【摘 要】
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为了便于管理猪只,需及时关注每只猪的状态,本研究以真实条件下的7只猪只为研究对象,利用Keras建立了卷积层-池化层-卷积层-池化层2层卷积神经网络模型对猪只个体身份进行识别.建立的卷积神经网络模型对猪只个体身份识别的准确率可达85.71%.建立的猪只个体身份识别模型简单,执行效率高,可以较准确的实现猪只身份识别.
【机 构】
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山西农业大学信息科学与工程学院,山西 太谷 030801
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为了便于管理猪只,需及时关注每只猪的状态,本研究以真实条件下的7只猪只为研究对象,利用Keras建立了卷积层-池化层-卷积层-池化层2层卷积神经网络模型对猪只个体身份进行识别.建立的卷积神经网络模型对猪只个体身份识别的准确率可达85.71%.建立的猪只个体身份识别模型简单,执行效率高,可以较准确的实现猪只身份识别.
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