基于YOLO v3的生猪个体识别方法

来源 :中国农机化学报 | 被引量 : 1次 | 上传用户：goodhope9010

【摘要】

：

为实现高效的猪只个体识别,提出一种基于机器视觉的生猪个体识别方法。通过采集母猪和仔猪个体图像,对图像进行扩充和筛选,制作训练集和测试集。试验采用基于YOLO v3的识别模型,并与Faster RCNN和SSD模型识别结果进行比较,结果表明:对仔猪的识别平均精度均值达89.65%,准确率达95.99%,召回率达84.09%。对母猪的识别平均精度均值达95.16%,准确率达96.00%,召回率达96.

【作者】

：

金耀何秀文万世主刘仁鑫

【机构】

：

江西农业大学工学院

【出处】

：

中国农机化学报

【发表日期】

：

2021年02期

【关键词】

：

猪只识别机器视觉深度学习 YOLO v3 图像采集养殖信息化 pig identification machine vision deep learnin

【基金项目】

：

江西省畜牧设施技术开发工程研究中心专项基金(赣发改高技(2019)277号)

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