發(fā)布時(shí)間：2025-06-21 04:16

　　 針對(duì)圈養(yǎng)豬夜間難以監(jiān)測(cè)的問題,提出一種基于改進(jìn)SSD的夜間豬群舒適度監(jiān)測(cè)方法。首先,在SSD(single shotmultiboxdetector)算法中引入焦點(diǎn)損失函數(shù),解決夜間目標(biāo)與背景差異小而難以識(shí)別的問題;其次,使用soft-NMS算法檢測(cè)遮擋的豬只目標(biāo);再次,通過二次遷移學(xué)習(xí)方法得到夜間圈養(yǎng)豬目標(biāo)檢測(cè)模型;最后,分析豬只位置信息監(jiān)測(cè)夜間豬群舒適度。結(jié)果表明,所提方法能精確檢測(cè)夜間多只豬目標(biāo),并對(duì)其舒適度進(jìn)行監(jiān)測(cè)。

【文章頁數(shù)】：4 頁

【部分圖文】：

圖3夜間豬群分布情況圖

2020年第14期中國飼料314.3夜間豬群舒適度判斷圖3給出了夜間豬群分布情況圖，表2為夜間豬群舒適度判斷表。圖3（a1）和（a2）圈中多只豬聚攏，最多只有一只豬未聚攏，豬舍偏冷。圖3（b1）和（b2）圈中有豬只聚攏，且至少兩只豬未聚攏，豬群分布適宜，豬舍溫度適宜。圖3（c1）....

圖1SSD結(jié)構(gòu)圖

?蠼細(xì)擼?辜溲?臼?菟?然在初期易獲取，但有效樣本較少。遷移學(xué)習(xí)利用少量樣本數(shù)據(jù)對(duì)已經(jīng)由大量樣本訓(xùn)練好的模型權(quán)值進(jìn)行更新，實(shí)現(xiàn)權(quán)值共享，可以跳過模型初始階段所需大量計(jì)算損耗，降低訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型對(duì)數(shù)據(jù)量的要求（吳國琴，2017）。圈養(yǎng)豬日間樣本量相較深度學(xué)習(xí)所需樣本量少，但與夜間....

圖2日間圈養(yǎng)豬檢測(cè)結(jié)果圖

加1，重復(fù)Step2-Step7；否則重復(fù)Step5-Step7；由此針對(duì)本文試驗(yàn)得到如下豬群分布情況判別規(guī)則：C為1或2且K不大于1，豬群分布情況為過度聚攏；C不為0且K大于1，豬群為分布適宜；C為0，豬群為過度分散。4試驗(yàn)結(jié)果與分析4.1日間豬目標(biāo)檢測(cè)試驗(yàn)本試驗(yàn)工作站的硬件配....

本文編號(hào)：4051900