基于深度图像和BP神经网络的肉鸡体质量估测模型

文献类型： 中文期刊

第一作者： 王琳

作者： 王琳;孙传恒;李文勇;吉增涛;张翔;王以忠;雷鹏;杨信廷

作者机构：

关键词： 图像处理;模型;动物;深度图像;特征提取;肉鸡;体质量估测

期刊名称： 农业工程学报

ISSN： 1002-6819

年卷期： 2017 年 13 期

页码： 199-205

收录情况： EI ; 北大核心 ; CSCD

摘要： 针对现阶段肉鸡称重复杂、福利降低问题,提出了一种基于深度图像的肉鸡体质量估测模型建立方法。该方法首先对深度图像进行图像预处理,再利用数值积分法提取出目标特征,并结合BP神经网络,实现群体肉鸡的体质量估测。估测结果与实际测量结果进行对比,研究结果表明两者的均方根误差为0.048,平均相对误差为3.3%,绝对误差在0.001 0~0.068 2 kg范围内,最优拟合度为0.994 3,具有较好的推广应用价值。该方法较为准确的估测出肉鸡体质量,并为用机器视觉的方法估测肉鸡生长发育规律提供了新的思路。

分类号： S831`TP391.41

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