【摘 要】
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对奶牛发情的及时监测在奶牛养殖中至关重要。针对现有人工监测奶牛发情行为费时费力、计步器接触式监测会产生奶牛应激行为等问题,根据奶牛发情的爬跨行为特征,提出一种基于
【机 构】
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西北农林科技大学机械与电子工程学院,南阳理工学院电子与电气工程学院,农业农村部农业物联网重点实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2017YFD0701603);国家自然科学基金面上项目(61473235)
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对奶牛发情的及时监测在奶牛养殖中至关重要。针对现有人工监测奶牛发情行为费时费力、计步器接触式监测会产生奶牛应激行为等问题,根据奶牛发情的爬跨行为特征,提出一种基于卷积神经网络的奶牛发情行为识别方法。构建的卷积神经网络通过批量归一化方法提高网络训练速度,以Max-pooling为下采样,修正线性单元(Rectified linear units,ReLU)为激活函数,Softmax回归分类器为输出层,结合理论分析和试验验证,确定了32×32-20c-2s-50c-2s-200c-2的网络结构和参数
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