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基于深度学习的图像分析技术在肉羊体尺与体重评估中的应用

文献类型： 中文期刊

作者： 张蓉银 1 ; 魏佩玲 1 ; 苏热阿提·艾尔米坦 1 ; 关鸣轩 1 ; 艾斯卡尔·吐尔逊 1 ; 宫平 1 ;

作者机构： 1.新疆畜牧科学院畜牧业质量标准研究所

关键词： 深度学习;图像分析;肉羊;体尺测量;体重预测;非侵入式评估

期刊名称： 农村经济与科技

ISSN： 1007-7103

年卷期： 2024 年 35 卷 017 期

页码： 79-82

摘要： 为了克服传统测量方法中耗时、劳动强度大以及对动物产生应激的问题，以肉羊为试验对象，利用深度学习技术，开发了一种远程非接触式的体尺测量与体重预测模型。通过对大量肉羊图像的深度分析，构建了高精度的体尺特征识别模型，并结合统计学方法和动物生理参数，准确估计了肉羊体重。研究详细展示了数据收集、预处理、模型训练、优化及实际应用的全过程，并进行了详实的数据分析，验证了模型的有效性和实用性。结果表明，模型优化后体尺测量误差和体重误差分别降低为1.85%和3.98%，羔羊期精度率为95.6%，育肥后期精确率为97.8%，不同品种之间精确率差异不显著，保持较高的精确率。由此可见，通过深度学习技术，为肉羊养殖业提供了一个自动化、高精度的体尺和体重评估解决方案，不仅提升了管理效率，也促进了动物福利。

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