文献类型： 中文期刊
作者： 纪宝锋 1 ; 周孟创 1 ; 朱芷芫 1 ; 陈嘉辉 1 ; 朱君 1 ; 李斌 1 ;
作者机构： 1.北京市农林科学院智能装备技术研究中心
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。
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