从人工到智能:牛个体识别技术研究进展

文献类型： 中文期刊

第一作者： 彭阳翔

作者： 彭阳翔;杨振标;闫奎友;王瀚;呼德;王尊;刘宁;赵连生

作者机构：

关键词： 牛;个体识别;生物特征识别;深度学习

期刊名称： 中国畜牧兽医

ISSN： 1671-7236

年卷期： 2023 年 005 期

页码： 1855-1866

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 牛个体识别技术是实现牛的智能测重、体况评分、体型鉴定、行为监测等自动化技术的先决条件，各种用于牛个体识别的设备和方法在不同的时间段被提出。作者首先对不同牛个体识别方法进行分类阐述，介绍了传统识别方法、生物特征识别方法和深度学习方法在牛个体识别中的研究进展，特别是当前深度学习方法在实际应用中的难点，然后详细分析了不同识别方法的优缺点。传统识别方法如耳切、耳纹、热烙等方法，依靠人工对牛进行识别，识别准确率和识别效率低，忽视了动物福利和标记持久性；无线射频识别技术将牛个体识别由人工识别转向了自动识别，提高了识别效率，但数据安全无法得到保障。随着图像识别技术的发展和深度学习方法的崛起，基于生物特征识别方法和深度学习方法的牛个体识别技术实现了非接触、安全高效的牛智能识别，但基于鼻纹印、视网膜血管和虹膜的生物特征识别方法因理想图像获取难度较大，实用性较差。深度学习方法通过深度神经网络学习图像特征，更适用于复杂条件下的图像应用，在真实的牛场养殖环境中具有广泛的应用前景和潜在价值。作者还对比了不同识别方法在各方面的差异，并在此基础上对牛个体识别技术的研究前景进行了展望。

分类号： S823%TP391.41

  • 相关文献

[1]畜禽个体识别技术研究进展. 纪宝锋,周孟创,朱芷芫,陈嘉辉,朱君,李斌. 2024

[2]生物特征识别及其在大型家畜个体识别中的应用研究进展. 钱建平,杨信廷,吉增涛,刘学馨,孙传恒,邢斌. 2010

[3]性染色体微卫星标记在亲缘鉴定中的应用. 姜盼盼,张守纯,于宁,宣之兴. 2010

[4]奶牛个体识别及信息采集系统的设计. 柳平增,丁为民,汪小旵,陆昌华,杨红梅. 2006

[5]SNP标记用于猪肉产品DNA溯源. 吴潇,吕贝贝,王金斌,蒋玮,李鹏,武国干,唐雪明. 2017

[6]物联网技术在畜牧业中的应用进展. 李贞明,余苗,刘志昌,李书宏,杜宗亮,王利敏,马现永,容庭. 2024

[7]SSR在猪个体识别及肉产品溯源中的应用. 吴潇,宿学峰,唐雪明. 2014

[8]14个微卫星DNA标记在猪个体识别和溯源中的应用研究. 阮泓越,宛煜嵩,贺辉群,金芜军. 2010

[9]深度学习方法在农业领域的研究及应用. 马聪,张建华,陈学东,朱丹. 2020

[10]基于深度卷积神经网络的红树林物种无人机监测研究. 黄亦其,刘琪,赵建晔,黄文善,孙中宇,乔曦. 2020

[11]基于卷积神经网络的农机图像自动识别研究. 雷雪梅,张光强,姚旗,刘伟渭,邱帅. 2022

[12]基于迁移学习和金字塔卷积网络的河蟹个体图像识别方法研究. 冯裕清,杨信廷,徐大明,罗娜,陈枫,孙传恒. 2022

[13]基于词向量的检索扩展方法与农业领域实证. 吴蕾,梁晓贺,乌吉斯古楞,王瑞. 2019

[14]基于神经网络的文献主题国别标引方法研究. 王新. 2019

[15]基于无人机遥感的盛花期薇甘菊爆发点识别与监测. 孙中宇,荆文龙,乔曦,杨龙. 2019

[16]基于YOLOv3深度卷积神经网络的田间百香果定位. 林营志,卢依琳,刘现. 2019

[17]基于深度学习的无人机影像玉米倒伏区域提取. 郑二功,田迎芳,陈涛. 2018

[18]机器学习在植物病害识别研究中的应用. 王聃,柴秀娟. 2019

[19]蛋鸡设施养殖环境质量评价预测模型构建方法及性能测试. 李华龙,李淼,詹凯,刘先旺,杨选将,胡泽林,郭盼盼. 2020

[20]基于深度学习与特征可视化方法的草地贪夜蛾及其近缘种成虫识别. 魏靖,王玉亭,袁会珠,张梦蕾,王振营. 2020

作者其他论文 更多>>

微信小程序