【摘 要】
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目的为克服传统鼠情监测耗工、费时、精度低的缺点,使用便携高效电子监测系统箱实时监测分析区域内鼠情。方法 2016-2017年在实验室利用基于人工智能深度学习的卷积神经网络识别技术,自动甄别鼠类,记录分析鼠类活动、习性、数量等特征,经不断调整完善研制该系统箱。现场应用试验率的比较采用χ~2检验。结果该系统箱实验室对鼠类识别、记录分析准确度达到95.00%以上,计数准确度在90.00%左右。可实时监测
【机 构】
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中国人民解放军疾病预防控制中心,思百达物联网科技（北京）有限公司
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目的为克服传统鼠情监测耗工、费时、精度低的缺点,使用便携高效电子监测系统箱实时监测分析区域内鼠情。方法 2016-2017年在实验室利用基于人工智能深度学习的卷积神经网络识别技术,自动甄别鼠类,记录分析鼠类活动、习性、数量等特征,经不断调整完善研制该系统箱。现场应用试验率的比较采用χ~2检验。结果该系统箱实验室对鼠类识别、记录分析准确度达到95.00%以上,计数准确度在90.00%左右。可实时监测?50 m范围内的鼠活动,图像清晰。现场应用捕见率显著高于粘鼠板。结论该监测系统箱基于局域网实现智能实时
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