畜禽个体识别技术研究进展
文献类型: 中文期刊
第一作者: 纪宝锋
作者: 纪宝锋;周孟创;朱芷芫;陈嘉辉;朱君;李斌
作者机构:
关键词: 畜禽;机器视觉;深度学习;个体识别
期刊名称: 中国猪业
ISSN: 1673-4645
年卷期: 2024 年 003 期
页码: 47-58
摘要: 畜禽个体识别是实现精细化管理、智慧化养殖的重要前提。耳切、耳纹和热铁烙印等是传统人工辨别畜禽个体的方法,存在效率低、个体应激性大等问题,基于无线射频技术的个体识别方法应激程度小,但存在价格昂贵、易脱落、续航时间短等问题。近年来,随着机器视觉与深度学习技术的快速发展,非接触式个体识别方法成为当前研究热点之一。本文在充分梳理现有畜禽个体识别方法的基础上,介绍了典型的接触式个体识别方法及存在的优缺点,并分别阐述了基于图像处理和基于深度学习的2种非接触式畜禽个体识别方法及优缺点,总结分析了在畜禽个体识别中关于深度学习模型、样本数据量及研究层面等存在的问题和改进策略,提出了相关建议,可为养殖管理人员提供理论依据和技术支撑。
分类号: S818.9%TP391.41
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