【摘 要】
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为了快速、准确地检测肉鸡体温,提出了一种红外热成像技术和深度学习相结合的肉鸡体温检测方法。以卷积神经网络为基础,建立肉鸡头部和腿部的感兴趣区域(Region of interest,
【机 构】
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南京农业大学工学院,新希望六和股份有限公司
【基金项目】
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政府间国际科技创新合作重点专项(2017YFE0114400)
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为了快速、准确地检测肉鸡体温,提出了一种红外热成像技术和深度学习相结合的肉鸡体温检测方法。以卷积神经网络为基础,建立肉鸡头部和腿部的感兴趣区域(Region of interest,ROI)识别模型,提取肉鸡头部和腿部的最高温度,结合环境温度、相对湿度和光照强度,分别构建了基于多元线性回归和基于BP神经网络的肉鸡翅下体温反演模型。试验结果表明,基于深度卷积神经网络(Convolutional neural networks,CNNs)的感兴趣区域识别模型在测试集上的查准率和查全率分别为96. 77%和10
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