷奶仔豬腹瀉自動(dòng)識(shí)別提供了有力的技術(shù)支撐。 

【文章頁(yè)數(shù)】：10 頁(yè)

【文章目錄】：
1 材料與方法
    1.1 試驗(yàn)數(shù)據(jù)
        1.1.1 數(shù)據(jù)采集
        1.1.2 數(shù)據(jù)集內(nèi)容
        1.1.3 數(shù)據(jù)集制作
    1.2 斷奶仔豬腹瀉檢測(cè)模型設(shè)計(jì)與訓(xùn)練
        1.2.1 模型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
        1.2.2 模型損失函數(shù)
        1.2.3 模型訓(xùn)練參數(shù)
        1.2.4 模型評(píng)價(jià)指標(biāo)
    1.3 時(shí)空信息融合法判定斷奶仔豬腹瀉
        1.3.1 仔豬排泄行為識(shí)別方法
        1.3.2 仔豬腹瀉視頻檢測(cè)方法
2 結(jié)果與分析
    2.1 不同迭代次數(shù)對(duì)模型效果的影響
    2.2 時(shí)空信息融合法在斷奶仔豬視頻檢測(cè)中的應(yīng)用
        2.2.1 斷奶仔豬行為檢測(cè)時(shí)的姿態(tài)段簡(jiǎn)化
        2.2.2 斷奶仔豬腹瀉視頻檢測(cè)試驗(yàn)
3 討論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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