【摘 要】
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[目的]为解决目前规模化养殖下肉鸡腿病多发、人工检查成本高等问题,提出一种基于红外热图像的肉鸡腿部异常自动检测方法。[方法]根据肉鸡步态评分标准,将肉鸡跛行划分为正常
【机 构】
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南京农业大学工学院/江苏省智能化农业装备重点实验室,新希望六合股份有限公司
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2017YFD0701602)
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[目的]为解决目前规模化养殖下肉鸡腿病多发、人工检查成本高等问题,提出一种基于红外热图像的肉鸡腿部异常自动检测方法。[方法]根据肉鸡步态评分标准,将肉鸡跛行划分为正常、轻微异常、中度异常、严重异常4个评级;通过YOLO v3神经网络模型获取肉鸡腿部区域的温度数据,并结合OpenCV图像处理方法提取肉鸡身体质心高度、身体前倾角度、身体偏转角度等姿态特征;选用随机森林分类模型进行多特征融合训练,并选取了5种不同分类器进行对比。[结果]随机森林分类模型在准确率、查准率、召回率、F1得分等指标上均占优势,分别为9
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